美股大跌，我對 DeepSeek 的一些想法
這幾天，互聯網被 DeepSeek洗版。
1月27日晚，美股大跌。
2024年7月和9月blog中舊文：
科技有deflation的特性，今天的AI訓練成本昂貴，成本（unit cost) 是隨時間下降。AI能力上升，訓練成本下降，然後就找到一個平衡點，應用就會陸續出現。（參考：AI ，對於算力的崇拜| | AI ，BUSINESS MODEL 和應用的爭論 ）
對 DeepSeek 的一些想法
首先我避免「DeepSeek是中國公司／造假 」的主導想法。
反而作為任何國家的一間初創，幾百人，做到M7多間巨企數以千計人甚到更多都做不到，更少算力，更低成本，難度／機會率幾多的判斷，難度高不等於絕對不可能。
我持閧放態度，因為很多評論是參考DeepSeek公司提供比較數據，有待觀察，不能只看一方面。
OpenAI是首當其衝（Microsoft有投資，都受到影響），都是和DeepSeek角色相似，提供AI Model解決方案。另外半導體行業尤其是Nvidia，以至TSM和ASML，算力需求可能不似預期。
如果做到AI訓練更低成本，其實百花齊放，對整體AI科技發展有利，更多business case更加落地，更多應用需求出現，對科技公司不是一面倒如昨晚的看淡。很多人把單一事件無限放大，忽略現實世界其他許多因素，尤其是投資市場，環球科技市場、供應、需求、business model，都是dynamic動態的東西，之間有互動互相影響。
而且DeepSeek的AI Model是Open Source，其他公司可以download去研究參考，然後改進自己手上的東西。對於企業有實際的應用場景（例如：Apple 装置/ Microsoft軟件服務 / Google和Meta廣告），他們是AI科技的使用者，就可以降低成本，是好事而不是壞事？
如果DeepSeek可以做到的低成本AI訓練及推理方式，可能AI發展更快更平達至AGI超過人類智慧？（原本更加複雜，更高難度的AI Model和應用，可以實現。）
Open Source如雙刃劍，有利又有弊，之後再寫文討論。
Jevons Paradox 傑文斯悖論
在經濟學中，傑文斯悖論（有時是傑文斯效應）指的是當技術進步提高了使用資源的效率（減少任何一種使用所需的數量），但成本降低導致需求增加，令資源消耗的速度是上升而非減少。（參考：Wikipedia）
科技成本下降，這是科技發展過程中的必需經歷階段，然後才會走向成熟。
投資市場
Apple+3.18%
Amazon -6.6%去返+0.24%，負變正
Meta-5.86%去返+1.91%，負變正
Microsoft-6.88%去返-2.14%
Google-5.2%去返-4.2%
Tesla-6.31%去返-2.32%
不懂搞AI的Apple接近全晚上升，成為最大贏家。Amazon和Meta，可以抝腰倒升。
ASML-11.15%去返-5.75%
NVDA-16.97
TSM-13.33%
以上三隻是重災區，post market正數。
調整可能未完？不能過分樂觀，有待觀察。
估值高可以是下跌的理由。之後是大跌？不跌？再上升？無人知道，等待時間去證明。
坊間常常用高位跌幅幾多%作為標題，但除非你all in一下去摸頂買入，否則以上量度跌幅和你回報不是直接關係。（参考：跌幅量度方法？跌了多少？）
Bitcoin 昨晚曾經跌到5位數 98,100，昨晚曾經102,000以上，Crypto又關DeepSeek AI事？
《沉溺影像 INDULGE | Hong Kong Cityscape》
《AI 投資時代．真的值得參與嗎？》
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參考文章
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MICROSOFT COPILOT+ PC，翻天覆地的改變？
咁係因為你悲觀，AI 有無清楚的 BUSINESS MODEL？
NVIDIA GTC (2024/3月)，CAUSAL TALK
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分餅仔，半導體公司 ASML / TSM / AMD / INTEL (2022/Q4)
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當 AI 遇上雲計算，NVIDIA 和 MICROSOFT / ORACLE 合作的 DEAL
NVIDIA GTC (2022/9月) ，NVIDIA 仍然是 NVIDIA，只是做回自己
看台績電業績，高性能計算 HPC (HIGH PERFORMANCE COMPUTING)
多谢分享。
ReplyDelete多謝健一
Delete真係洗晒版, 跟住睇左麥加文條片了解下咩事😂, thanks for sharing
ReplyDelete多謝富爸支持
Delete效率提高才是做大更多生意的主因，整體對行業是更好而不可能是更差。這麼多年來，不論汽車電視互聯網手機無一不是這規律。反之，之前我會應為AI是"昂貴的玩具"，但現在我要改變看法了
ReplyDelete有人覺得晶片股崩潰
Delete有人覺得終於解決AI business case如何落地問題