2025-02-01   旺得富理財網
 
李宗莉

   DeepSeek以低成本的開源AI模型技術橫空出世，震撼全球AI界，由於未來企業無須再花大錢開發AI技術，法人圈普遍擔心，以近日摩台指走勢觀察，台股下周一（3日）新春開紅盤時，恐醞釀千點殺機。

   前外資知名分析師、人稱艦長的程正樺給出3點中肯分析，認為不僅輝達關鍵優勢不再，HBM、CoWoS技術的必要性也跟著降低，在大量平替版夾殺下，直言看淡AI硬體領域，提醒投資人開年後，比起趁新春大特買撿便宜，不如發現苗頭不對，腳底抹油先跑再說。

   程正樺昨（31）日在臉書發文指出，DeepSeek的論文重點，以及它在演算法上的突破，網路上已經有很多人分享，自己也不再贅述，而台股投資人關心的開年後的投資動作，究竟是新春大特賣趕快撿便宜、還是苗頭不太對腳底要抹油？很遺憾的，這幾天研究下來，個人目前對硬體的看法越來越偏向後者，但相關的AI應用，卻可能加速發展，並分享3大觀察重點。
1.還記得Apple為了推銷Apple Intelligence，將iPhone全面升級到8GB以上嗎？這僅僅是為了跑1個3B參數的小模型而已。現在，有人成功用1張Nvidia RTX 6000（48GB VRAM），就可以跑動DS 671bn參數的大模型，而且這個模型還開源，可以直接下載。
這代表什麼意思？以後企業或個人要建AI，可能買1台具有高階顯卡的電腦就做的到。不用每月花200美元訂閱OpenAI、不用CSP租賃昂貴的AI server & 網路...。
在地端佈署AI變得簡單＆便宜許多，這兩天已經有看到朋友的公司開始研究把AI模型的佈建轉為在地端執行的可能性。

2.各大廠紛紛投入：短短幾天，可以看到微軟、AWS、NVIDIA都開始提供DS R1模型的服務。由於對硬體的要求的確不高，百萬token輸出的價格只要2.19美元，對比OpenAI輸出價格爲60美元，價差接近30倍。
同時，NVIDIA官方也有描述，在單個NVIDIA HGX H200系統上，完整版DeepSeek-R1 671B的處理速度可達3872 Token/秒。僅需1個系統就可以完整運作DS R1大模型。
程正樺認為，就算企業依然需要利用雲端來佈建AI，需要的系統＆價格也比之前簡化許多。
3.NV關鍵優勢不再？這兩年來，我們持續提到NV產品在大模型與高運算力方面的優勢，包括記憶體的使用、NVlixnk多卡串聯、Scale-up/out 的領先等等；在探討下一代Rubin或更後面的產品，討論的是1個機櫃做到NVL 144/288、如何處理這麼大功耗的產品、系統架構該如何演進等等。
   重點不僅僅是「教主產品做的比別人好」，而是「不用教主的產品就根本無法訓練＆使用這些大的模型」。忽然間，這個必要性被打了一個大問號。
   進而延伸的問題：HBM、CoWoS等等，原本為了在空間體積功耗等等限制下塞進最多算力的技術，是不是仍然必要？還是有許多便宜的替代品可以用？
   他也批評，很多人喜歡把政治問題扯進來，但對我來說，探討DS本身到底用了多少卡有意義嗎？沒有，重點是現在實際佈署R1的硬體需求就是極低。

   其次，它有沒有抄OpenAI？程正樺認為應該有吧，不過OpenAI的GPTBoT，在網路上不顧版權的到處亂抓資料，也不是一兩天的事情了，抓完還不開源勒。對投資而言，研究整個市場結構的變化，比這些枝微末節的小事重要多了。


※免責聲明：文中所提之個股與內容，並非任何投資建議與參考，請審慎判斷評估風險，自負盈虧。