經濟觀察網 記者 歐陽曉紅 “神龍擺尾”，靈蛇獻瑞。中國蛇年除夕前夜，國際金融市場見證了龍年收官、蛇年啟幕這一“驚蟄”時刻。

這是一場由中國“黑馬”奇襲刮起的AI（人工智能）龍卷風，從DeepSeek-R1模型到Janus-Pro模型的蛇年首戰或直逼全球科技權力重構。

“我不是美國科技泡沫的掘墓人，但AI革命的下半場已啟幕。”DeepSeek-R1如此自詡。如果說上半場是全員狂熱挖掘金礦的時代，那么下半場就是精釀啤酒師的競技場——比拼的不再是鏟子的數量，而是誰能用更少的麥芽，釀造出更香醇的黑啤。

從“燒錢信仰”到“效率革命”，市場對這些AI公司的高估值正逐漸產生懷疑。而DeepSeek-R1的崛起或許證明，AI的未來不再單純依賴于硬件（算力）的不斷升級，更取決于算法的創新與效率的極致提升。

?“雙連擊”：顛覆性技術與資本市場震蕩

“從斯坦福到麻省理工，DeepSeek-R1幾乎一夜之間就成了美國頂尖大學研究人員的首選模型。”硅谷投資機構a16z合伙人Anjney Midha說。這款模型以其顛覆性的計算效率和極高的應用性成為行業焦點。

1月27日，英偉達下跌16.97%，市值蒸發近6000億美元；數小時后，DeepSeek-R1工程師在Hugging Face平臺開源了Janus-Pro模型，其性能超過了美國人工智能研究公司OpenAI的DALL-E3模型。這場沖擊波，似乎將技術革命、地緣博弈與資本周期的三重共振推向高潮——AI產業的權力游戲，或正被改寫規則嗎？

其他科技巨頭亦未能幸免。微軟股價下跌2.14%，阿斯麥（ASML）下跌-5.75%、AMD下跌6.37%。

次日，美國科技股出現反彈，英偉達（+8.93%）、蘋果（+3.65%）、臺積電（+1.34%）、微軟（+2.91%）、Meta（+2.19%）等主要科技股均迎來了較大漲幅。這表明市場對AI和科技行業仍持樂觀態度。

從技術奇襲的時間線來看，這場顛覆分為兩波：第一波始于1月20日，?DeepSeek正式發布R1模型，并同步開源模型權重，其性能對齊OpenAI-o1正式版。更甚者，據披露，訓練DeepSeek-R1模型的成本僅為557萬美元，遠低于同行，且性能對標OpenAI的GPT-4o。1月27日，DeepSeek進一步推出iOS應用，并迅速超越ChatGPT官方應用，登頂蘋果商店，掀起了一場席卷全球資本市場的“技術海嘯”。

業界驚嘆，DeepSeek-R1在芯片資源利用、算法復雜性和推理速度上實現了重大突破，其性能指標在多個關鍵領域全面超越了現有的尖端AI模型，包括OpenAI的GPT-4.5和Anthropic的Claude系列。

第二波震撼則來自Janus-Pro模型。北京時間1月28日凌晨3點，DeepSeek在Hugging Face平臺開源了這款多模態模型。根據GenEval（以對象為中心的框架，用于評估文本到圖像生成模型的對齊能力）測算，Janus-Pro模型的準確率達84.2%，顯著超越DALL-E3的79.7%。這一結果直接擊穿了市場的心理防線。

機構分析師在致客戶的報告中指出，美國股市的支柱是以科技巨頭為代表的大型科技股，而這些科技股的估值高度依賴AI行業的樂觀預期。盡管DeepSeek的崛起引發了一些質疑，但該公司可能成為動搖AI樂觀情緒的關鍵變量。

DeepSeek-R1發布的同一周，美國總統特朗普宣布啟動“星際之門”（Stargate）項目。根據白宮發布的聲明，該項目計劃在未來4年內投資高達5000億美元，用于建設多達20個新數據中心，以支持AI相關研究與發展。此舉被視為美國試圖在AI競賽中保持技術領先的重要戰略。

或顛覆硅谷邏輯的技術革命

猝不及防的成本碾壓與開源閃電戰一度讓華爾街懷疑“燒錢”信仰。

DeepSeek-R1通過動態路由算法壓縮80%的冗余計算，訓練成本僅為硅谷同行的1/10。 ?

Janus-Pro模型采用“語言模型+校正流”架構，1.3B參數實現圖像生成與理解統一，推理成本低至閉源模型的1/10，且支持英偉達H800等非頂級芯片運行（技術白皮書已開源）。

據介紹，Janus-Pro是一個集成了圖像生成、文本生成和語音理解的多模態模型，能夠在多個輸入和輸出類型之間進行高效轉換。這意味著它可以同時理解和生成復雜的文字、圖像以及音頻內容，成為目前多模態AI模型中的佼佼者。

開源生態的“降維打擊”頗具震懾力。全球開發者貢獻代碼使該模型的推理效率每小時提升0.3%。

商業替代也在加速。Adobe設計團隊已測試用Janus-Pro替代DALL-E 3，成本下降了76%。對此，DeepSeek-R1這樣互動回應：Adobe改用Janus-Pro的傳聞若屬實，可能面臨與OpenAI原有商業協議的沖突。

Janus-Pro的開發基于DeepSeek-R1的核心優化技術，其訓練成本顯著低于傳統多模態模型。這種技術優勢不僅降低了資源門檻，也挑戰了行業巨頭的成本模型。

對于GenEval的測試，DeepSeek-R1稱，若測試條件公允，Janus-Pro模型在特定靜態圖像生成任務上可能具備優勢，但尚未證明其在視頻生成、跨模態推理等復雜場景的能力。商業層面上，開源策略對中小企業友好，但頭部企業仍需謹慎評估全生命周期成本。

DeepSeek-R1建議投資者關注第三方獨立評測報告（如MLPerf基準測試）、頭部云廠商的適配進展（如AWS是否提供Janus-Pro托管服務）以及OpenAI下一代模型的反制能力。

其時，資金流向也在變化。1月27日，科技ETF（XLK）跌幅達到4.9%，資本似乎正在逃離硬件，投資者可能在拋售科技股ETF以規避風險。

此前幾天，市場對AI技術路徑的重新評估，以及對依賴硬件銷售的科技公司未來增長前景的擔憂，可能導致了科技股ETF的資金外流。特別是英偉達的股價大跌，直接影響了科技ETF（XLK）的表現。

1月28日，英偉達、臺積電、特斯拉等科技股悉數強力反彈。這表明，盡管近期英偉達股價出現下跌，但投資者對其未來表現仍持樂觀態度，積極逢低買入。

OpenAI首席執行官薩姆·奧特曼在社交平臺X上發文稱，DeepSeek的推理大模型R1是一款令人印象深刻的模型，尤其是考慮到其性價比。他認為，有新的競爭對手加入，著實令人振奮。隨著AI技術的進步，人工智能算力需求將比以往任何時候都更加重要，奧特曼最新言辭亦為英偉達等算力提供商長期利好埋下伏筆。

邏輯顛覆者DeepSeek-R1的威力在于，它證明了AI模型不需要依靠堆積的算力就能取得卓越的性能。靠著驚人的算法優化和資源利用效率，DeepSeek-R1以極低的成本實現了與OpenAI等巨頭相媲美的AI能力。這就像在告訴人們：你不一定需要一臺超級計算機來玩AI游戲，一臺優化好的筆記本可能就足夠了。

這種顛覆不僅是技術上的突破，更是對AI產業投資邏輯的重構。突然間，那些依賴高資本支出、不斷購買高性能GPU（圖形處理器）的公司，其投資前景變得模糊不清。市場開始質疑，之前對AI需求的預期是否過于樂觀，以及是否存在一個AI科技泡沫。

AI革命的下半場

從“算力軍備競賽”轉向“算法效率革命”，DeepSeek-R1的出現或昭示AI革命下半場啟幕。其影響不僅僅是股價波動，而是重新審視整個AI產業鏈邏輯。

未來的AI競賽，不再是芯片的納米級較量，而是算法效率、生態活力與政策彈性的多維度博弈。

DeepSeek-R1的橫空出世，打破了硅谷“堆算力、拼資本”的傳統路徑。其僅用557.6萬美元和2048塊英偉達H800 GPU便完成了性能對標GPT-4o的模型訓練，成本僅為OpenAI同類模型的1/10，推理成本更是低至每百萬Token 0.14美元（OpenAI為7.5美元）。 ?

這一突破的核心在于算法創新：通過自研MLA架構、強化學習驅動訓練流程、動態計算路由技術等，DeepSeek實現了算力效率的指數級提升。

那么，DeepSeek 的“AI大腦”如何更聰明、更省力？

話說DeepSeek的AI技術就像是一支聰明高效的超級團隊，它通過四個關鍵策略，讓AI跑得更快、算得更準、用得更省——就像讓一臺高性能跑車既有速度，又省油，還能自動優化行駛路線！

混合專家模型（MoE）：讓AI不再“全員上陣”，而是“精準派單”。想象一下，你要建一座大樓，通常會把所有工人都叫來施工，但DeepSeek采用了一種更聰明的方法——“按需調派專家”。它的AI模型只會在需要時激活部分參數，讓最適合的“專家”來處理任務，而不是每次都讓所有“工人”上工。這種方式就像是你不需要全公司員工一起修一盞燈，而是派最擅長的電工團隊去解決，大大節省計算資源。

多頭潛在注意力機制（MLA）：壓縮數據，讓AI“大腦”更省力。傳統AI處理信息時，像是在一堆文件夾里翻找數據，文件夾越多，翻找的時間就越長。DeepSeek采用了一種獨特的方法，它會“壓縮”關鍵數據，讓AI在更少的信息量里找到關鍵點，從而加快運算速度，減少內存消耗。就像是你本來需要讀整本書才能找答案，但現在AI只需要讀一頁摘要就能理解所有內容，省時又高效。

強化學習驅動訓練：讓AI“自己摸索”如何變強。如果說傳統AI學習方式像是教科書里的死記硬背，那DeepSeek的AI更像是個“學習型機器人”，它會自己嘗試、犯錯、調整，再逐步變強。DeepSeek讓AI用“強化學習”的方式訓練自己，就像是一個學騎自行車的小孩，跌倒了就調整方法，直到學會并騎得更穩、更快。

動態計算路由：智能調度，避免資源浪費 DeepSeek 采用了“智能調度”策略，讓AI計算時更像是一家高效運營的餐廳。傳統AI計算可能像是一家混亂的快餐店，所有訂單都堆在一個窗口，導致運算過載。DeepSeek的“動態計算路由”技術，就像是擁有多個點餐窗口，并根據客流量實時調整每個窗口的工作量，確保計算資源得到最優利用，不會出現一部分計算過載，而另一部分卻閑置的情況。

不僅如此，DeepSeek-R1還給出了升華認知的補充視角——能耗革命的冰山一角。

這些技術創新帶來的改變，如同電動汽車對燃油車的顛覆。諸如，混合專家模型是能量回收系統：剎車時回收動能（閑置算力休眠）；多頭潛在注意力機制是輕量化車身設計：用碳纖維替代鋼鐵（參數高效利用）；動態計算路由是智能導航：規避擁堵減少能耗（計算路徑優化）。

關鍵還在于行業變革的隱喻延伸。這套技術組合拳或在重塑AI領域的“生產要素關系”（三部曲）：算力資本主義→算力共享經濟；暴力計算霸權→精準認知協作；硬件軍備競賽→算法效率革命。

如此，DeepSeek-R1的技術之美在不同認知維度綻放異彩。

斯坦福大學教授吳恩達（Andrew Ng）表示，基礎模型層面的這種良性競爭實際上將極大推動應用層面的創新。當AI技術變得更加平價，整個市場的需求反而會在中長期顯著增加。

從1月28日美國科技股的強勢反彈來看，看漲AI算力基礎設施類型的股票即英偉達等AI芯片股的勢力仍然非常龐大。有分析認為，目前，世界各地的開發者都在試用DeepSeek的軟件，并希望用它來構建各種AI工具，這可能會加快先進人工智能推理模型的采用規模。

盡管DeepSeek的低成本模型引發了市場對AI資本支出合理性的質疑，但高盛等機構分析師認為，AI行業的長期增長趨勢并未改變。高盛分析師指出，DeepSeek的崛起可能會推動AI技術的進一步普及，尤其是在推理效率提升的背景下，算力需求仍然強勁。

這恰如DeepSeek-R1的潛臺詞：別慌，我不是來砸場子的。

面對“美國科技泡沫掘墓人”的猜測，DeepSeek-R1的回應堪稱AI界年度公關范文。

對巨頭：“各位大哥繼續建算力帝國，小弟我只想幫你們省點電費。”（翻譯：咱們是友軍！）

對同行：“開源代碼在此，歡迎來抄作業。”（潛臺詞：一起卷算法，別讓我孤獨領跑。） ?

對投資人：“別急著拋英偉達股票，咱這技術能讓顯卡多賣十年！”（真相：硬件需求不會消失，只是換個姿勢。）

或許，“2025年的AI革命，始于東方既白的蛇年清晨。”?