DeepSeek 效应

事件回顾

2025 年 1 月，DeepSeek 发布 R1 推理模型，以远低于同级闭源模型的训练成本达到相近能力，英伟达股价当日大跌。这一天成了“AI 泡沫论”最常被引用的例子。

但市场后来给出的答案，不在那一天

只看那一天会看错方向。

英伟达市值在 2024 年末为 3.29 万亿美元。R1 之后的九个月里它没有停在原地，而是在 2025 年 10 月 29 日成为全球首家收盘市值突破 5 万亿美元的公司。也就是说，市场对“效率提升会不会削减算力需求”这个问题，用了一年时间回答：不会，反而买得更多。

再往后才出现降温：2025 年末回落到 4.53 万亿美元，2026 年 7 月末为 4.73 万亿美元。真正的回调发生在离那条新闻很远的地方，原因也和 R1 无关。

这正是本站反复强调的一点——单点是噪音，趋势才是证据。以“某一天跌了多少”为支点的论证，通常经不起把时间轴拉长。

两种解读都还没被证伪

• 泡沫论：如果同等能力可以用更少的算力得到，那么按“算力=能力”定价的巨额资本开支就缺少依据。
• 杰文斯悖论：单位成本下降会放大总需求，省下来的算力会立刻被更多调用吃掉。

这两种说法在 2025 年之后的数据里各自都找得到支持，因为它们回答的其实是不同时间尺度的问题。短期看，成本下降确实压缩了单位算力的定价权；长期看，调用量的增长又把总需求推了回去。目前没有任何一方被数据排除。

效率路线现在怎么样了

值得注意的是定价方向的变化：DeepSeek 于 2026 年 8 月宣布将大幅上调 API 价格。如果“低成本”是一种阶段性定价策略而非结构性成本优势，那么它对算力需求的长期含义就要重新估计。

与此同时，中国的效率路线开始吸引美国式的估值——月之暗面（Moonshot AI）估值在一个月内升至 500 亿美元。约束条件催生的技术路线，一旦成功，会不会重新走回资本密集的老路，是这个专题接下来要跟的问题。

这一页怎么用

下面的英伟达市值曲线是全站唯一一条跨越 R1 前后的已核验序列，你可以自己看那一天在整条曲线里的位置。信号列表按“大模型动态”与“芯片算力”两个分类实时筛出。