华尔街改口、DeepSeek受阻、Meta挖人：AI资本周期的真实走向

这期《AI Daily Brief》串起了三条正在重塑AI行业的重要线索：华尔街对AI算力投资的集体“认知反转”、DeepSeek因推理算力与出口管制遭遇现实瓶颈，以及Meta用真金白银重塑AI研究版图。它们共同指向一个结论：AI竞争的重心，正在从“能不能训练”转向“能不能大规模推理和落地”。

一、华尔街终于承认：AI资本开支还在“加速期”

为什么这件事重要？因为资本市场对AI的判断，直接决定了算力、芯片和模型公司的生死线。高盛公共科技投资联席主管Sun Cho在采访中给出了一个非常明确的结论：市场此前低估了AI资本开支（capex）的持续性。

Cho回顾说，就在几个月前、AI股票处于低点时，市场普遍认为AI capex已经进入“后半场”。而现在，共识已经移动到了“中局”。他认为这种转变并不是情绪反弹，而是被三件具体事实推动。第一，Meta的疯狂招聘证明“前沿模型训练的竞争远没有结束”。第二，推理模型（reasoning models）的崛起，带来了远超训练阶段的推理算力需求。第三，美国政府的政策调整，重新打开了海外对NVIDIA芯片的需求窗口。

当被问到1月市场对DeepSeek的“恐慌”时，Cho的评价非常直接：市场“完全看错了”。核心原因在于，大家过度关注“低成本训练”，却忽视了推理模型带来的长期、海量的推理算力消耗。他的判断和节目主持人在1月的观点高度一致：训练便宜不等于整体算力需求下降。

数据是最有说服力的。高盛最新预测显示，2025年全球超大规模云厂商的capex将达到3300亿美元，比2024年高出近50%；2026年为3910亿美元，2027年进一步升至4270亿美元。Rev Capital将这轮投资形容为“自铁路时代以来最大的资本周期”。讽刺的是，一年前高盛自己还在质疑AI capex是否能获得回报，而现在，支出曲线已经变成了标准的“冰球杆”。

二、DeepSeek R2受阻：低成本神话撞上推理现实

为什么这件事重要？因为DeepSeek曾被视为“低成本推理模型”的代表，而它的受挫，揭示了推理时代真正的瓶颈在哪里。

节目援引《The Information》的报道指出，DeepSeek的R2推理模型至今未能发布，并不只是产品打磨问题。官方说法是CEO对模型效果仍不满意，但背后更现实的限制来自算力和基础设施。R2原计划在5月发布，目标是提升代码能力，并把推理能力扩展到非英语语言。

问题在于，R2对推理算力的需求极高。报道提到，如果R2上线并引发需求激增，中国云厂商的推理容量可能会被迅速压垮。更棘手的是，R2在NVIDIA H20芯片上运行效果最佳，而这种芯片已在4月被纳入出口禁令。DeepSeek工程师不得不向云厂商提供详细的技术规格，协助其部署模型。

更耐人寻味的是，R2原本被寄予厚望，用来展示华为Ascend（昇腾）芯片的竞争力，但目前无论是供应还是性能，都在限制发布节奏。正如节目中所说，这并不是一个普通的“供应链小插曲”，而是出口管制在推理时代首次显现出实质效果。主持人甚至评价，这是“全球AI安全的一个小胜利”。至少在短期内，先进推理模型的扩散被真实地放慢了。

三、Zuckerberg的豪赌：挖人，真的能买到未来吗？

为什么这件事重要？因为在推理模型时代，顶级研究人才的稀缺性，正在超过算力本身。

节目持续追踪Meta的“挖人行动”。最新的消息是，曾帮助OpenAI推进推理研究、直接与Ilya Sutskever共事的研究员Trapet Bansal，已经加入Meta。他被列为OpenAI首个重要推理模型o1的“基础性贡献者”。与此同时，彭博社报道称，Meta正在洽谈收购语音AI创业公司Play AI，并吸纳其部分员工。

目前，Zuckerberg计划中的“超级智能团队”轮廓初现：目标约50名顶级研究员，已确认的名字约十几位。外界的疑问在于，这究竟只是为了让Llama 5追平对手，还是一次更激进的“直指超级智能”的尝试。

一个耐人寻味的细节是，刚从OpenAI跳槽的研究员Lucas Beyer亲自发推否认了“1亿美元签约奖金”的传闻：“是的，我们会加入Meta；不，我们没有拿1亿美元，那是假新闻。”这反而强化了节目的判断：如果只是为了把Llama 5做好，很难解释为何如此多顶级研究者愿意集体转向Meta。

X上的讨论也在转向长期对比。有观点直言：“Meta一年60亿美元利润，OpenAI至今也就融资60亿美元。钱，总有花完的一天。”另一位用户更激进地预测：“Zuck和Meta会击败其他Mag 7成员，实现AI主导地位。”

四、我们真的在和AI谈恋爱吗？数据与直觉的冲突

为什么这件事重要？因为AI应用的真实使用方式，决定了下一波产品和监管重点。

最近媒体频频报道“人类爱上聊天机器人”。哈佛商业评论称，治疗和陪伴已是AI的头号使用场景；《福布斯》的一项研究甚至声称80%的Z世代愿意和AI结婚。《华尔街日报》的Joanna Stern在毕业演讲中警告学生：“别爱上机器人，真的，比你想的多。”

Anthropic给出了截然不同的答案。该公司分析了一批匿名Claude数据后发现，“情感型对话相对罕见，人类与AI的陪伴关系更是少之又少”。具体数字是：只有2.9%的对话属于情感交流，陪伴和角色扮演加起来不到0.5%。这一结果与OpenAI此前研究大致一致。

但质疑随之而来。a16z的Justine Moore认为，仅凭Claude数据就下结论“很愚蠢”，因为人们会为不同需求选择不同模型。她建议直接去TikTok或Instagram搜索“我和ChatGPT”，就能看到大量把AI当作情感支持者的视频。节目最后给出的态度相对克制：我们仍在摸索AI的真实使用方式，代际差异可能比技术本身更重要，而对夸张标题保持警惕，永远是必要的。

总结

把这四条线索放在一起，会发现一个清晰趋势：AI的竞争正在进入“推理密集型”阶段。资本市场重新加码，说明钱并没有被浪费；DeepSeek的受阻，暴露了推理算力和芯片的硬约束；Meta的挖人行动，则表明顶级认知能力比参数规模更稀缺；而关于AI陪伴的争论，提醒我们不要被单一数据源或情绪化叙事带偏。对读者而言，真正重要的不是站队，而是理解：下一轮AI浪潮，拼的是长期资源、基础设施和人，而不是一次性的模型突破。

关键词： AI资本开支， 推理模型， DeepSeek R2， Meta挖人， NVIDIA芯片

事实核查备注： Sun Cho（高盛公共科技投资联席主管）；AI capex预测：2025年3300亿美元、2026年3910亿美元、2027年4270亿美元；DeepSeek R2原定5月发布；NVIDIA H20芯片4月被纳入出口禁令；Meta计划招聘约50名AI研究员；OpenAI推理模型o1；Anthropic统计：2.9%情感对话、陪伴与角色扮演<0.5%