英伟达劫后再生 冲出重围

26日(周三)财报，华尔街分析师除了注意季度收入和获利，这次更注意辉达在DeepSeek事件后的发展部署，以及黄仁勋对AI整个行业未来发展的看法。

黄仁勋在20日首次就DeepSeek公开发表意见。上月27日，DeepSeek公开新模型R1，辉达受到冲击，股价大跌17%，市值蒸发了6000亿。投资者认为，R1使用较少经费和次级的辉达芯片，就能训练出模型，市场将不再需要辉达的高价先进芯片，因此急著抛售手中的辉达股票。

黄仁勋认为，事实并非如此，辉达股票被抛售，是因为投资者误解所致；投资者认定，AI模型就是将原始资料训练成模型，使用者向模型提出问题，模型就会迅速提供答案。这样的AI模型观念已经过时，因为当今的AI发展已脱离“前期训练”(pre-training)的观念，而到一个“后期训练”(post-training)阶段。

前期训练之后的所谓“后期训练”，目的是推高模型的推理能力；随著推理方法愈丰富愈有效，推理能力也就愈接近人的智慧，或超过人类智慧。但要提高推理能力，所需的辉达先进芯片也愈多；所以DeepSeek的出现，并不会减少辉达芯片的使用，反而会增加。

DeepSeek 1月底推出的R1模型，是所谓的“推理模型”(reasoning model)。2002年诺贝尔经济奖得主卡尼曼将人的思考方式分为“快思考”与“慢思考”(Thinking, fast and slow)。人在遇到问题时，内心积聚的经验会迅速就问题提供一个答案，这是快思考，但遇到复杂问题时，就必须进行一步一步的分析，最后才得出一个答案，这就是慢思考。例如，询问ChapGPT：辉达财报会有怎样的结果？它不可能给你一个迅速解答，必须进行多方和逐一分析，最后才给出一个答案。

黄仁勋预计将在26日的财报电讯会议中对推理模型作进一步的解释。3月18日，黄仁勋将在一年一度的GTC大会(以人工智慧为核心的顶尖开发人员大会)演讲，重点势必讲到辉达的新芯片“Rubin”，届时必然会说明，Rubin的设计将在推理能力上有何突破。

自2022年11月ChapGPT面世以来，“AI革命”发展迅速，过去数月又已发展至一个新阶段。早在DeepSeek R1模型出现前，黄仁动去年11月接受“经济学人”专访，被问到“AI模型是否进入死胡同”，当时AI行业已发现原始资料耗尽，连ChatGPT的模型也再难训练下去，黄仁勋回答说，未来的模型训练，将从前期训练进入后期训练，因此不是无路可进。今年1月6日，黄仁勋在CES大展(消费电子展)演讲，也提出三种资料训练的方式，其中就包括了前期训练和后期训练。

事实上，辉达目前的处境正是四面受敌，必须在下一阶段中找到新方向，才能冲出重围，继续保持AI芯片的龙头地位。所谓的“四面受敌”，包括了在美国，辉达正受拜登卸任前推出的新一轮对中禁售、以及川普18日宣布的进口半导体征税的双重冲击；在中国，像DeepSeek式的突袭，将会继续发生；在矽谷，微软、亚马逊、谷歌和Meta的自制芯片正在迅速增加，对辉达形成新挑战；在辉达本身，今年主打的Blackwell芯片不断传出生产问题。Blackwell是辉达存亡所系，稍有闪失，股价势必受到巨大冲击。

至于26日的财报，华尔街分析师普遍认为，季度收入和利润可双双超过预期，收入预期是381.3亿，每股获利是0.85元。但26日财报后辉达股价的去向，势必要看辉达对下一季(2月至4月)的收入预估，去年11月的财报显示，虽然收入和获利都超过预期，但对下季收入的预估却低于华尔街的预估，财报后股价因此跌了7%。这种情况26日会否历史重演？

辉达对下季收入的预估，例必超过现季约20亿，按此比率，则下季至少要400亿。但已有分析师指出，由于投资者对辉达期望极高，所以下季的预估收入必须到420亿，否则股价有可能再次下挫。