近期，国产大模型DeepSeek再次引起广泛关注，其新版本在语言、数学、逻辑测试中的卓越表现，与国外顶尖封闭模型相比毫不逊色，这一成就令人瞩目。
据悉，DeepSeek的这一突破引发了国外AI开发者的强烈反响，他们纷纷表示这一成果“改变了游戏规则”。甚至有观点认为，英伟达在周五的大跌也与DeepSeek的出色表现有关。
DeepSeek的此番作为无疑为国人争光，让人们对其背后的量化私募出身背景不再计较。然而，随着DeepSeek的崛起，市场上也开始出现对其算力需求的担忧。有人担心市场可能过高估计了对AI算力的需求，连英伟达都“压力山大”，AI行情是否会因此受挫？
对于这一担忧，我们可以从谨慎和悲观两个角度来分析。首先，DeepSeek的创新出发点是因为芯片短缺，因此在算力上“精打细算”。这种做法虽然看似正确，但可能会限制其后续的扩展能力，影响其性能上限。对话模型的训练所需的环境、语料、算力、算法与AI内容生成的高阶玩法如视觉模型存在显著差异。DeepSeek是否能在“精打细算”的同时，打造出媲美Sora的文生视频模型，仍然是一个未知数。
然而，从谨慎的角度来看，现在还不到对AI悲观的时候。OpenAI的大股东微软并未因此被吓倒。要知道，OpenAI投入的数百亿美元是其护城河。如果DeepSeek真的打破了这道护城河，那么微软股价应该下跌才对。但事实并非如此，因此我们可以认为，DeepSeek的崛起并不足以颠覆整个AI行业。
那么，如果悲观一些来看，DeepSeek确实能“打破游戏规则”，那么这将对主题ETF产生什么影响呢？从之前的分析图可以看出，算力范畴包括液冷服务器、CPO、铜缆、数据中心、云服务等。如果AI用不了那么多算力，那么这些领域自然会受到利空影响。但是，大模型训练和推理本身就需要海量的算力，这也是成本高昂的主要原因。如果像DeepSeek那样能够节省算力成本，那么对于AI应用端来说无疑是一个利好。这不仅可以降低训练大模型的成本，还可以将成本传导到游戏、广告、玩具、机器人、智能驾驶等应用端。
从人工智能ETF的成分股列表来看，算力相关的成分股占据了更多权重，而应用端相对较少。真正应用端较多的领域是传媒和游戏，但这一价值链条较长，只能从中期来预期。因此，尽管DeepSeek的崛起对算力主题ETF产生了一定冲击，但从中长期来看，AI应用端仍然具有广阔的发展前景。
