今年一月，中国人工智能初创公司DeepSeek发布的开源推理模型R1在全球范围内引发强烈反响，其影响甚至波及到英伟达，导致后者单日市值蒸发近6000亿美元。这一事件的核心在于市场对AI算力需求的误判，以及DeepSeek模型所带来的全新视角。
DeepSeek R1模型的出现，确实在市场上掀起波澜。由于其在模型构建和训练中展现出较低的芯片性能和成本要求，部分投资者担忧大型科技公司未来会减少对英伟达高端芯片的需求，从而引发了英伟达股价的暴跌。然而，这一担忧或许是基于对AI技术发展趋势的误解。
英伟达CEO黄仁勋近期公开回应了这一事件。他指出，市场将DeepSeek的进步误解为AI公司不再需要高强度算力，这与事实不符。他强调，虽然预训练仍然至关重要，但“后训练”（post-training）阶段，即教会AI模型进行更有效的推理，才是“智能最重要的部分”，而这一阶段仍然需要强大的算力支持。黄仁勋认为，投资者存在一种误区，即认为AI应用仅需预训练和简单的推理，忽略了后训练阶段对于算力的巨大需求。
英伟达的观点并非仅限于黄仁勋的个人阐述。该公司此前发布声明也指出，推理过程需要大量的英伟达GPU和高性能网络，并强调预训练、后训练以及测试时间的缩放定律都将持续发挥作用。这表明，即使DeepSeek等模型降低了部分训练成本，AI领域对高性能算力的需求仍将持续增长。
尽管如此，DeepSeek的创新也为AI行业带来了新的活力。黄仁勋本人也对DeepSeek的R1模型给予了高度评价，认为其开源将激发全球范围内的AI研发热情。摩根大通的分析师也持类似观点，他们认为DeepSeek所展示的成本效益和AI创新，将带来对更高性能GPU的强劲需求，这反而将利好英伟达在先进AI芯片领域的领先地位。
总而言之，DeepSeek的出现并非意味着AI算力需求的减弱，而是展现了AI技术发展的新方向。市场对DeepSeek的反应，在一定程度上反映出对AI技术发展趋势的理解偏差。未来，AI领域将持续对高性能算力保持强劲的需求，而DeepSeek等创新技术则将推动AI技术在更多场景下的应用，最终形成一个良性循环，促进整个AI产业的蓬勃发展。这需要业界对AI技术有更全面、更深入的理解，避免基于片面信息而做出错误的判断。
