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      從Deep Seek開始,中概股開始價值重估?

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      蘋果選擇阿里提供AI支持,在意料之外,又在情理之中。

      這其中當然有很多考量,比如相較最近風頭最盛的DeepSeek,阿里有更強的穩定運營能力。但最基本的原因還是,阿里的AI能力能夠滿足需求。

      許多人一恍然,發現阿里在過去半個月,已經悄然而迅猛地估值修復,市值20日內已經上漲40%。

      DeepSeek不是單點的奇兵,而是中國AI產業里跑得最快的一批中的佼佼者。DeepSeek,用最絲滑的系統性的工程創新,做出頂尖模型,把高性能顯卡被鎖這個不可戰勝的困境,在心理層面打破了。

      DeepSeek的成績本身,就意味著很多事,它為整個國內AI產業的共識,引入了一種新的范式,以及最重要的信心。

      這個認知,足以改變很多事情。而中國科技公司長久失落的估值,是這個新敘事中最先得到反饋的風向標。

      01、不止有DeepSeeK,還有Qwen

      最近DeepSeek呈現了猛烈的破圈勢能,但閃光燈最中心以外,通義千問(Qwen)作為開源模型,也是由中國廠商主導的,在海外聲譽最好的模型之一。

      今年大年初一,阿里發布了他們目前性能最強的大模型Qwen2.5-Max。當日,阿里美股就開啟大漲,漲幅6.7%,單日市值增長143.62億美元。

      市場的信心首先來源于,Qwen2.5-Max在各類榜單上,都呈現出卓越性能。

      在測試大學水平知識的MMLU-Pro、評估編程能力的LiveCodeBench、全面評估綜合能力的LiveBench,以及近似人類偏好的Arena-Hard等主流測評中,Qwen2.5-Max都取得了相對領先的成績。



      在Arena的榜單里,我們可以看到,排在Qwen2.5-Max之前的,就是OpenAI、谷歌和DeepSeek推出最新版本的產品,比如GPT-o1、Gemini2.0,和我們熟悉的DeepSeek R1。

      性能以外,在開發者社區,作為少有的性能過硬的開源模型,測試也少不了使用Qwen,是重要的基座模型。

      比如李飛飛等斯坦福大學和華盛頓大學研究人員發布的最新研究成果,只用了50美元的云計算費用訓練出來的人工智能推理模型S1,就是用了Qwen2.5 32B參數作為基座模型,同時結合Gemini 2.0 Flash提供的1000個問答,微調創造出來的。

      S1在數學和編碼能力測試中的表現與OpenAl的o1和DeepSeek的R1等尖端推理模型類似,因而引發了熱議。但是,如果沒有Qwen在背后發揮效能,是訓練不出來的。

      這同時也說明了,如果進一步訓練,Qwen也能夠實現比現在水平更高的智能表現。優質參數越多的模型,越好訓練,就相當于是訓練一個小學生進行思考,還是訓練一名博士生進行思考。

      而且,和DeepSeek相比,Qwen能夠提供的產品模式非常多,且都是開源。Qwen的參數范圍從0.5B到72B都有,從手機端到云端都能跑,適配不同開發者的需求,初步具備在手機上實際使用的各項功能。

      在過去的3個月,Qwen還陸續開源了推理模型QwQ、多模態推理模型QVQ、數學推理過程獎勵模型Qwen2.5-Math-PRM、支持100萬Tokens的長文本模型Qwen2.5-1M以及最新一代視覺理解模型Qwen2.5-VL。

      以視覺理解模型為例,Qwen2.5-VL直接作為一個視覺智能體,可以推理并動態地使用工具,初步具備了使用電腦和使用手機的能力。

      比如,它能理解超過1小時的長視頻,在視頻中搜索具體事件并總結不同時間段要點。不僅擅長識別常見物體,如花、鳥、魚和昆蟲,還能夠分析圖像中的文本、圖表、圖標、圖形和布局,并且進行相應內容輸出。對于發票、表單、表格等數據,Qwen2.5-VL 支持其內容的結構化輸出,惠及金融、商業等領域的應用。

      換成人話,就是它能幫你識別你拍的照片、上傳的資料,然后自動生成視頻、表格、PPT。

      DeepSeek十分驚艷,但中國AI產業的情況并非長夜中突降紫薇星,而是百舸爭流的集群。相較于DeepSeek,Qwen的成本,我們不得而知,但這個同樣開源的模型生態,提供了在參數相對齊平的情況下,能夠被實際使用的產品結構。

      02、傳統的大廠AI商業邏輯被DeepSeek破壞

      DeepSeek,用較低的成本達到了接近于GPT-o1的性能。打破了了全球AI產業長期以來“堆算力”的路徑依賴,其影響波及了資本市場。

      而DeepSeek的顛覆性,對國內以往與海外類似的“堆算力”、閉源搞壁壘的模式,對中國巨頭同樣是沖擊。

      比如阿里的技術重投入+投資廣撒網重投入,對其以往的成本簡直是一記重錘。2023年至2024年,阿里將國內估值超10億美元的五大AI獨角獸(月之暗面、智譜AI、Minimax、零一萬物、百川智能)悉數收入囊中,幾乎對整個賽道進行了地毯式覆蓋。

      阿里不差錢,可以不計成本去賭一個確定性。

      但國內有中廠已決定撤退。

      有媒體報道,去年年底,DeepSeek的最新開源大模型R1正式發布前,關于這個大模型“非常好用”的評價就在工程師之間流傳,“如果老板知道了這事兒,恐怕春節大家都得加班”。



      R1的發布給業界帶來的震撼遠超預期。一位國內頭部AI公司人士表示,春節前老板在評估了R1的影響力后,開始猶豫是不是還要繼續大模型上的投資。

      在春節前后,關于DeepSeek的描述是,DeepSeek-R1以十分之一的成本達到了GPT-o1級別的表現。

      該人士表示,國外的同行可能更關注開源模型以低得多的成本,達到了閉源模型的表現,而他認為對于國內業界來說,更重要的是,DeepSeek-R1率先實現了媲美OpenAI-o1模型的效果。

      “之前國內大模型都達不到OpenAI的效果,但各家水平都差不多,所以大家都還能拿融資,但DeepSeek客觀上起到了殺估值的作用,你就再沒得可吹了。”

      在大洋彼案,DeepSeek“現象級”崛起,同樣引發了市場對于美國AI主題股票的價值重估。

      R1發布一周后,英偉達股價大跌超過12%,微軟、谷歌、Meta和亞馬遜股價跌幅在4%至6%,1月27日,美股主要科技公司市值蒸發約上萬億美元。

      出于對算力的信仰,微軟、谷歌、Meta、亞馬遜和特斯拉等美國科技巨頭,近年來大手筆增加人工智能相關投資,其中2025年在人工智能領域總共投資預計約2000億美元,用于數據中心建設,這些巨頭企業的市值也水漲船高。

      2月3日,大摩有關于2025年投資策略的閉門會中,也認為DeepSeek引發了市場對未來預期的調整,一方面是對于美國相關資產的重新估值,另一方面,是對于中國后發優勢可能性的預期。



      對于市場來說,美國AI股票已經太貴了,而中國人工智能產業鏈股票又足夠便宜。由于外部環境帶來的困難和不存定性,此前大摩給出了中國資產低配的投資建議。

      DeepSeek帶來了新的市場前景:中國AI將在2025年進入推廣期。如果對比智能手機產業的發展,除了上游芯片,接下兩個發展階段會有兩類公司受益,一類是包括AI手機、AI PC以及各種AI硬件,之后就是各類軟件應用公司(可以對比一下當下的互聯網公司)。

      “DeepSeek在頃刻間的崛起表明,開發成本更低的強大AI模型是有可能實現的。”瑞士聯合私立銀行Union Bancaire Privee董事總經理Vey-Sern Ling表示,“這可能會打破整個AI供應鏈的投資格局,目前整個產業的上下游供應鏈是由少數超大規模企業的高額支出推動的。”

      03、破而后立的曙光

      DeepSeek,用最絲滑的系統性的工程創新,做出頂尖模型,把高性能顯卡被鎖這個不可戰勝的困境,在心理層面打破了。用全本土學科背景的研究團隊,把國內人才創新能力不足的刻板恐懼也打破了。

      在美國媒體語境中掀起的“斯普特尼克時刻”呼聲后,DeepSeek某種程度上扮演了一個大功率廣播的角色,把所有人注意力牽引到了中國整個AI產業上來。

      DeepSeek去年底接連發布V3、R1 和Janus-Pro模型后,國內其他雄心勃勃的團隊也要來爭奪閃光燈。而OpenAI o1,正如彼時的特斯拉、蘋果,成了等待奪旗的高地。

      1月20日,月之暗面發布k1.5多模態思考模型,對標o1正式版;1月22日,字節跳動發布豆包大模型1.5 Pro版本,采用新的MoE架構,降低推理時間和成本,全面提升了多模態能力;1月29日,通義千問旗艦版Qwen2.5-Max發布,在多個性能榜單上比肩DeepSeek-V3和OpenAI o1-mini。而就在2月11日,媒體報道稱,蘋果簽約阿里成為其AI技術合作方。

      事實上,在去年大模型價格戰開啟的過程中,有些團隊轉換了方向,而仍深耕大模型的團隊有著非常相似的研發思路——那就是極盡所能的做工程學優化。改進模型架構、改進算法、優化通信,用一處又一處的小創新,把有限的算力榨干,來提升模型性能。



      比如,今天字節發布其全新的稀疏模型架構UltraMem,就是與DeepSeek不約而同的思路,稱推理速度相比MoE架構提升2-6倍,推理成本最高可降低83%。

      DeepSeek的突破,以及這一波中國AI的春晚式“上桌”,用海豚投研的觀點,對整個中概資產起到了“認知糾偏”的重要作用——

      以往半導體等硬件創新才是被激勵的,但DeepSeek證明硬件落后一定程度上能夠從軟件找補,軟件的先進同樣可以形成核心競爭力。

      而這體現出的中國民營科技公司在更劣勢環境下的生存能力,值得一場認知重估,甚至是比政策轉向、宏觀改善等外圍Beta更有邏輯確定性的東西。

      DeepSeek之所以成功的路徑和土壤,不是神秘事件,而是可供做題家參考的成功模版。DeepSeek的成績本身,就意味著很多事,它為國內AI產業的共識,引入了一種新的范式,以及最重要的信心。

      而對更泛化的AI產業而言,更便宜、功能更強的模型,無疑將有助于AI應用的進一步開發和普及。

      李飛飛團隊的S1,簡直是為未來小公司/團隊應用高水平AI,打了一個樣。但無論哪個國家的企業構建了最好和最廣泛使用的模型,都將為其經濟、國家安全和全球影響力帶來回報。

      這種敘事的變化直接反映在市場上。中國科技股以往的估值陷阱,一部分原因是缺乏海外資金、缺乏流動性,而今年春節以來,外部投資者對中國科技股的關注明顯回升。

      阿里市值20日漲幅已達到40%,騰訊20日漲幅達到20%,恒生科技指數的20日漲幅也達到了24%。

      瑞士資產管理公司Gam Investment Management投資經理柯爾泰西(Jian Shi Cortesi)表示:“(DeepSeek)重新引起的關注,可能會讓投資者對中國大型互聯網公司的注意力,從‘更多考慮風險’轉向‘更多考慮潛力’。”

      德意志銀行最新的中國股市策略報告稱,DeepSeek是人工智能的“斯普特尼克時刻”,但這更像是中國經濟的“斯普特尼克時刻”。中國股票的“估值折價”將消失。

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