Deepseek就是一个阳谋：AI平权运动

结论：

1. 影响非常大，而且是全方位的，不是阴谋论

2. DS提供的是一个新方法，对传统模型的影响也会非常大，文末有解释

3. 华为升腾服务上线了，意义重大，国产大模型真正可以落地

4. 个人判断，会加剧对抗，人工智能法案很有意思

5. 垄断就是落后的开始，竞争才是创新的源头

DeepSeek的推出，为什么会有如此大的影响？春节假期这几天，刷屏的文章基本都是deepseek的，但是大多数的讨论都是局限在技术上，随着微软，NV，AMD这些企业的行动，我想关于DeepSeek的质疑（技术&成本）差不多可以停下来了，估计谁也没想到会这么快........我还记得周一的中午写了一个关于deepseek的文章，文章下面还有人阴阳什么DS囤了很多卡。几天时间，美国的AI巨头基本论证了DS技术和成本的可信性。

其实这个东西，上周末我在研究DS的时候就已经意识到了。DS不是一天出来的，他这次是把代码给开源了，而且也有论文告诉大家，这东西是怎么实现的，大家都可以拿去复现的——也的确有团队复现了这个东西。除了媒体传播过程中的夸大之外，我相信原始论文里的东西是严谨的——现在的问题就是：DS到底会产生什么样的影响？

结论：这不是简单的技术之争，这也是一个阳谋，其本质关乎：AI技术到底是应该用来获取垄断收益的工具，还是应该是造福全球发展的公共品？

1.不仅仅是成本

DS这次出现，是一个关于AI的发展方向的分歧，是不是力大可以出奇迹？Scaling Law在过去两年，是一些人的坚持，但是现在来看，这个看法应该基本是一个错误的看法。其实，在一个快速变革，快速发展的行业中，哪里有什么Law可以让人遵守呢？

新的方法，可以用更低的成本实现更好的效果，无非就是这个方法论的极限在哪里了。我相信的是，这个事情刚刚开始.......

美国人发展AI，尤其是从NV芯片的出口管控和OpenAI变CloseAI来看，这不是一个简单的技术或者产品，美国人将AI视作影响国运的基数和产品。其最根本目的只有一个：垄断全球AI的技术，从全球继续获得垄断利润。

以前，中国的制造业不行的时候，美国不就是这么赚钱的？芯片不是这么赚钱的？现在无非是想在AI上再复制一次罢了。这次之所以影响大，是因为AI一旦真的能产业化落地，其产值想象空间将会是巨大的，可能是几万亿甚至十万亿美金的体量。

问题核心是两个层面的问题：1. AI芯片公司可能面临非常大的风险；2. AI不太可能实现垄断了——AI平权才会极大的促进全球经济的发展。

所以这事儿到了今天这个地步 ，根本不是中美之争的问题了。这是赤裸裸的阳谋：告诉美国人，AI的方向，你们走错了。美国的企业，接下来肯定也是跟进的，毕竟能力摆在那里，资源摆在那里，但是最终的结果可能就是，不跟是死，跟了，你也赚不到钱.....NV这些企业的高估值，可能也是很大的问题。

OpenAI的逻辑可能也会发生很大的变化，openAI从open变close，本来想靠垄断，来赚一笔大的，结果最终在开闭之间选择了封闭，这可能会被证明，是一个重大的错误。这个东西和msft的操作系统完全不是一个逻辑，这个生态很短，更多的是以服务的形式提供的，这种情况下，选择封闭，构建自己生态的逻辑就是错误的。

2.芯片底层逻辑破了

我想，大家在争论cuda，还是ptx的时候，有一个声音被大家忽视了：DeepSeek到底能不能在升腾上运行？

还在写这个文章的时候，官方的消息出来了：https://mp.weixin.qq.com/s/sl_N-kjouq8NRK3kcdsaaQ。

这可是节后的财富密码，能懂就懂了~不懂，也没办法了~

在上面这个链接的文章里，提供了基于华为升腾服务器的AI服务——这证明了很多东西，是很多东西。要知道5年前推出的910，已经升级到了910C。如果不出大的意外，这次芯片应该是基本管够的。芯片的良率估计也会有所提升——这都是估计，因为真正的良率数据，是绝对保密的，大家也都是猜测，没有人能拿到生产线的真实数据。能拿到数据的人，绝对也不敢出来乱说。

芯片的需求来自两块，一个是训练，一个是推理。

DS的出现，首先打破的是对训练芯片的需求。其实客观来说，训练算力已经过剩了，现在来看，DS可能会加剧这种过剩。训练算力是过去两年AI的核心了，但是已经不再是一机难求了，大家可以看看AI服务器的小时租金，做这个生意的知道这东西相比于高点下滑了多少。而且AI这个东西，在美国，门槛太高了，基本只有几个巨头在玩了。现在如果告诉你训练一个模型，算力需求要减少90%，不知道存量的算力供应过剩问题如何解决。

大家基本都认可训练的需求见顶，但是未来更大的空间来自推理的需求。我想这个问题也不大，但是在GPU和ASIC路线的争论，已经有一段时间了，大厂自研，博通，都是这个逻辑。但是问题是，现在华为的910也出来参与了战局。你要知道一点，用户的逻辑就是便宜好用，不关心背后的底层技术。如果DS的模型能力和华为的芯片可以支撑起这个应用的时候，人们肯定是要问问：NV到底还能值多少钱？

推理需求，对于大厂来说，走自研asic的路线，可能是更好的选择，在这种情况下，推理芯片是难以被垄断的。国内的几家企业，也都有这个能力，现在无非就是产能问题——这个问题的解决，可能只是时间问题。

如果大模型私有化部署的门槛被大幅度的降低了，面相C端的云服务成本大幅下降了，很显然，会加速AI的落地，这是毋庸置疑的。但是需求爆发的同时，供给多元化也非常多，而且很多产品更有性价比。你要知道，美国刚刚针对AI的算力，把不同的国家分成了三六九等.......这简直就是扯淡。如果这是国防军工层面的事情还可以理解，这明明只是一门生意，当这门生意本身无法构建壁垒，而需要通过行政命令的方式来构建壁垒，那么这个壁垒必然会脆弱无比。

3.没有deepseek，AI的逻辑成立吗？

我们前面说过一个问题，就是美国的成功是建立在对全球征收铸币税的基础之上的——简单来说，全球都需要用美元，所以美国可以通过美元将危机转嫁。这是最高效的殖民模式了......

美国向全球征税是依赖高科技吗？美国有一批公司，meta，google，msft，amazon这些，都是通过在互联网上提供服务来进行全球征税的，但是这种征税权，不是建立在严格意义上的商业标准之上的。

也就是说，美国的这些公司，并不是依赖自己的技术实力来获得全球竞争力的。比如我们说一个非常典型的例子，meta的壁垒到底是什么？如果将meta和国内的wechat这些工具比较，你会发现，meta可能没有存在的必要。但是中国的这些对应服务，在中国这个市场上卷成了这个样子，但是我们很难在欧美推行这类软件和服务，或者说在美国弄了一个tiktok，也被人家弄的要生要死的。

如果这么看，我们有理由怀疑：即便是美国的AI革命成功了，并且也被美国垄断了，但是美国能通过AI革命向全球征收更重的“AI税”吗？

明明可以抢的，现在非要和你做生意，何必这么麻烦呢？更何况，现在以AI和半导体芯片为代表的，全球征税工具，现在被一步步的拆除了，你让美国接下来到底通过什么产业基础，进行全球征税呢？美元已经无法锚定资源了，美元事实上是锚定在中国的制造业身上了。美元向全球输出（美国形成赤子），相当大比例是依靠对中国的逆差，也就是制造业商品——这是美元从美国流出到其他国家的重要手段；然后服务业创造的利润回流和资本账户的顺差，是美元回流的重要途径。

美国是无法实现有效的货物贸易的逆差缩小的——如果美元流向全球的路径被斩断了，其它国家失去了获取美元的途径之后，很容易找到替代物；另外就是美元回流的途径，核心就是科技（美国的高科技服务业创造了巨量的海外利润）+金融（美股+美债），如果科技这条路被斩断，那就有意思了......这么看，你就能理解在这个美元的全球循环中，中国制造的商品其实是美元真正的基础，中美之间是不可能决裂的，一个工业生产国，在分家的过程中是不会吃亏的。相反，科技霸权的确是美国实现美元健康回流的关键手段，但是这条腿可能很快会被砍掉，只剩金融的美国，估计也不会持续太久了。这个美元循环，可以在美国的国际收支平衡表上得到数字印证，可以持续跟踪，而且这是一个会计恒等式——等科技这个路径被弄死了之后，才是最有意思——美国只有美债一条回流美元的途径，最终会失去货币信用的。

这两年中美之间存在大量的对抗，但是现在看来，过去5年的贸易战，让中国的顺差扩大了将近一倍，现在接近万亿美元的顺差，是人类有史以来单个国家最大的顺差了。对美国高科技行业的挑战，随着科技展的展开，现在来看，美国的各种动作基本是基于防守的（芯片，ai都是类似的），但是中国都是进攻的——虽然这个进攻的过程，有点惨烈，有点上甘岭的味道。但是现在看来，攻下来，应该只是时间问题了。美国并没有在科技战中表现的咄咄逼人，进攻的锋芒少了很多！

4.美国没有明白人吗？

我们首先要强调，AI是一个强大的工具的，但是未必是赚钱的工具。下一个这样的项目，应该就是musk的星链了。我曾经算过一笔账，中国的星链建成之后，极大概率是模仿当下的GPS和北斗，直接免费，或者收取一个极低的费用，甚至是在不同的国家，收取不同的费用。最后赚钱，是依赖终端设备的生产和一些to B的服务来赚钱，而C端直接免费——因为这个产业杠杆太高了。

我们来看看美国人的游戏，就清楚这里面的一些问题了。

我们也都知道微软是OpenAI最大的股东，差不多50%的持股比例吧。我们先假设，如果要做AI方面的研究，如果微软放在公司内部做，可能每年要新增的亏损可能高达百亿美金。

其实OpenAI没有大家想的那么NB，成立以来，一直到2023年之前，也就融资了不到10亿美金。在2023年春节前后的那个gpt3到来之前，没投入太多的钱。但是2023年的AI风口来了，融了100亿美金，然后去年66亿美金，现在计划400亿美金。所以，如果真的看数据，OpenAI也就是这两年进入了拐点，然后给华尔街的叙事是：AI的壁垒核心就是资本和硬件——但是这话听起来，有点别扭。

对微软来说，如果将100亿美金的钱，投给OpenAI，那么还能从其他投资者那里再拿到不小的一笔钱。然后OpenAI的这些钱当中，相当大比例的资金，都用于租赁微软的云计算资源——这在会计上形成了微软的收入和利润。而且OpenAI烧算力这个模式，短期对微软是利好，但是长期落地来看，这对微软来说，是不好的——提供服务的成本始终下不来。这也是为啥在技术开发阶段，微软和OpenAI关系还不错，但是到了要服务落地阶段，二者发生了一些冲突。

OpenAI必须讲资本开支的故事，否则你的融资和估值都上不来啊，所以出现了一个Scaling Law的叙事，这个叙事其实前面就已经出现了崩塌的迹象，只是大家都不关注。我曾经在公众号上写过一个文章，就是大模型的门槛被急速拉升之后，很多小团队退出了大模型训练这个环节，因为需要的资本开支，根本就不是一个创业型团队能支撑的起的。美国那几个大模型，背后基本都是产业巨头的支持。这就导致了一个问题，英伟达的卡的潜在需求，在北美地区，可能上限也就是小几百万张的规模，就差不多了，平均每个巨头每年采购50-100万张卡（这些卡已经非常多了）。生态和客户的单一性，导致NV其实已经出现了问题了。

现在是第二次冲击——如果算法提升可以在很大程度上提升效率，降低成本，而且关键是，中国的AI芯片在今天（物理意义上的今天）已经被证明了，可以非常好的运行deepseek，这个时候，英伟达的核心竞争力是什么呢？在当下，训练算力基本已经过剩（甚至是基于deepseek的方法，可能严重过剩）的当下，而推理芯片，又注定是百花齐放的时候........

至于这里面的明白人，NV，他永远不可能站出来说，Scaling Law不成立，这是人家活着的根本啊。

所以你会发现，这个资本游戏非常有意思：NV实打实的赚了钱；OpenAI获得了估值和源源不断的融资叙事；微软不但提升了收入，增加了会计利润，手上还拿到了一个估值千亿美金的企业50%的股权，获得了AI技术。那么问题来了，这里面受损的是谁？当你不知道牌桌上谁是sb的时候，你最好怀疑一下自己.....

其实，大家可以很容易的发现，deepseek出现之后，不管媒体怎么争论，什么美国gov要调查，威胁国家安全之类的........美国的大企业，在我们的春节假期期间，用了几天时间，几乎是集体上线了Deepseek服务——这只是一个模型而已，而且是一个开源模型，这根本就没有任何所谓的国家安全问题，因为你可以不用啊.....所以我说这是一个阳谋，而且是无解的阳谋。难道这些部署deepseek服务的大型科技企业，不知道降低成本吗？

5.总结

我们做一个总结，DeepSeek事件的影响：

a.利空英伟达——现在持仓nv的人，也别在这里争了，真正nb的是，过去英伟达做多的钱你赚到了，未来nv做空的钱你也能赚到，反正都是美金，为啥要区分出来个优劣呢？

b. DeepSeek提供的是一套方法，而不是一个具体的产品，未来沿着这条路来看，还可能有大量的提升空间（一个技术细节，我不是很清楚，其实由于通信和内存的限制，现在nv的卡的算力闲置其实非常明显，算力的利用率可能不到20%，大部分时间周期基本都用来数据的存和传了(AI就三块，数据的存，算，传)，这次DS针对的就是这个，当年H100阉割到800的时候，其实主要的闲置就是内存访问速度这块，结果无心插柳....也就是说这个方法得到推广，那么现在的算力利用率会得到非常大的提升，会加速对卡的需求的解体——毕竟对NV来说，算力浪费也可以赚钱啊）。

c.证明了低端硬件，也可以落地高性能的模型。未来市场上会出现大量的竞品，华为升腾910c，寒武纪，燧原等等，这些产品的落地会加速，所以，利好........我就不说了，过两天开直播聊聊这个事情

d.美国的反映可能有两种：1.加大科技封锁力度，但是基本没用——ds这次的成功，从技术上来说，就是因为美国限制导致的，那个算法的细节之处就是解决了数据的存传问题；2.中美缓和的开始，美国要从实力的角度，真的坐下来好好谈谈了。

e.现在的供应链上的投资机会，会发生非常大的变化......很多东西的逻辑，要改变了。这里不多说了