今天小编分享的财经经验：英伟达，没你想的那么弱，欢迎阅读。
今年 1 月 27 日，Deepseek 应用登顶苹果中国地区和美国地区应用商店免费 APP 下载排行榜。
当天纳斯达克指数大跌，纳指顶梁柱英伟达也断崖下跌，甚至到 2 月 3 日一度跌到 113.01 美元的阶段性低价。
然而在此之后，英伟达强势反弹，如今已经不声不响涨回了 1 月 21 日的位置，虽然离之前的阶段性高点还有不小差距，但股价总归是回血了不少。
Deepseek 冲击后，市场应该冷静下来了，DeepSeek 代表的路径，对英伟达有挑战也有机遇。
说有挑战，那是因为之前英伟达在数据中心图形处理器（GPU）领網域占统治地位，据报告，英伟达 2023 年全球 GPU 市场份额为 98%。第二名的 AMD 市场份额仅为 1.2%，第三名的英特尔不足 1%。
而 GPU 对训练 AI 大模型至关重要，各大厂商囤积大量 GPU，就是为了训练大模型。大模型成了大厂堆算力的军备竞赛，大家都得求着英伟达供货。
然而 DeepSeek 开源后， AMD 迅速宣布已将新的 DeepSeek-V3 模型集成到 Instinct MI300X GPU 上，这下 AMD yes 了。
不仅有 AMD，国内的芯片厂商如昇腾、昆仑芯、海光等也迅速适配 DeepSeek，为其专门优化 Al 推理。
甚至有些公司库房吃灰的 CPU 都拿出来跑 DeepSeek 了。
英伟达一家独大的形势出现了松动，反映在股价上也就有点明显了。
但 DeepSeek 同样带来了机遇。
DeepSeek 把企业部署大模型的门槛打下来了，企业终于可以本地部署性能很好的大模型了。
要知道大模型对制造业企业生产的增益是全方位的，能够通过数据分析、智能决策、自动化流程优化等能力，显著提升生产效率、降低成本并增强产品竞争力。
制造业企业，通过大模型的加成，可以实现加速产品研发与创新、精准预测需求并管理库存、优化物流路径、推荐最优工艺参数组合、智能排产、优化减排、帮助跨部门协同决策等过去难以实现的功能。
本地部署对很多企业是刚需。
制造业企业的设备运行数据、生产工艺参数等往往涉及核心商业机密，通过本地化部署大模型，可确保数据在内部流转，避免因云端传输或第三方处理导致的信息泄露风险。
制造业场景具有高度专业性，通用大模型难以满足细分需求。本地部署允许企业根据自身业务流程和行业术语对模型进行微调，比如基于维修人员的历史操作数据，智能推送相关维修方案，提升响应速度。
而且制造业对生产连续性要求极高，本地部署可避免因网络延迟或云端服务不稳定导致的响应中断。例如，在智能质检、设备实时监控等场景中，本地模型的低延迟特性能够保障即时反馈，确保生产线高效运转。
如果放在以前，其他大模型本地部署，性能不一定好，价格却很昂贵，条件也高。
现在 DeepSeek 本地部署，把吃灰的 CPU 搬出来都能做，要是不放心也可以找相关厂商，比如中兴通讯就推出 AiCube 训推一体机，帮助其他企业本地化部署 DeepSeek。
除了制造业本地部署，云厂商和軟體厂商也积极接入 DeepSeek，毕竟这可是开源的加成衣务，谁会不喜欢呢？
美国云厂商亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌云，中国云厂商如阿里云、华为云、腾讯云、火山引擎、百度智能云、天翼云、移动云、联通云都上架了 DeepSeek。钉钉、飞书、金蝶甚至微信也都接入了 DeepSeek。
越来越多的企业要么本地部署，要么接入 DeepSeek，这对大模型的需求是极大的提升，背后的算力需求反而是猛涨的。
英伟达仍然能提供算力，只不过要和其他芯片方案竞争。
英伟达是从竞争中杀出一条血录得，现在只是又要面对更广大的市场重新竞争了，相信优秀的企业是不会害怕竞争，反而会抓住更广大市场的增量的。
普惠的、门槛低的大模型终究会灰机全世界更多企业，蛋糕是越做越大的，英伟达应该会有好牙口吃这蛋糕。
