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【文/觀察者網(wǎng) 陳思佳】今年年初，中國人工智能企業(yè)深度求索發(fā)布的DeepSeek-R1模型轟動全球，該模型使用更低的成本和更少的算力，實現(xiàn)了匹敵美國頂級AI模型的效果。這一成果也使得大型科技公司堆砌算力的做法遭到質(zhì)疑，一度導致美國芯片巨頭英偉達的股價下跌。

但英偉達首席執(zhí)行官黃仁勛稱，他并不擔心DeepSeek會影響英偉達的業(yè)務。據(jù)英國《金融時報》2月27日報道，黃仁勛在26日的財報電話會議上表示，DeepSeek的突然出現(xiàn)點燃了全球科技行業(yè)的熱情，此類推理模型將來可以消耗更多算力。他預計，2025年英偉達將保持強勁增長。

黃仁勛指出，推理AI模型帶動了市場對英偉達新一代Blackwell架構(gòu)GPU的需求，Blackwell相關產(chǎn)品在第四季度的營收達到110億美元。他表示：“推理AI帶來了另一條縮放定律——增加訓練算力可以讓模型更加智能，增加長期思考算力可以讓答案更加智能?！?

黃仁勛特別提到DeepSeek-R1模型，稱贊這是一項“出色的創(chuàng)新”。他認為，隨著推理模型的興起，科技行業(yè)對算力的需求將繼續(xù)增長。

“推理模型可以消耗100倍以上的算力，未來的推理模型可以消耗更多算力?！秉S仁勛說，“DeepSeek-R1點燃了全球的熱情。這是一項出色的創(chuàng)新，但更重要的是，它開源了一個世界級的推理AI模型。幾乎每個開發(fā)人員都在使用R1，或像R1這樣的思維鏈和強化學習技術來擴展其模型的性能?！?

英偉達首席執(zhí)行官黃仁勛 視頻截圖

此外，英偉達還將中國華為公司列為在芯片、云服務、計算處理和網(wǎng)絡產(chǎn)品四個領域的競爭對手之一，這是英偉達連續(xù)第二年將華為列入競爭對手名單。黃仁勛在接受美國消費者新聞與商業(yè)頻道（CNBC）采訪時稱：“中國市場競爭激烈。華為和其他公司很有活力，非常有競爭力?！?

根據(jù)英偉達2月26日發(fā)布的財報，該公司第四季度營收達到393億美元，同比增長78%；凈收入221億美元，同比增長80%。但英偉達首席財務官科萊特·克雷斯表示，由于該公司正在向“更復雜、成本更高”的Blackwell架構(gòu)過渡，利潤率有所下滑。

資產(chǎn)管理公司SLC Management董事總經(jīng)理德克·馬拉基（Dec Mullarkey）分析稱：“Blackwell的芯片需求或數(shù)據(jù)中心收入并未表現(xiàn)出DeepSeek的影響。收益沒有出現(xiàn)井噴，但也沒有顯示出任何明顯的弱點?！?

路透社指出，英偉達的財報表明，微軟、亞馬遜等大型科技公司在AI基礎設施領域的算力需求依然強勁，但這份財報仍未平息投資者對英偉達AI芯片高昂支出的疑慮。

在AI浪潮的推動下，英偉達的股價在過去兩年里水漲船高，現(xiàn)已成為全球市值第二高的公司。但在今年年初，中國AI企業(yè)深度求索發(fā)布的DeepSeek-R1模型使用更少的算力，實現(xiàn)了匹敵美國頂級AI模型的效果，引發(fā)投資者對英偉達“算力神話”的質(zhì)疑。

由于投資者產(chǎn)生動搖，上個月英偉達股價一度暴跌。截至美東時間2月3日，英偉達股價對比1月的高點，累計跌幅達23.8%，總市值累計蒸發(fā)8931億美元。

一些AI企業(yè)也尋求減少對英偉達的依賴。據(jù)路透社2月10日報道，多名消息人士透露，為減少對英偉達芯片的需求，美國OpenAI公司正自行研制AI芯片，預計將在未來幾個月內(nèi)確定芯片的設計。有芯片行業(yè)媒體評價稱，OpenAI打響了“拋棄英偉達的第一槍”。

金融服務公司Hargreaves Lansdown資金和市場主管蘇珊娜·斯特里特（Susannah Streeter）表示：“DeepSeek讓投資者產(chǎn)生動搖，但考慮到英偉達的先發(fā)優(yōu)勢以及科技巨頭的大規(guī)?；A設施投資計劃，英偉達的高端芯片仍將供不應求。”

當?shù)貢r間2月20日，黃仁勛首次回應DeepSeek的沖擊。他表示，DeepSeep-R1推理模型“令人印象深刻”，這一創(chuàng)新提振了AI產(chǎn)業(yè)的活力，“R1模型在全球激起的活力令人驚嘆”。

黃仁勛表示，投資者似乎認為，“向AI問一個問題，它會立即給出一個答案”，顯然這種思考模式是錯誤的。他指出，AI的后訓練階段才是最重要的部分，也是“學習解決問題的關鍵環(huán)節(jié)”。教會人工智能模型更好地“推理”是科技行業(yè)的下一個擴展前沿，這仍然依賴于巨大的算力。

黃仁勛認為，DeepSeek的推理能力使其在得到更高質(zhì)量的回答之前進行大量的“思考”，這將推動算力需求的增加。

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