目前有一种主流论述认为DeepSeek推论成本下降会导致晶片需求下...
于诠娱乐
2025-01-28 15:07:39
目前有一种主流论述认为 DeepSeek 推论成本下降会导致晶片需求下降：随著技术进步，AI 模型推论的效率提高，单位运算所需的计算资源减少，让推论变得更便宜。因此认为在相同的 AI 需求下，整体运算资源的使用会减少，进而降低对晶片的需求。然而笔者不同意这种观点，因为这违反基础的经济学原则。 当训练模型和推论的成本下降时，更多企业和个人将能够负担起开发AI的成本，这意味著更多 AI 模型会被创建和部署。这些新模型进入市场后，将刺激更多的 AI 推论工作负载，进一步增加对计算资源的需求。成本的降低实际上可能会引发整体计算需求的爆炸式增长，而非下降。我们可以回顾类似的技术发展历史。例如，随著电脑性能提升和价格降低，电脑的应用范围不仅没有减少，反而渗透到了生活的方方面面。同样，AI 技术的普及可能会引发一场技术革命，而这一革命的基础便是更多、更强大的计算资源。
META 将25年 Capex 大幅增加至60B-65B，MS则增加至80B，这当中大部分是用于推论，训练只占成本的一小部分。 DeepSeek 因极低的推论成本吸引了大量用户使用，因算力限制无法应付爆发性需求，需要部署更多 AI 伺服器。若科技巨头跟进DeepSeek技术，大幅下降推论成本，这将解释为何他们需要增加 Capex 建造更多数据中心，而不是相反。
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开得了口又怎样
单位算力产生的智能值（不只是一维）的质与量的提高，并不意味着算力需求的降低，而意味着智能本身的跃进，也即算力需求的跃进。表面上的市值降低仅仅只是暂时性的因为市场被互相割裂，各国与各资本公司互相掣肘而造成的阻滞现象。即遏制需求发展以降低成本的暂时现象。