DeepSeek的出現突破了中國科技故事，亦令投資者重新評估生成式人工智能(AI)增長，以及其潛在經濟利益的樂觀情緒。雖然普遍認為AI應用有潛力在長期內通過生產力提升、成本節約和新收入機會來提高收益，然而，AI在商業中的實際應用仍大多處於實驗階段。目前，模型訓練仍然是重點，任何突破性發展的跡象都受到密切關注。
從測試階段到實施，風險很大。譬如AI數據使用、行業監管、國家安全、技術出口管制、從開源模型轉向現有生態系統的可轉移性。Deepseek的突破性發展表明，未來的創新將可能來自更廣泛的參與者。而過去的經驗表明，中國的互聯網市場雖然封閉，卻有能力複製全球科技巨頭的成功故事(如電子商務、搜索和社交媒體)。
來自美國財政部和EPFR的數據顯示，過去一年美國及國際投資者淨買入了約6600億美元的美國股票。中國的AI故事亦可能會吸引部分淨買入。不過，這一種反彈是推動因素很狹隘，內地仍然需要政策支持來以應對通縮挑戰，以支持更廣泛、可持續的收益恢復。
早前DeepSeek令美國的科技領導地位受質疑，引起了全球科技股一陣波動，因為新模型顯示它可以以更低的成本提供更好的性能，這可能影響與AI生態系統相關的收入。該模型以更便宜的成本造出近似ChatGPT的性能，而且對昂貴微晶片的需求更少。這導致市場質疑對於AI基礎設施，即計算能力和電力的巨大資本支出需求。不過，市場初步修正後，科技股已經重新回升。有建議認為DeepSeek的模型開發利用了現有模型(如Meta的Llama)。因此實際開發成本可能比一些新聞報道所暗示的要高得多。
作為投資者，我們應該問DeepSeek正在挑戰的是什麼？它正在比美國的現有企業更高效地訓練LLM，因此需要更少的計算能力，即更少的晶片、更少的電力和更少的資本支出。DeepSeek還可以以更低的成本運行該過程的推斷階段。不過，這也是整體行業快速創新的一部分，沒有整個行業的創新，AI也沒可能成功擴展。
本文撰寫於輝達(Nvidia)於2月26日公布業績之前，目前就認定AI基礎設施生態系統的資本支出已達高峰似乎為時尚早。事實上，科技公司普遍表示他們仍在建設能力，以運行愈來愈複雜的應用程序。值得注意的是，微軟和Meta都公布了強勁的第四季度業績，兩者均報告每股收益和收入上升，並承諾向AI基礎設施投資數十億美元。在各自的業績會議中，他們直接提到了DeepSeek，但強調這種效率提升和實施在某種程度上是業務的正常過程。
事實上，在AI這樣的強勁增長的領域看到技術快速進步並不罕見，我們也沒有理由認為美國以外的國家無法開發高效的LLM模型和AI應用程序。隨着技術進步的推動，AI創新將繼續成為一個結構性增長主題，預計將支持全球經濟，短期內的投資機會集中在半導體、基礎設施、數據和雲端，而長期來看則可能通過應用軟件提供更廣泛的機會。
Ecaterina Bigos
