人工智能（AI）的热潮正在创造一个泾渭分明的产业格局。产业链🙄上游的芯片和服务器制造商正享受着丰厚的利润，而许多下游的云服🤔务商和应用开发者却深陷高成本、低利润的困境，同时不断攀升的债🙌务水平也为行业敲响了警钟。 最新的例证来自软件巨头Or🤗acle。据The Information报道，该公司快速增😍长的AI云租赁业务正以侵蚀其丰厚利润为代价。财报显示，在截至😂8月的三个月里，Oracle出租英伟达芯片服务器的毛利率仅为🚀14%，远低于公司约70%的整体毛利率。这一消息导致Orac🔥le股价一度重挫5%，并拖累了整体市场。 Oracle🤗的困境并非个案。由于英伟达芯片价格高昂，所有提供AI算力租赁👏的云服务公司都面临着利润压力。与此同时，高盛和摩根大通本周均❤️发出警告，指出为AI热潮提供资金的科技公司债务水平已越过重要🌟基准，它们正日益转向信贷市场来支撑高昂的开发成本。 这😁一系列动态清晰地表明，尽管AI的故事依旧引人入胜，但对大多数🙌参与者而言，其商业化和盈利之路比预期更为漫长和坎坷。对于投资😆者和企业来说，当前的核心问题是：AI服务带来的收益是否真的值😉得其高昂的成本？ 硬件巨头的盛宴 在当前的AI竞😘赛中，最大的赢家是那些为AI提供基础设施的公司。从芯片制造商🤔英伟达、芯片代工商台积电，到服务器供应商戴尔（Dell），这😡些上游企业正将巨大的市场需求转化为实实在在的利润。 戴😜尔的业绩便是力证。该公司已将其年度收入增长率预测翻倍至7%-🎉9%之间，同时将盈利增长率预测翻倍至至少15%。戴尔明确表示😉，这得益于市场对搭载AI芯片的服务器的强劲需求。这些硬件巨头😢掌握着AI产业的“入场券”，并在当前阶段攫取了绝大部分价值。😎 云厂商的“增收不增利”困境 与上游的盆满钵满形🤗成鲜明对比，处于产业链中游的云服务商正面临“增收不增利”的尴😊尬局面。它们虽然通过提供AI算力实现了收入的快速增长，但盈利⭐能力却受到严重挤压。 Oracle的案例极具代表性。尽😀管公司预计其AI云租赁收入到2030年将大幅增长，并可能成为🤩主要收入来源，但这很可能以牺牲公司整体利润率为代价。问题根源👍在于英伟达芯片的高昂成本，这使得云厂商的算力租赁业务利润微薄🤗。对于习惯了高利润率的云服务行业而言，AI业务带来的盈利水平🤩远未达到预期。 高昂成本与盈利难题 对于更下游的😎AI模型开发者和应用销售商而言，盈利前景同样充满不确定性。目😊前几乎没有证据表明，向企业或个人销售AI应用是一项有利可图的🔥业务。 AI模型的开发和运行成本是所有AI应用背负的沉😍重负担。例如，编程助手等应用的利润率并不高。尽管随着时间推移❤️，这些成本有所下降，但商业化的挑战依然巨大。许多大型上市公司😅对其AI应用的具体收入讳莫如深，更不用说利润。此外，企业客户🌟对是否要为AI服务支付高价也持谨慎态度。有行业会议的参与者预😡测，企业广泛采用AI技术可能还需要数年时间。 债务警报👍拉响 在盈利前景尚不明朗的同时，AI领域的财务风险正在😡积聚。华尔街顶级投行已经注意到了这一趋势，并开始发出警告。 😍 高盛和摩根大通本周均指出，投身AI浪潮的科技公司债务水😉平正在急剧飙升。为了支付开发AI所需的高昂算力成本，这些公司🙄越来越多地求助于信贷市场。这一现象标志着一个值得警惕的信号，😁表明在AI的巨大投入周期中，部分公司的财务杠杆正在被快速放大😂，为未来的市场增添了新的不确定性。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多