，2月7日，Schroders global投資發文稱，據報導，中國內地的人工智能初創企業DeepSeek已開發出可媲美市場領導者的大型語言模型 (LLM)，但訓練成本卻相對地低得多。若然屬實，這可能表示與人工智能相關運算工作負載所需的高效能半導體需求將會減少。 不過，這個結論取決於DeepSeek的成本數據是否真正與現有業界同行相媲美，更重要的是，其他因素是否保持不變。 運算能力效率的提升不一定代表半導體 （晶片）需求減少。傑文斯悖論（Jevon's Paradox）是一個成熟的經濟概念，它指出資源效率的提升通常會導致該資源的消耗量增加。在這種情況下，更高的運算效率可能會刺激人工智能的進一步採用和發展，從而可能抵銷任何半導體需求的直接減少。 Schroders global投資指出，如果運算效率提升導致半導體/人工智能設備需求減少，那麼英偉達(NVDA.US)等企業及其他運算基建設施供應商可能會面臨壓力。然而，這個情況還未確定，尤其是考慮到前面提到的傑文斯悖論。 另一方面，這發展可能會惠及軟件公司。較低的人工智能成本可能會讓更多先前因價格高昂而卻步的客戶能夠使用這些技術。對於將 AI 功能嵌入其產品的軟件供應商而言，這可能會在維持盈利能力的同時，促進產品的採用。 此外，微軟(MSFT.US)、Meta(META.US)和谷歌(GOOGL.US)等超大規模企業也能從中獲益。這些企業能否在大量投資於研發人工智能技術後獲得回報？市場對這點的憂慮與日俱增。如果這種情況導致這些企業所需的支出減少，那其資本支出可能降低，並促使自由現金流大幅增加。 Schroders global投資認爲，目前仍有許多不確定因素存在，例如釐清 DeepSeek 的成本結構，以及更便宜的基建設施是否真的會減少全球人工智能競賽當中所需的支出。這種不確定性確實會帶來風險，但這些舉動很可能會爲活躍的投資者創造機會，尤其是在科技業與工業領域。 DeepSeek 技術所帶來的所有影響仍有待了解。但這個案例突顯出，市場很容易受美國大型企業的失策或新競爭者出現所影響。主要股票指數無法提供以往可分散投資的作用。想要建立更具韌性投資組合的投資者，必須採取積極主動的方式，尋找跨行業和地域的投資機會，以真正的分散投資。