高盛認為，目前的關鍵在於Deepseek對AI資本支出貨幣化構成了多大的威脅，以及R1模式實際上有多先進。如果GPU的使用能夠更有效率，那麼對最先進GPU 的需求就會略有下降。超大規模企業迄今所做的投資可以有更長的回報期。那些原本認為能用六年的頂尖GPU，實際使用時間可能更久。在其他條件不變的情況下，這對除英偉達外的幾乎所有參與者都是利好。

在Deepseek引發劇烈市場波動後，高盛表示，目前的關鍵在於了解Deepseek對超大規模企業將其AI 資本支出貨幣化的能力構成了多大的威脅，以及R1 模型實際上有多先進。

高盛分析師Edoardo Lorenzo Greco在最新的報告中表示，在即將到來的財報季，Deepseek 不太可能打亂AI資本支出的公佈計畫。

超大規模資料中心營運商很可能仍將人工智慧視為一場軍備競賽，在這場競賽中，最先取得進展且技術最先進者回報最為豐厚。不過，討論重點將從基礎設施更多地轉向應用領域。

雖然Deepseek能夠取得的成果依賴於先前的訓練模式（Meta Llama 和阿里巴巴的通義千問），但顯然資源效率的爭論現在已成為焦點。

高盛認為，如果GPU在訓練後期能夠更有高效，那麼對最先進GPU 的需求就會略有下降。這意味著超大規模企業迄今為止所做的投資可以有更長的回報期。那些原本認為能用六年的頂尖GPU，實際使用時間可能更久。在其他條件不變的情況下，這對除英偉達外的幾乎所有參與者都是利好。

在通膨影響方面，目前尚無明確共識。市場爭議焦點在於AI 是否整體上會導致通貨膨脹（例如雲端運算，其每單位儲存成本可能會下降，但隨著所需儲存量的增加，支付的總體價格會不斷上漲）或像大多數技術一樣會導致通貨緊縮。然而，Deepseek 標誌著「夠好」的Gen AI 技術通貨緊縮爭論的開始。

高盛提示投資者，對於大多數AI智能代理來說，不太可能需要完美的人工智慧，突然「夠好」意味著定價權從人工智慧供應商轉移到人工智慧供應商，類似Salesforce、ServiceNow的軟體公司可能會受益。

分析師警告，英偉達和整個半導體產業鏈將面臨更多不確定性。

從長遠來看，對更多運算能力的需求可能不會改變，但實現這一目標的速度可能會受到質疑。展示人工智慧貨幣化用例的需求可能會從將人工智慧代理貨幣化轉變為證明透過機器人和自動化在最高端實現人工智慧貨幣化的能力（或至少在這些領域面臨商品化定價壓力之前）。

對於英偉達而言，他們的CUDA 語言仍然是首選程式語言，他們的產品仍然是核心，但不確定性仍將很高。

同時，短期內電力需求可能會減少。在短期內，市場已重新定價並降低了預期。 GE Vernova 和西門子能源的跌幅超過任何超大規模企業或電氣公司。