AI导读：

近来，DeepSeek引发的AI概念股大跌风暴席卷欧美股市，特别是为AI和数据中心供电的能源企业及芯片制造商受影响严重。DeepSeek低成本训练模式让行业对大规模AI算力投资产生怀疑，能源需求预期大幅下降。但其出现也为能源企业提供了新的发展思路。

　　近来，一场由DeepSeek引发的AI概念股大跌风暴席卷欧美股市，特别是为AI和数据中心供电的能源企业以及芯片制造商“卖铲子”的公司，股价大幅下跌。在除夕夜前一天，能源巨头Constellation Energy股价暴跌21%，电力企业Vistra更是重挫28%。

　　国际税务与投资中心助理主任何伟龙在《福布斯》杂志发表文章指出，DeepSeek从根本上颠覆了能源领域，使得基于人工智能将带动需求不断增长的假设不复存在。金融服务公司杰富瑞的分析师也在报告中质疑了“美国电力需求将随AI发展大幅增长”的预测。

　　传统观念认为，扩大AI规模需要大量投资，包括更多芯片、更庞大的数据中心以及指数倍的能源消耗。然而，劳伦斯伯克利国家实验室的报告预计，到2028年，美国数据中心的用电量可能会增加一至三倍。在此背景下，能源巨头们如埃克森美孚和雪佛龙纷纷表示正考虑进入电力市场，为AI数据中心提供动力。

　　但DeepSeek的低成本训练模式让行业对大规模AI算力投资产生怀疑，能源需求预期大幅下降。DeepSeek仅用2048个英伟达H800芯片，训练成本560万美元，就达到了GPT-4的性能。相比之下，OpenAI和谷歌的训练成本高出十倍。

　　尽管DeepSeek提高了能源使用效率，但行业对其能否打破电力需求瓶颈仍持观望态度。哥本哈根大学的计算机科学家指出，DeepSeek可能引发杰文斯悖论，即提高资源利用效率反而可能导致总消耗量增加。

　　行业预期，DeepSeek的低成本模型可能带来类似效应，刺激更广泛的应用，从而增加电力需求。因此，电网规划者和政策制定者需引导市场理性布局，同时关注芯片改进、计算效率提升以及清洁能源和储能的潜力。

　　值得注意的是，DeepSeek的出现也为能源企业提供了新的发展思路。中国石油集团、中国石化集团、南方电网等国内能源巨头已将DeepSeek模型引入自身业务，推动石油化工行业向智能化、数字化转型。

（文章来源：第一财经）