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?


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Comments

  1. 真係洗晒版, 跟住睇左麥加文條片了解下咩事😂, thanks for sharing

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  2. 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
    Replies
    1. 有人覺得晶片股崩潰
      有人覺得終於解決AI business case如何落地問題

      Delete

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