輝達四面受敵 劫後再生衝出重圍

輝達26日(周三)財報，華爾街分析師除了注意季度收入和獲利，這次更注意輝達在DeepSeek事件後的發展部署，以及黃仁勳對AI整個行業未來發展的看法。

黃仁勳在20日首次就DeepSeek公開發表意見。上月27日，DeepSeek公開新模型R1，輝達受到衝擊，股價大跌17%，市值蒸發了6000億。投資者認為，R1使用較少經費和次級的輝達晶片，就能訓練出模型，市場將不再需要輝達的高價先進晶片，因此急著拋售手中的輝達股票。

黃仁勳認為，事實並非如此，輝達股票被拋售，是因為投資者誤解所致；投資者認定，AI模型就是將原始資料訓練成模型，使用者向模型提出問題，模型就會迅速提供答案。這樣的AI模型觀念已經過時，因為當今的AI發展已脫離「前期訓練」(pre-training)的觀念，而到一個「後期訓練」(post-training)階段。

前期訓練之後的所謂「後期訓練」，目的是推高模型的推理能力；隨著推理方法愈豐富愈有效，推理能力也就愈接近人的智慧，或超過人類智慧。但要提高推理能力，所需的輝達先進晶片也愈多；所以DeepSeek的出現，並不會減少輝達晶片的使用，反而會增加。

DeepSeek 1月底推出的R1模型，是所謂的「推理模型」(reasoning model)。2002年諾貝爾經濟獎得主卡尼曼將人的思考方式分為「快思考」與「慢思考」(Thinking, fast and slow)。人在遇到問題時，內心積聚的經驗會迅速就問題提供一個答案，這是快思考，但遇到複雜問題時，就必須進行一步一步的分析，最後才得出一個答案，這就是慢思考。例如，詢問ChapGPT：輝達財報會有怎樣的結果？它不可能給你一個迅速解答，必須進行多方和逐一分析，最後才給出一個答案。

黃仁勳預計將在26日的財報電訊會議中對推理模型作進一步的解釋。3月18日，黃仁勳將在一年一度的GTC大會(以人工智慧為核心的頂尖開發人員大會)演講，重點勢必講到輝達的新晶片「Rubin」，屆時必然會說明，Rubin的設計將在推理能力上有何突破。

自2022年11月ChapGPT面世以來，「AI革命」發展迅速，過去數月又已發展至一個新階段。早在DeepSeek R1模型出現前，黃仁動去年11月接受「經濟學人」專訪，被問到「AI模型是否進入死胡同」，當時AI行業已發現原始資料耗盡，連ChatGPT的模型也再難訓練下去，黃仁勳回答說，未來的模型訓練，將從前期訓練進入後期訓練，因此不是無路可進。今年1月6日，黃仁勳在CES大展(消費電子展)演講，也提出三種資料訓練的方式，其中就包括了前期訓練和後期訓練。

事實上，輝達目前的處境正是四面受敵，必須在下一階段中找到新方向，才能衝出重圍，繼續保持AI晶片的龍頭地位。所謂的「四面受敵」，包括了在美國，輝達正受拜登卸任前推出的新一輪對中禁售、以及川普18日宣布的進口半導體徵稅的雙重衝擊；在中國，像DeepSeek式的突襲，將會繼續發生；在矽谷，微軟、亞馬遜、谷歌和Meta的自製晶片正在迅速增加，對輝達形成新挑戰；在輝達本身，今年主打的Blackwell晶片不斷傳出生產問題。Blackwell是輝達存亡所繫，稍有閃失，股價勢必受到巨大衝擊。

至於26日的財報，華爾街分析師普遍認為，季度收入和利潤可雙雙超過預期，收入預期是381.3億，每股獲利是0.85元。但26日財報後輝達股價的去向，勢必要看輝達對下一季(2月至4月)的收入預估，去年11月的財報顯示，雖然收入和獲利都超過預期，但對下季收入的預估卻低於華爾街的預估，財報後股價因此跌了7%。這種情況26日會否歷史重演？

輝達對下季收入的預估，例必超過現季約20億，按此比率，則下季至少要400億。但已有分析師指出，由於投資者對輝達期望極高，所以下季的預估收入必須到420億，否則股價有可能再次下挫。