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DeepSeek的问世引起了欧美股市的强烈震荡，尤其是英伟达的市值在一天之内减少了近6000亿美元。尽管市场已经有所恢复，但如此大幅度的波动仍然引发了投资者对人工智能（AI）这一被视为未来变革性技术的担忧。

摩根士丹利全球定量研究主管Vishwanath Tirupattur指出，尽管DeepSeek的突破具有重要意义，但这并不会导致AI相关的资本支出大幅下滑。他认为，DeepSeek的成就虽然引人注目，但并不完全出乎意料。历史上，计算机技术的进步常常伴随着效率的显著提升，而DeepSeek正是这种进步的一个体现。这将推动更多的市场需求。

回顾20世纪90年代计算成本的迅速下降，我们可以找到一个有益的参考案例。当时的投资热潮主要由两个因素驱动：一是企业更新折旧设备的速度加快，二是计算资本的价格相对于产出价格大幅下降。如果DeepSeek带来的效率提升也符合类似的模式，那么AI的资本成本可能会降低，从而支持企业的投资前景。

Tirupattur还提到了著名的“Jevons悖论”，即随着技术进步降低资源使用成本，总体需求会增加，从而导致资源消耗总量上升。这意味着更便宜、更普及的技术会增加其应用范围，促使AI从早期采用阶段进入更广泛的应用领域，为更快的产品创新和更广泛的消费者及企业采用打开大门。从长远来看，这将带来更高的生产率和更大的生产力提升，从而加速实现AI的变革性承诺。

关于DeepSeek对半导体、电力和数据中心基础设施等AI相关资本支出的影响，摩根士丹利的半导体团队负责人Joseph Moore认为，这一发展不太可能改变当前的半导体支出情况。

尽管DeepSeek在技术上带来了显著的效率提升，但与行业专家的初步交流显示，这似乎并没有对投资规划产生重大影响。因此，了解主要科技公司的资本支出计划对于判断他们是否会大幅削减AI基础设施投资至关重要。根据目前公开的信息，大多数已知的资本开支都集中在AI推理和非AI应用场景，而非AI训练方面。

Tirupattur总结说，从宏观经济角度看，有充分的理由预期商业支出和生产率的增长。虽然不同股票的表现可能有所不同，但整体经济将会从中受益。DeepSeek展示了效率提升的巨大潜力，这将促进更大的市场竞争，并推动AI的广泛应用。