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認知deepseek對科技板塊的影響

2025-02-07 17:27:14

  近期deepseek大熱,也讓美股人工智慧的科技股有了巨震,同時我們注意到deepseek是量化基金幻方研發的,這讓股民有了更多的猜想,我們對拼量化基金能有勝算嗎?這是很多股民最關心的,也是會有諸多誤區,今兒也是特意對此做一期專題來解決這方面的困惑。認知deepseek對科技板塊的影響deepseek只用了美國一線大模型百分之七的訓練成本,達到了排名前幾的效能。所以,美各方都在研究,也在確保安全性。而AMD對deepseek很歡迎,畢竟老二是最喜歡業內有變化的。所以,這方面其實競爭越激烈,對消費者越好。假如幻方的低成本是可持續的,那麼訓練成本將大幅下降 。AI應用落地將加快,利好AI智慧體,甚至利好整個軟體業,也利好端側晶片儲存晶片,畢竟AI玩具,耳機等落地也會加快,利空的是算力晶片產業鏈,資料中心鏈,銅纜,電源,光通訊 。

  跌了一天,整個A股股民都興奮了,認為美股要崩了。同時,資料方面顯示,非美發達國家股票對美股折價、新興市場對美股折價均處於近三十年來極值水平。美股要熊了嗎?並非如此,deepseek並不會降低對英偉達GPU的需求,算是一種應用的開發,A股不可能由此就走牛,美股也不可能由此熊了。但有一個影響,那就是對於泡沫是一種擠壓,對於盲目跟風是一種降溫。

  不過是一種情緒的釋放,對英偉達GPU的需求不降反增,更多的deepseek需要更多的英偉達GPU。演算法模型的最佳化確實可以在一定程度上緩解對算力的過度依賴,從而減少所謂的“算力泡沫”。算力泡沫指的是在人工智慧領域,尤其是深度學習模型的訓練和推理過程中,對計算資源的需求呈指數級增長,導致計算成本高昂、能源消耗巨大,甚至可能超出實際應用的需求。所以,市場也在迴歸理性,這是好事。股民和deepseek拼操作?放棄聰明是最好的選擇量化投資最大的特點就是決策過程依賴於數量化的方法,而不是依賴於人工決策。區別於傳統的投資公司(例如公募),量化公司是沒有基金經理的,只有伺服器。deepseek的CEO梁文鋒,在2019年金牛頒獎儀式上講了這句話,他說:“散戶在股市中越來越難賺錢了,因為量化投資崛起了。”量化投資已經收割了技術面流派的收益,並且正在準備收割基本面流派的收益。因此,股民想要和量化博弈,做對手盤的操作是沒有勝算的。

  其實,美股散戶一樣跑不贏指數。在過去的100年當中,美國股市的平均回報率是10.4%,其中5%是來自於分紅,4.8%來自於盈利的增長,只有0.6%來自於股價的漲跌。而股民最喜歡追逐的就是短線的漲跌。所以,為什麼巴菲特也反覆提醒大家要轉型被動指數模式,這樣可以依託穩定的因素去賺錢,而不是總想著戰勝市場,或者跑贏量化機構等,而是在自己能力圈內去賺錢才最踏實。

  其實,我們思考,凡是能穿越週期,長期盈利的投資者,一定是有大智慧的,利用的是讓自己活得久的資產配置模式。但在聰明的人眼中它們顯得又笨又慢又固執。因為底層邏輯,投資組合,被動指數模式的,再平衡,都被看做不聰明的方式,沒有超額收益,卻是長期穩定收益。所以,對投資者來說,我們就是需要放棄一些所謂“聰明”的操作,利用市場盈利模式來堆積財富。

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