Nvidia 仍是 AI 硬件和軟件領(lǐng)域極具創(chuàng)新性的領(lǐng)導(dǎo)者。隨著 DeepSeek 的突破性 AI 技術(shù)顛覆了半導(dǎo)體行業(yè),了解從訓(xùn)練到推理的轉(zhuǎn)變及其對 Nvidia 等主導(dǎo)參與者的影響變得尤為重要。行業(yè)正在從以訓(xùn)練為主的重點轉(zhuǎn)向推理階段,在這個階段,現(xiàn)實世界的應(yīng)用和貨幣化都會發(fā)生。即使 GPU 訓(xùn)練需求趨于平穩(wěn),多元化的半導(dǎo)體生態(tài)系統(tǒng)仍然存在重大機會。DeepSeek 最近聲稱以典型成本的一小部分獲得高端結(jié)果,這讓投資者感到不安,并引發(fā)了對 Nvidia 主導(dǎo)地位的質(zhì)疑。然而,超大規(guī)模企業(yè)和企業(yè)可以將重點轉(zhuǎn)移到利用現(xiàn)有的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施進行推理,而 Nvidia 在其軟件生態(tài)系統(tǒng)和下一代產(chǎn)品方面仍具有顯著優(yōu)勢。
更廣泛的半導(dǎo)體市場多元化的時機已經(jīng)成熟,專業(yè) ASIC 和其他芯片制造商已準備好抓住需求。因此,在整個半導(dǎo)體領(lǐng)域采取平衡的投資方法仍然是最謹慎的策略。
據(jù)稱,DeepSeek 的 R1 提供了近乎最先進的推理性能,而成本只是其中的一小部分。DeepSeek 表示,與 OpenAI 和其他領(lǐng)先的 AI 實驗室相比,他們使用的芯片質(zhì)量較差,但仍以顯著降低的訓(xùn)練成本取得了令人印象深刻的結(jié)果。這引發(fā)了一個關(guān)鍵問題:如果新模型可以如此便宜地進行訓(xùn)練,那么超大規(guī)模企業(yè)是否還需要更多的 GPU 投資才能實現(xiàn)最佳性能?
在過去兩年中,主要云提供商已向配備 Nvidia GPU 的數(shù)據(jù)中心投入了數(shù)十億美元,以大規(guī)模處理 AI 訓(xùn)練。懸而未決的問題是,這些超大規(guī)模企業(yè)如何計劃將該基礎(chǔ)設(shè)施貨幣化。AI 研究人員的評論表明,大模型的性能提升可能會帶來遞減的回報,從而推動市場從投資更大的集群轉(zhuǎn)向?qū)F(xiàn)有模型貨幣化。GPU 實力動態(tài)也已經(jīng)開始從 Nvidia 的市場所有權(quán)轉(zhuǎn)變?yōu)槌笠?guī)模企業(yè)增加的購買力。
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