技术创新与争议：DeepSeek凭借专家混合、多头潜在注意力等技术，实现训练效率比其他前沿模型高45倍的突破，大幅降低成本。其V3模型参数虽高达6710亿，但运行时仅激活370亿，性能可与OpenAI的4o和Anthropic的Sonnet - 3.5相抗衡，API价格却极具竞争力。 市场竞争格局变动：对英伟达而言，DeepSeek高效训练推理及潜在替代方案，引发市场对其订单的担忧，致其市盈率下滑。在AI模型市场，DeepSeek的开源模式冲击闭源模型盈利模式，微软与OpenAI的合作或受影响。亚马逊、苹果、Meta等有望从低成本模型中获益，而谷歌因硬件优势相对减弱及搜索产品面临替代风险，处境欠佳。 行业发展思考：闭源模型知识产权保护难度增加，模型商品化与低成本推理或推动大型科技和消费公司更多采用AI，但发展取决于开源模型在数据获取受限环境下的表现。英伟达虽在AI芯片领域因CUDA软件等有优势，但也面临Cerebras、Groq等公司竞争，未来订单和市盈率存不确定性。 能源消耗影响：更高效的模型降低了数据中心电力需求增长预期，同时美国政治因素如特朗普2.0能源政策也可能抑制电力需求增长。即便考虑电动汽车、新数据中心等因素，美国电力需求低端增长预计仅7% 。整体而言，DeepSeek的出现促使AI行业在技术、市场和能源等多方面进行新的审视与变革。 完整内容参考附图…