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春(chun)节期间，AI“超级大黑马”DeepSeek引爆全(quan)球。
这个(ge)中国开源大模型(xing)的横空出世，也令海外科技巨头们闻(wen)之(zhi)色变，国产AI欢欣鼓舞。
今(jin)天(tian)，蛇年A股开市第一天(tian)，AIGC方向继续遭引爆。DeepSeek概念(nian)火力全(quan)开，软(ruan)件开发、IT服务、华为昇腾等概念(nian)集体狂舞。
截至发稿，A股安凯微、安恒信息、每(mei)日互动(dong)、万兴科技、三六零、天(tian)娱(yu)数科等多股涨停。
全(quan)球瞩目 下的DeepSeek
DeepSeek，震惊了硅谷，冲击着华尔(er)街。
不久前，业界“领头羊(yang)”OpenAI的CEO奥特曼坦言，OpenAI的领先(xian)优势不会像前几年那么大了，DeepSeek是一个(ge)强有力的竞争对(dui)手。
低成本、高效益，是DeepSeek的爆红基因，也有望“重塑全(quan)球AI格(ge)局”。
自该模型(xing)发布以来，DeepSeek已连续多日登顶全(quan)球移动(dong)应(ying)用下载的榜(bang)首(shou)。
当下，国内AI 巨头已开始形成合力。
其中华为云、腾讯云、阿里云、360数字安全(quan)、百度智能云、京东云等多个(ge)平台已经先(xian)后宣布上线DeepSeek大模型(xing)。
美国科技巨头们则选择“打不过就加入”。英(ying)伟(wei)达、微软(ruan)、亚马逊等AI巨头稍(shao)早前亦纷纷接入了DeepSeek。
迅速扩张之(zhi)下，DeepSeek眼下正大举“招兵买马”。
公司采取“14薪”模式，更有年薪百万招AI人才。
目前，DeepSeek发布了52个(ge)在招职位，涵盖深度学习研究员、核心系统研发工(gong)程师及资深UI设计师等，工(gong)作城市是北京或(huo)杭州。
其中，大部(bu)分岗位起薪在2万元以上，年薪最高可达154万元。
美国“围剿”？
DeepSeek风暴席卷全(quan)球，美国“慌了”。
近日，美国国会提出新(xin)法案，禁止美国人协助中国推动(dong)AI，并(bing)将下载DeepSeek定为犯罪，最高判监20年罚款100万美金(jin)。
法案还指出，如果美国个(ge)人或(huo)企业与中国的高校、大学或(huo)实验室进行(xing)有关AI方面的合作，将可能违法。违法公司可罚款高达1亿美元。
另外，涉及转移技术(shu)的非(fei)美国公民或(huo)面临驱逐出境。
稍(shao)早前，美国其实已经出手，禁止其政府人员等使(shi)用DeepSeek。
1月28日晚间， 美国国防信息系统局（DISA）屏蔽DeepSeek网站；1月30日， 美国国会警告不要使(shi)用DeepSeek的服务；
1月31日， 美国国家航(hang)空航(hang)天(tian)局（NASA）也明确禁止。
1月30日， 美国国会警告不要使(shi)用DeepSeek的服务；
1月31日， 美国国家航(hang)空航(hang)天(tian)局（NASA）也明确禁止。
继美国之(zhi)后，意(yi)大利、爱尔(er)兰、澳大利亚等此前也呼吁谨慎或(huo)禁止访问DeepSeek。
加速AI应(ying)用多元化
DeepSeek的“现象级”崛起，为AI市场注(zhu)入了“兴奋剂”。
高盛最新(xin)指出，AI 应(ying)用潮(chao)下建议超配中概科技股。
DeepSeek 的崛起，意(yi)味着 AI 行(xing)业的发展(zhan)正从硬件基础设施层向软(ruan)件应(ying)用层转移。这一趋势不仅冲击了 “美国例外主义”，也为全(quan)球市场的多元化发展(zhan)提供了新(xin)的机遇，尤其是中概科技股。
高盛认(ren)为，AI 的投资逻辑正在从硬件转向软(ruan)件，MSCI 中国指数在 AI 软(ruan)件的高暴露有望使(shi)其在短期内实现优秀表现，建议超配中概科技股，尤其是那些在 AI 应(ying)用层具(ju)有创新(xin)能力和市场优势的公司。
日前，知名分析师郭明錤发文也指出，DeepSeek爆红后，将加速AI应(ying)用多元化。
DeepSeek的爆红直接提升英(ying)伟(wei)达H100的训练需(xu)求，这证明优化训练方式有助训练需(xu)求；另一个(ge)更显著(zhu)的趋势是兴起了在本地端部(bu)署(shu)LLM的热潮(chao)。
华泰证券也分析指出DeepSeek对(dui)全(quan)球人工(gong)智能领域的三点影响：
一是DeepSeek-R1对(dui)当前世代大模型(xing)降本做出重要贡献；二是DeepSeek的方法在探索(suo)下一代大模型(xing)上是否有效尚不可知；三是中美大模型(xing)技术(shu)差(cha)距有望缩小。