过去十年,硅谷与华尔街的“技术-资本”联盟,构成了经典的双寡头叙事:硅谷通过技术突破构建故事,华尔街通过资本杠杆放大预期。这套叙事模式要常讲常新,就必须不断添加新的素材、新的情节。过去两年,AI是当仁不让的故事主角。
2025年,这样的叙事出现了变数。
当谷歌、Meta等公司仍计划投入数百亿美元构建算力集群时,DeepSeek用仅需1/3算力资源实现同等性能的实践证明:算力堆砌已非智能进化的唯一路径,算法效率正在成为新的估值标尺。
OpenAI的崛起堪称这一模式的典范。
成立于2015年12月的OpenAI,2019年估值才到10亿美元,2022年底发布ChatGPT之后达到200亿美元,2024年10月完成新一轮66亿美元融资后,估值高达1570亿美元。而它距离盈利还很遥远。
其他AI头部企业,亦是以极高估值进行大手笔融资。比如马斯克旗下成立于2023年的xAI,2024年12月C轮融资60亿美元,估值超过400亿美元;Anthropic正在以600亿美元估值寻求20亿美元的新一轮融资。
这种模式的核心逻辑在于,技术突破需要天量资金支撑算力与人才投入,而资本市场的估值则依赖于“技术护城河”的想象空间。
美国风投数据研究公司PitchBook今年1月发布的报告显示,2024年,美国人工智能初创公司共获得约970亿美元的风投融资,占所有初创公司约2090亿美元融资近一半,这些AI公司大部分来自硅谷。
创投机构如此大方,是因为它们相信,硅谷AI公司背靠着一个强大的资本市场,能够得到丰厚回报,而事实上也确实如此。
哪怕是经过最近半个月的调整,特斯拉、英伟达们也维持着很高的估值。当前特斯拉PE高达170倍,投资者不是把它看作是新能源企业,而是马斯克多次强调的,它是一家AI公司;而英伟达PE也有45倍,微软33倍。
美股七巨头需要新的素材、新的情节,向投资者继续讲述它动人的故事。这两年维持其高估值的压舱石,就是AI。于是“技术-资本”模式,就成为“AI-资本”模式。
“AI-资本”这一闭环的脆弱性在于,其可持续性完全依赖“技术领先性”与“资本回报率”的正向循环。当DeepSeek以550万美元的训练成本实现与OpenAI数亿美元投入相当的模型性能时,硅谷和华尔街联手打造的AI叙事神话,就遭到了广泛质疑。
更关键的是,DeepSeek的开源策略直接瓦解了闭源模型的稀缺性溢价——这一溢价正是“AI-资本”估值模型的核心变量。
DeepSeek的颠覆性并非来自技术代际超越,而在于对现有资源的极致优化。其V3模型通过异构计算架构和动态负载均衡算法,将单位算力产出提升2倍以上,训练成本仅为行业平均水平的几分之一,从而走出了一条低成本高效率的新技术路线。
DeepSeek的“效率革命”,立即暴露出硅谷“堆算力堆数据”路线的缺陷:OpenAI正在开发过程中的GPT-5训练成本据马斯克透露早就超过10亿美元,而DeepSeek-R1以600万美元成本实现同等性能,直接拉低行业估值锚点。
这种效率革命触发了资本市场的连锁反应。英伟达股价一周时间跌超20%,虽然更多是估值高企阶段资本避险情绪的短期波动,但也反映出市场对“烧钱换增长”的逻辑出现了信任危机。这标志着DeepSeek新技术路线在硅谷华尔街AI叙事模式身上打出了一个裂缝。
“AI-资本”故事,本质是“技术理想主义”与“资本扩张需求”的合谋。微软2025财年计划投资约800亿美元建设人工智能数据中心,OpenAI与英伟达、软银等启动5000亿美元的“星际之门”等等,就是这种合谋的体现。
DeepSeek的历史性贡献在于,它是开源的;用工程实践证明了高性价比AI产品是可行的。这样,大量的中小企业和开发者得以入场,AI应用生态从“寡头游戏”转向“全民参与”。
于是,硅谷华尔街的AI故事,不再那么悦耳了。
面对冲击,硅谷与华尔街正试图坚守原来的叙事逻辑。
比如,OpenAI和Meta试图通过“打假”维护其技术权威性,但遭到群嘲;Anthropic高管呼吁美国有关部门收紧芯片出口法案,企图以地缘政治手段维持技术代差等。
然而,这种抵抗难以扭转根本趋势。DeepSeek现象揭示的不仅是技术路线的新选择,更是产业逻辑的范式转移:开源正在成为AI模型势不可挡的新浪潮。它所构建的去中心化生态,将不断冲击硅谷的闭源霸权。连OpenAI首席执行官山姆·奥特曼都承认,公司的闭源策略站在了“历史的错误一边”。
IBM首席执行官阿温德·克里希纳近日表示,一直以来,人工智能被视为规模化的游戏——模型规模越大,效果越好。但DeepSeek给我们带来的启示是,最佳的工程设计应该从性能和成本两个方面进行优化。一项技术只有变得经济可行且容易获取时,才能真正发挥变革性的作用。
一个更本质的问题浮现:AI革命的终极目标究竟是服务于资本估值,还是提升人类生产效率?DeepSeek的价值不在于击败OpenAI,而在于证明——技术进步的真正度量,不是融资额与GPU数量,而是成本下降与普惠程度。
当资本堆积的AI迷雾散去,唯有那些将算法精度转化为社会效率的企业,才能成为新时代的赢家。“AI-资本”的旧故事,该换个新讲法了。
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