DeepSeek成美国大厂向AI砸钱强心剂。DeepSeek目前在科技圈备受瞩目,它通过算法创新,用更低的成本打造了接近OpenAI o1性能的开源推理模型R1和与GPT-4媲美的大模型V3。如果大模型的训练和推理不再需要海量算力,数据中心的需求自然会减少,这曾一度导致英伟达市值蒸发5000多亿美元。然而,美国科技巨头并未因此收缩阵线,反而继续加大AI投资。
谷歌母公司Alphabet发布的2024年第四季度财报显示,其2025年的资本支出计划高达750亿美元,远超华尔街分析师预期。微软和Meta也在财报电话会议中强调将继续重金投资AI。Meta创始人扎克伯格表示,将在资本支出和基础设施上进行大量投资,以获得战略优势。微软CEO萨蒂亚·纳德拉则认为,随着人工智能变得越来越高效和普及,需求将呈指数级增长。
尽管投资者对AI业务巨额支出和缺乏明显回报表示担忧,但这些科技巨头依然坚持“烧钱有理”。DeepSeek的成功并不意味着算力需求会下滑,反而可能推动市场对AI增量需求的增长。这是因为AI算力分为训练算力和推理算力,DeepSeek大幅降低了训练算力,而市场对推理算力的需求更大。推理算力是基于训练好的模型对新输入进行快速计算,是AI模型写代码、做视频、画图的“燃料”。
从某种意义上说,当前AI行业的发展与上世纪90年代的互联网产业类似。当时电脑和芯片成本下降,处理能力和存储能力大幅提升,引发了互联网经济的繁荣。杰文斯悖论也适用于解释这一现象:技术进步降低资源使用成本,但总体需求增加,导致资源消耗总量上升。DeepSeek的角色类似于瓦特改良蒸汽机,促进了AI应用的广泛推广,增加了对推理算力的需求。
尽管自ChatGPT诞生以来,AI行业尚未实现盈利,但从OpenAI首席财务官Sarah Friar的数据来看,该公司约75%的营收来自消费者订阅。企业希望通过“AI赋能”提升生产效率,但大模型的使用成本较高。DeepSeek的“降本增效”使得更多企业客户愿意尝试使用AI,进而对算力产生更大需求。因此,谷歌、微软等科技巨头继续投资AI基础设施,以应对未来市场需求的爆发。
华泰证券指出,微信开启“AI搜索”灰度测试,并接入DeepSeek-R1满血版模型,标志着十亿级月活跃用户的应用开始进行AI升级。这表明AI应用已基本具备模型成本可控和数据价值融合的规模化前提
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