DeepSeek等新一代AI模型，挟其优异的性价比优势，正对OpenAI等既有大厂构成强烈挑战。据BindAI数据指出，DeepSeek-R1模型的输入成本仅2.19美元/百万tokens，输出成本更低至0.55美元/百万tokens，与OpenAI-o1-1217模型相比，但在多项指标上的表现却不相上下。
市场上对DeepSeek高性能、低成本虽仍有争议，但这意味著，AI应用不再是少数科技巨头的专利。杨士醇强调，「DeepSeek的突破，预示著AI技术将加速普及，并在各产业领域引发更广泛的应用。」他认为，DeepSeek采用创新的强化学习与蒸馏技术，实现更高效的运算，已获得主要云服务商的采用，这将促使市场重新评估高成本运算的必要性。
杨士醇分析，短期内，以NVIDIA为首的传统算力概念股可能面临压力，主因市场预期AI模型推论需求将超越训练需求，使高阶GPU需求受到质疑。此外，目前美国科技股估值处于近10年相对高位，标普科技股指数本益比已逾30倍，市场观望气氛浓厚。
杨士醇强调，中长期而言，AI应用走向边缘端部署的趋势不变，将持续支撑NPU和显卡的需求。他指出，AI成本降低将加速AI在各产业落地，特别是资料库及边缘运算相关供应商可望受惠。
面对市场波动，杨士醇建议投资人采取股债并进的多重资产配置策略，以降低投资组合的下档风险。据彭博资料统计，过去10年，科技债券指数的最大跌幅明显低于科技股指数，显示多重资产配置在市场震荡时的避险效果。
根据中国信托投信资料，截至2024年12月31日，中国信托科技趋势多重资产基金资产配置中，股票占52.0%，投资等级债占22.9%，非投资等级债占14.1%，现金占11.0%。产业配置方面，以资讯科技（32.2%）、通讯（5.5%）和非日常生活消费（4.7%）为主。
杨士醇表示，尽管川普的关税政策可能对科技产业带来短期冲击，但AI朝向高效能、低成本发展的大趋势不会改变。
杨士醇强调，随美国财报季陆续展开，市场焦点回归企业基本面数据及产业展望，基金布局将持续关注具备技术创新能力与成本优势的潜力企业，特别是在核心设备（晶片/半导体）、基础设施（云端/设备软体）及应用层面（机器人/自驾）等领域的领先企业，透过主动管理，掌握这波科技产业结构性转变所带来的投资契机。
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