內容行業大變天，爆款全靠AI？
出品 | 微果醬（wjam123456）作者 | 陳出木題圖 | 文心一格 AI的發展之快出乎所有人的預料，似乎一夜之間便呼嘯而來。無論是資本的風向標，抑或是生活工作的輔助、流量口，還是茶余飯
2 月 8 日消息，中國 AI 企業深度求索（DeepSeek）最新發布的推理模型 R1 撼動了美國主導的人工智能生態系統，導致芯片巨頭英偉達（NVIDIA）市值縮水數千億美元。在行業龍頭應對沖擊波之際，中小型 AI 企業卻將此視為規模化發展的戰略機遇。
多家 AI 相關企業表示，DeepSeek 的崛起對其而言是“重大機遇”而非威脅。AI 芯片初創公司 Cerebras Systems 首席執行官安德魯?費爾德曼（Andrew Feldman）指出：“開發者正積極尋求用 DeepSeek R1 等開源模型替代 OpenAI 昂貴且封閉的模型……”
這家與英偉達 GPU 競爭的廠商通過自建計算集群提供云服務。費爾德曼透露，R1 模型的發布帶來了創紀錄的服務需求激增。他補充道：“R1 模型表明，人工智能市場的增長不會再被單一公司主導。對于開源模型而言，不存在硬件和軟件壁壘。”
開源軟件指源代碼可公開獲取、修改和分發的技術范式。與 OpenAI 等競爭對手不同，DeepSeek 采用開源策略。盡管行業觀察人士和競爭對手對其說法存疑，但 DeepSeek 聲稱其 R1“推理”模型在成本更低、未使用尖端圖形處理單元訓練的情況下，仍可媲美美國最先進的技術。
費爾德曼總結道：“如同 PC 與互聯網市場，成本下降驅動全球普及，AI 產業正經歷類似的長期增長周期。”
“推理”芯片革命
多家芯片初創公司及行業專家認為，DeepSeek 加速了 AI 從訓練到推理階段的技術迭代，將推動新型芯片技術應用。
“推理”是指利用人工智能模型對新信息進行預測或決策的過程，而訓練則是構建和優化模型的過程。晨星半導體分析師菲利克斯?李（Phelix Lee）闡釋：“AI 訓練是構建算法工具，推理則是實際部署應用的過程。”
雖然英偉達主導 AI 訓練 GPU 市場，但許多競爭對手認為，他們在“推理”領域仍有廣闊的擴展空間。推理芯片以更高的效率和更低的成本為賣點，吸引了越來越多的關注。李補充道：“訓練需強大算力，推理則可用專用低功耗芯片完成特定任務。”
多家人工智能芯片初創公司聲稱，隨著客戶采用并基于 DeepSeek 的開源模型進行開發，市場對“推理”芯片和計算資源的需求顯著增加。
人工智能芯片初創公司 d-Matrix 的首席執行官西德?謝斯（Sid Sheth）表示：“DeepSeek 已經證明，較小的開源模型也可以通過訓練達到甚至超越大型專有模型的能力，而且成本僅為其零頭。隨著高性能小模型的廣泛普及，推理時代已經到來。”他還透露，近期全球客戶對加速“推理”模型計劃的興趣激增。
人工智能芯片制造商 Etched 的聯合創始人兼首席運營官羅伯特?瓦亨（Robert Wachen）也表示，自 R1 發布后數十家企業尋求合作。他表示：“企業正在將支出從訓練集群轉向推理集群。DeepSeek-R1 證明了推理計算已成為每個主要模型供應商的尖端技術方向，而思考并不廉價 —— 我們需要越來越多的計算能力來為數以百萬計的用戶擴展這些模型。”
杰文斯悖論
分析師和行業專家一致認為，DeepSeek 的成就推動了人工智能“推理”及整個人工智能芯片行業的發展。
貝恩公司的一份報告指出：“DeepSeek 的表現基于一系列工程創新，這些創新顯著降低了推理成本，同時也改善了訓練成本。在樂觀的情況下，持續的效率提升將促使推理成本繼續下降，從而推動人工智能的更廣泛應用。”
這一趨勢可以用杰文斯悖論（Jevon's Paradox）來解釋，即新技術的成本下降會推動需求增長。金融服務和投資公司 Wedbush 在上周的一份研究報告中表示，預計全球企業和零售消費者對人工智能的使用將繼續推動需求增長。
開發 AI“推理”芯片的 Groq 公司首席運營官桑尼?馬德拉（Sunny Madra）表示，隨著全球對人工智能需求的增長，小企業將有更多發展空間。他指出：“隨著世界需要更多的 Token（AI 數據處理單元），英偉達無法為所有人提供足夠的芯片，這為我們提供了更積極地進入市場的機會。”
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