#新年投资计划# #DeepSeek顺风车#，打卡第8天，非常看好$万家中证软件服务ETF发起式联接C$ 的未来投资价值。DeepSeek-R1和V3模型的训练成本约550-600万美元34，而Meta的Llama3.1训练成本超过6000万美元，OpenAI的同类模型成本更高达数亿美元。这种“降本奇迹”通过**算法优化（如混合专家系统MoE、多头潜在注意力MLA）**实现，而非依赖算力堆叠。
用户调用DeepSeek模型的API费用仅为OpenAI GPT-o1的1/30，推动AI应用进入“平价时代”。其模型还支持边缘设备部署，降低了对云计算资源的依赖。
低成本模式引发美股算力股抛售，英伟达单日市值蒸发5900亿美元，纳斯达克指数下跌3.07%，反映出市场对传统高投入AI路径的质疑。
开源模型允许全球开发者免费使用、修改和优化，加州大学伯克利分校等机构以几十美元成本成功复现模型。这与OpenAI等公司的闭源模式形成对比，推动技术透明化和协作创新。
开源策略冲击了欧美大模型的付费订阅模式，Meta、谷歌等被迫调整竞争策略，但同时也加速AI应用普及。
中国政府对AI的长期投入（如“新一代AI发展规划”）、高校人才储备（如清华、北大团队）及企业实践积累，被认为是DeepSeek崛起的基础。中科院专家指出，此类企业的出现“符合国家成为AI领导者的雄心。
在美国半导体出口管制下，DeepSeek利用英伟达H800 GPU集群完成研发，证明中国企业在受限环境中的技术韧性。$万家中证软件服务ETF发起式联接C$ 的未来投资潜力巨大。

DeepSeek的案例标志着全球AI竞争进入新阶段：低成本技术突破打破资源垄断，开源生态重构协作规则，中国创新者挑战传统霸权。其后续发展将深刻影响技术路线、商业模式乃至地缘科技博弈。$万家中证软件服务ETF发起式联接C$ 未来可期。@万家基金