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外观

DeepSeek crashes the AI Party: Story break, change or shift? ​

视频总结 ​

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00:00–03:16 讲者与 AI 的三次交集 ​

  • 暂停数据更新，谈本周新闻 DeepSeek（00:00）。讲者先坦白：他对 AI 所知甚少，对薯片（potato chips）的了解都比对 AI 芯片多，接下来的话可能完全离谱。
  • 对他来说，这是 2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 问世后 AI 故事的延续（00:50）。他 2018 年买入英伟达，只因为它是好的芯片公司，并没有预见到 AI；因为持股，被动卷入 AI 估值。
  • 三次交集（01:37）：2023 年 6 月给英伟达估值，结论是 AI 故事有持续性；一年后财报带来坏消息，重估后仍高估但幅度变小；2024 年面对一个读过他全部文章、看过他全部视频的机器人（bot），思考怎样保持领先（02:27）。

03:16–07:19 DeepSeek 之前的 AI 故事 ​

  • AI 是两个趋势的汇合：更强大、更小巧的计算机，以及平台上积累的关于我们的数据（02:27）。ChatGPT 的意义在于把 AI 带进公众意识，讲者的妻子在五年级课堂上就碰到了它（03:16）。
  • 故事的三块拼图（04:06）：
    • AI 产品和服务市场巨大，三四五万亿美元，让工作和生活更轻松；
    • 进入门槛高：需要只有英伟达能造的芯片驱动的超级计算能力，以及海量数据（04:56）；
    • 终局是少数大公司赢家通吃，赚取巨额利润（04:56）。
  • 赢家（05:43）：基础设施（architecture）公司，包括芯片与超级计算机、给数据中心供电的电力公司、冷却、软件和数据；大科技公司因为有钱和数据而领先（06:31）；细分领域的创新者；以及高薪员工和教企业用 AI 的顾问等受益者（06:31）。

07:19–11:19 市值暴涨与 2024 年 9 月的英伟达估值 ​

  • 讲者选了五家公司：英伟达、博通、Constellation Energy、Vistra（四家基础设施公司）和 Palantir（少数可能找到赚钱方法的产品服务公司）（07:19）。比较 2021–2022 年（AI 之前）与 2023–2024 年（AI 故事）：按百分比，Palantir 两年市值上涨 1,285%；按金额，英伟达增加近 3 万亿美元（08:06）。
  • 除英伟达外的六家大科技公司在 2023–2024 年也都增加了 1 万亿美元以上，特斯拉接近，为 9,960 亿美元；其中多少来自 AI 有争议（08:54）。
  • 2024 年 9 月的英伟达估值把当时的故事写进输入（08:54）：大市场驱动收入增长，先发优势支持 75% 的毛利率和 60% 的营业利润率，以及高资本回报（09:41）。讲者承认自己也受故事影响，但估出的价值约为每股 87 美元，仍低于财报后下跌到的 109 美元股价（10:29）。
  • 关键假设（10:29）：AI 芯片市场 5,000 亿美元，前提是最终的产品服务市场有三五万亿美元；英伟达市场份额从现在的主导地位降到约 60%（11:19）；利润率维持高位，因为大家相信没有这些芯片就建不了 AI 系统。

11:19–16:08 DeepSeek 的来历与三个支线故事 ​

  • 讲者说 DeepSeek 的故事要追溯到 2010 年，梁文锋以对冲基金起家，用类似 AI 的方法交易，说明 AI 早在 2022 年前就被用来赚钱（11:19）。成效不大，又面对对投机交易有疑虑的中国政府，2023 年 AI 故事起飞后，他转向打造中国版 OpenAI（12:07）。
  • 他想以超低价进入市场，知道不能像 Meta、微软那样花几百亿美元，于是像所有颠覆者一样，问有没有更便宜、不同的路径（12:07）：用便宜得多、性能更弱的芯片（甚至不是 AI 芯片），用更少的数据加基于规则的逻辑补足（12:55）。产品上周末前才公开，周五开始科技大佬纷纷给出好评。
  • 支线一，开发成本（12:55）：传说只花了 500 万、600 万美元，讲者认为是虚构，实际可能几亿甚至 10 亿美元，也用了一些英伟达芯片；但对比 Meta 预计的 650 亿美元和微软的 800 亿美元投入，仍然极其便宜（13:42）。
  • 支线二，性能比较（13:42）：DeepSeek 与 ChatGPT、Gemini、Claude 不相上下，在工程和科学问题上更好，ChatGPT 在语言任务上仍有优势（14:32）。
  • 支线三，中国背景（14:32）：数据可能与中国政府共享的担忧，可能招致封禁行动；但 DeepSeek 开源，其他国家的开发者可以在其基础上开发，中国因素因此被削弱（15:21）。OpenAI 据称考虑起诉 DeepSeek 使用其专有数据，讲者觉得有点酸葡萄的味道。

16:08–18:30 市场反应与主线：皇帝的新衣 ​

  • 周一到周三的市场反应立竿见影但参差不齐（16:08）：英伟达三天内下跌约 13%，博通 16%，Constellation 和 Vistra 15%–20%；Palantir 基本没事；Meta 和微软这两家最积极投入的大科技公司影响也不大（16:54）。
  • 讲者认为最令人佩服的是，DeepSeek 的创造者没有接受主流叙事（必须买英伟达芯片、需要海量数据），而是问有没有更快更便宜的路径，这是典型的颠覆者路径（16:54）。事后诸葛亮容易，敢于逆着共识走需要勇气（17:43）。
  • 即使 DeepSeek 因为法律或政府行动没能兑现，也回不到上周五了（17:43）：它打破了主流叙事。就像《皇帝的新衣》，DeepSeek 即使没让 AI 皇帝光着身子，至少让他出现了“走光事故”，是时候重新审视 AI 故事了（18:30）。

18:30–22:34 故事断裂、改变还是偏移 ​

  • 讲者刚在本科估值课第一节讲过：估值连接故事和数字，故事可能一夜之间改变（18:30）。DeepSeek 比他说的任何话都更能说明这一点。
  • 三种故事变化（19:19）：
    • 断裂（story break）：故事被打破，例如年轻药企的重磅新药在某一阶段试验失败（20:08）；
    • 改变（story change）：故事有了根本变化，增加或去掉了某个维度；
    • 偏移（story shift）：核心故事不变，参数调整。
  • 对 AI 故事的三种解读（20:56）：
    • 断裂：根本不需要超级计算和数据，AI 产品和服务全面商品化，大家能免费或低价用到更多 AI 产品；
    • 改变：市场分化，“低强度”（low grade，指对算力和数据的需求，不是质量判断）部分商品化，“高强度”的溢价市场仍需超级计算和数据，可以高价高利润（21:47）；
    • 偏移：DeepSeek 只是一颗流星，下周一切照旧，高门槛仍在（21:47）。

22:34–26:33 讲者的判断与英伟达重估 ​

  • 讲者的判断：DeepSeek 改变了 AI 故事，但没有打破它（22:34）。通往终局会有两条路径：低强度 AI 产品利润低、竞争激烈；高强度 AI 仍是少数大赢家赚大钱的溢价市场（23:22）。消费者会看到更多 AI 产品，企业端可能更多是溢价市场。
  • 重估英伟达（23:22）：AI 芯片市场从 5,000 亿美元降到 3,000 亿美元（24:09）。为什么是 3,000 亿而不是 3,500 亿，取决于你把 DeepSeek 放在连续谱的哪个位置。他认为英伟达仍会主导这个较小的溢价市场并维持利润率（24:58）。
  • 资本成本也变了，原因是国债利率上升和股权风险溢价变化，并补充了一个季度的数据（24:58）。每股价值从约 87 美元降到约 78 美元，降幅比他预想的小；但股价朝相反方向走，高估程度反而扩大（25:45）。
  • 讲者两年前第一次估值后已卖掉一半，现在再卖掉剩余的一半，只留四分之一（25:45）。不全卖是因为贪心和后悔效应：怕全部卖掉后悔。

26:33–30:36 炸弹损伤评估：谁受伤最重 ​

  • 把 DeepSeek 比作一颗炸弹（26:33），损伤分三档：
    • 严重：基础设施公司，芯片、能源、数据；
    • 中等：低强度 AI 产品和服务；
    • 轻微或没有：高强度 AI 产品和服务，仍然需要数据和算力。Palantir 为国防部和商业客户做的是高强度 AI，英伟达跌 15% 那天它几乎没受影响（26:33）。
  • 例子（27:22）：基于规则的会计 AI 不需要英伟达芯片或海量数据，类似产品已经存在二三十年，为它投入几百亿美元是过度投资。
  • 基础设施的短期和长期都会受损（27:22）：不需要那么多芯片和电力；不是每家电力公司都会被下调，但明确押注 AI、为未来数据中心建设电力产能的公司会受打击，而且“应该受”（28:10）。
  • 产品服务（28:10）：低强度产品会更商品化、利润更低；高强度产品要说清楚为什么需要数据。讲者认为模仿人类在不确定下的判断、而非遵循规则的 AI 最可能撑过冲击，甚至因为竞争者变少而受益（28:58）。
  • 大科技公司似乎总能赢（28:58）：它们可能成为低强度商品化 AI 的大玩家，把 AI 当作免费赠品，把用户留在生态里，Meta 多赚广告钱，亚马逊多卖东西（29:47）。也许会后悔在英伟达芯片上花了几百亿美元，但现金足以承受。

30:36–32:14 有益的副作用：学会区分 AI 公司 ​

  • 每次被视为革命性的变化，早期都会有一个响亮的名字，被投资者用来抬高整个领域的价格，被企业用来大举投资（30:36）。个人电脑、互联网、社交媒体都是如此。
  • 九十年代，AOL、思科、亚马逊都叫“互联网公司”，但它们很不同；互联网成熟后，大家学会了区分（31:25）。过去两年市场给 AI 公司定价，只要是 AI 公司就值很多钱。讲者希望 DeepSeek 让投资者更有辨别力：问清是基础设施还是产品服务，是低强度规则型还是高强度（31:25），否则无法判断价值（32:14）。

32:14–38:27 讲者对 AI 承诺的怀疑 ​

  • 讲者是 AI 领域的“意外游客”，两年来一直对 AI 持怀疑态度，也许与年龄有关（32:14）。Zoom 里冒出的 AI 小功能很巧妙，但他一点也不想为它多付钱（33:04）。
  • 估值和公司金融领域的 AI 产品（33:04）：会计和估值基本是规则型学科，他不需要知道历史上每个会计师怎么做账，只需要知道今天的规则，不明白为什么要为此投资数十亿美元的超级计算机和数据（33:53）。大多数 AI 产品巧妙、可爱，但不会改变他的生活，他不会为此付数百美元（33:53）。
  • 每次革命性变化都会迎来现实检验，它不会扼杀变化，而是让变化回到地面；DeepSeek 也许是 AI 遇到的最好的事（34:42）。
  • 里德·霍夫曼（Reid Hoffman）的书和 OpenAI 的山姆·奥特曼（Sam Altman）说 AI 会让我们摆脱枯燥耗时的任务，用更理性的决策替代人的错误，讲者认为这是推销话术（34:42）。两个怀疑理由（35:32）：
    • 聪明人也有盲点，银行家、软件工程师、风投、对冲基金大佬、学者各有盲区，部分因为只和同类人来往；
    • 他见过这部电影：八十年代他用账簿纸、计算器和铅笔做第一份估值，被告知个人电脑会消除苦差，结果只是换成了更“吸魂”的巨型电子表格（36:20）；九十年代说互联网会让人更博学，结果削弱了推理能力，每条信息伴随九条错误信息（37:08）；社交媒体说会让人更紧密、更快乐，正如乔纳森·海特（Jonathan Haidt）等人指出，它让人更孤立、更不快乐（37:08）。
  • 讲者不是犬儒者，也不是卢德分子，只是对这些承诺保持警惕；DeepSeek 是一个停下来问“我们为什么接受这个故事”的时刻（37:58）。

提炼 ​

核心结论 ​

  1. DeepSeek 之前的 AI 故事有三块：市场以万亿美元计、进入需要超级计算和海量数据、终局是少数公司赢家通吃；DeepSeek 证明存在绕开高门槛的路径。
  2. 讲者把它判定为故事改变而非断裂：AI 市场分化为商品化的低强度部分和保留高利润的高强度部分。
  3. 受损程度依次为：基础设施（芯片、为 AI 建电力产能的公司）> 低强度 AI 产品 > 高强度 AI 产品；大科技公司可能反而受益。
  4. 英伟达重估：AI 芯片市场从 5,000 亿美元降到 3,000 亿美元，每股价值从约 87 美元降到约 78 美元，股价却更高，讲者再卖出一半持股。
  5. 最大的意义是迫使市场区分 AI 公司：基础设施还是产品，规则型还是判断型，而不是给“AI 公司”这个标签统一定价。

概念与公式 ​

故事变化含义对估值的影响
断裂（break）故事被打破，如新药试验失败推倒重来
改变（change）增加或去掉一个维度关键输入大幅调整
偏移（shift）核心不变，参数微调小幅调整
公司类型DeepSeek 后的损伤原因
基础设施：芯片、能源、数据严重不需要那么多芯片和电力
低强度 AI 产品服务中等商品化、竞争加剧、利润率下降
高强度 AI 产品服务轻微或没有仍需数据与算力，竞争者反而减少
大科技公司可能受益把低强度 AI 当赠品，强化生态

方法与判断依据 ​

  • 新闻冲击后先归类：判断它对故事是断裂、改变还是偏移，再决定改哪些估值输入。
  • 忽略支线，抓主线：开发成本真假、性能排名、地缘政治都是支线；主线是进入门槛是否被打破。
  • 按业务定位评估 AI 公司：问它处在基础设施还是产品服务，产品是否真的需要超级计算和海量数据。
  • 持仓决策跟随估值：故事变化就重估；价值下降而价格上升时减仓；用部分卖出来管理贪心和后悔。
  • 对革命性承诺保持怀疑：参照个人电脑、互联网、社交媒体的历史，承诺往往和结果不一致。

复算与实操 ​

  • 英伟达 AI 芯片收入的粗算：若份额维持 60%，5,000 亿 × 60% = 3,000 亿美元；市场缩到 3,000 亿后约为 1,800 亿美元，下降 40%。
  • 但每股价值只从约 87 美元降到约 78 美元，降幅约 10%：价值对远期市场规模的敏感度低于直觉，因为讲者假设英伟达仍主导并维持利润率，且近期几年的现金流变化不大。
  • 持股变化：两年前卖出一半，现在卖出剩余的一半，留下 50% × 50% = 25%。
  • 投入对比：即使 DeepSeek 实际花了 10 亿美元，也只是 Meta 650 亿美元的约 1.5%、微软 800 亿美元的约 1.25%。
  • 后来的发展：到 2026 年，讲者把 AI 的问题重新表述为商业模式和投资回报问题（见下方关联中的 2026 年各期）。

关联 ​

疑问与待核实 ​

  • 11:19 讲者说梁文锋 2010 年创立 DeepSeek 做对冲基金；一般报道是对冲基金幻方创立于 2015 年前后，DeepSeek 作为独立公司成立于 2023 年，需要核实。
  • 16:08 英伟达三天跌幅字幕作“133%”，按上下文应为 13%；讲者在 26:33 又说英伟达当天跌了 15%，两个数字的区间不同。
  • 12:55 DeepSeek 实际开发成本“几亿到 10 亿美元”是讲者的猜测，没有给出依据。
  • 24:58 讲者没有说明重估时英伟达在 3,000 亿美元市场中的份额和利润率是否调整，具体输入需要看 2025 年 1 月的估值表。

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