绝对策略研究公司（Absolute Strategy Res😎earch）联合创始人兼首席投资策略师Ian Harnett❤️发文警告称，AI泡沫正接近终局。 Harnett认为，😢当前AI股票飙升、行业内交易频密等现象已显现出典型泡沫特征，😴而近期科技巨头们急剧膨胀的资本支出（Capex），正是这场泡⭐沫走向顶峰的最后一块关键拼图。 Harnett还表示，🙄当前的AI热潮与上世纪90年代末的互联网科技、媒体和电信（T👏MT）泡沫惊人地相似。历史表明，这类泡沫的破裂并非因为技术梦😆想的虚幻，恰恰相反，它是由过度投资催生的。而这场破灭最终将通🔥过“创造性破坏”的过程，为AI技术的真正普及铺平道路，但代价😊是，为这场盛宴买单的后期投资者将面临惨重损失。 历史的😆回响：资本开支敲响泡沫终局警钟 Harnett认为，一🌟段时间以来，AI股票已具备泡沫的所有要素：股价一飞冲天，导致💯美股指数过度集中；AI公司之间通过相互投资和采购产品来推高彼😁此的估值和增长。最近，最后一个关键要素——实体资本的快速扩张🤯——也已就位。全球的“超大规模玩家”（Hyperscaler👍s）正在以前所未有的规模投入AI基础设施建设，这完美复刻了T😎MT泡沫破灭前夜的资本开支热潮。 回顾历史，无论是铁路🤗、电力还是互联网，几乎所有通用技术的普及都伴随着泡沫。这些泡😍沫的终结，并非因为人们对新技术的憧憬落空，而是因为监管收紧、💯竞争加剧，或是产品购买者无力或不愿再为之买单。 Har😢nett认为，AI正面临同样的脆弱性：欧洲的《人工智能法案》🚀代表着监管的到来；来自全球各国的更低功耗模型正在加剧竞争；更😜重要的是，科技公司的现金流正开始承压。 技术主题或许是😎结构性的，但其终端用户却是周期性的。一旦AI的最终买家遭遇外😉部现金流冲击，这场资本的旋转木马将迅速停转。届时，销售额的崩🌟溃速度将远超资本开支的削减速度，导致企业盈利骤降和现金储备加😘速消耗。这对于投资者而言是致命的警示。 TMT泡沫的教😅训历历在目：在2000年后的崩盘中，即便是最终的赢家也未能幸😂免，微软（Microsoft）股价下跌65%，苹果（Appl🔥e）下跌80%，甲骨文（Oracle）下跌88%，亚马逊（A😉mazon）更是暴跌94%。这些公司分别花费了16年、5年、😴14年和7年才重返当初的高点。 创造性破坏：谁在为AI😡的未来“无私”买单？ 与此同时，Harnett也认为，😀泡沫并非全然是破坏性的。 他进一步解释称，正如学者威廉😆·詹韦（William Janeway）在其著作中指出的，泡😂沫，尤其是其催生的过度资本开支，是新技术得以普及的核心环节。😂围绕新技术的狂热炒作极大地降低了资本成本，从而为基础设施的快👍速建设提供了海量资金。 当泡沫破灭时，这些由天价投资建🤔成的过剩产能并不会消失。它们可以被新的参与者以极低的价格收购🎉，这正是经济学家约瑟夫·熊彼特（Joseph Schumpe🙌ter）所描述的“创造性破坏”——它以一种浪费的方式，让新技😆术以远低于繁荣时期的成本为社会所用，最终将技术深度嵌入经济体😴系。 对于投资者而言，这意味着残酷的现实：那些在泡沫后⭐期为过度资本开支提供资金的股权投资者，极有可能损失大部分投资👏。若要在一场70%至80%的崩盘中幸存下来，投资者需要早在2💯019-2020年就早早入场。 Harnett还提到，😅好消息是，本轮AI资本开支主要由股权而非债务资助，这意味着其🔥破灭对整体经济的冲击可能更类似于TMT危机，而非2008年由🤗债务引发的系统性金融危机。政策应对也应借鉴1987年或199🤩8年的经验，而非大金融危机后的零利率和量化宽松。 总结🎉而言，激进的AI资本开支几乎保证了AI技术未来将无处不在。但🤔坏消息是，这一天的到来，大概率要以一场剧烈的“创造性破坏”为🔥前提。 因此，Harnett警告称，对于那些正以30倍🙄市盈率或8倍市销率等高昂估值买入AI股票的投资者而言，或许应👏该扪心自问：除非你愿意扮演一位利他主义者，为资助这场社会长期😀收益的变革而牺牲个人资本，否则，“务必当心”。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