中小AI芯片企业感谢DeepSeek R1：给了我们机会和订单

摘要： 北京时间月日中国大满贯女单第二轮岁卢森堡老将倪夏莲以不敌日本名将伊藤美诚无缘女单强整场比赛耗时不到分钟月日消息中国企业深度求索发布的推理模型撼动了美国主导的人工智能生态系统导致芯片...

北京时间10月1日，2024WTT中国大满贯女单第二轮，61岁卢森堡老将倪夏莲以0-3（7-11、2-11、5-11）不敌日本名将伊藤美诚，无缘女单16强。整场比赛耗时不到18分钟。

2月8日消息，中国AI企业深度求索（DeepSeek） 发布的推理模型R1撼动了美国主导的人工智能生态系统，导致芯片巨头英伟达（NVIDIA）市值缩水数千亿美元。在行业龙头应对冲击波之际，中小型AI企业却将此视为规模化发展的战略机遇。

多家AI相关企业表示，DeepSeek的崛起对其而言是"重大机遇"而非威胁。AI芯片初创公司Cerebras Syste 首席执行官安德鲁·费尔德曼（Andrew Feldman）指出："开发者正积极寻求用DeepSeek R1等开源模型替代OpenAI昂贵且封闭的模型......"

这家与GPU竞争的厂商通过自建计算集群提供云服务。费尔德曼透露，R1模型的发布带来了创纪 服务需求激增。他补充道：“R1模型表明，市场的增长不会再被单一公司主导。对于开源模型而言，不存在硬件和软件壁垒。”

开源软件指源代码可公开获取、修改和分发的技术范式。与OpenAI等竞争对手不同，DeepSeek采用开源策略。尽管行业观察人士和竞争对手对其说法存疑，但DeepSeek声称其R1“”模型在成本更低、未使用尖端图形处理单元训练的情况下，仍可媲美美国最先进的技术。

费尔德曼总结道："如同PC与互联网市场，成本下降驱动全球普及，AI产业正经历类似的长期增长周期。"

“推理”芯片革命

多家芯片初创公司及行业专家认为，DeepSeek加速了AI从训练到推理阶段的技术迭代，将推动新型芯片技术应用。

“推理”是指利用人工智能模型对新信息进行预测或决策的过程，而训练则是构建和优化模型的过程。晨星半导体分析师菲利克斯·李（Phelix Lee）阐释："AI训练是构建工具，推理则是实际部署应用的过程。"

虽然英伟达主导AI训练GPU市场，但许多竞争对手认为，他们在“推理”领域仍有广阔的扩展空间。推理芯片以更高的效率和更低的成本为卖点，吸引了越来越多的关注。李补充道：“训练需强大算力，推理则可用专用低功耗芯片完成特定任务”

多家人工智能芯片初创公司声称，随着客户采用并基于DeepSeek的开源模型进行开发，市场对“推理”芯片和计算资源的需求显著增加。

人工智能芯片初创公司d-M x的首席执行官西德·谢斯（Sid Sheth）表示：“DeepSeek已经证明，较小的开源模型也可以通过训练达到甚至超越大型专有模型的能力，而且成本仅为其零头。随着高性能小模型的广泛普及，推理时代已经到来。”他还透露，近期全球客户对加速“推理”模型计划的兴趣激增。

人工智能芯片制造商Etched的联合创始人兼首席运营官罗伯特·瓦亨（Robert Wachen）也表示，自R1发布后数十家企业寻求合作。他表示：“企业正在将支出从训练集群转向推理集群。DeepSeek-R1证明了推理计算已成为每个主要模型供应商的尖端技术方向，而思考并不廉价——我们需要越来越多的计算能力来为数以百万计的用户扩展这些模型。”

杰文斯悖论

分析师和行业专家一致认为，DeepSeek的成就推动了人工智能“推理”及整个人工智能芯片行业的发展。

贝恩公司的一份报告指出：“DeepSeek的表现基于一系列工程创新，这些创新显著降低了推理成本，同时也改善了训练成本。在乐观的情况下，持续的效率提升将促使推理成本继续下降，从而推动人工智能的更广泛应用。”

这一趋势可以用杰文斯悖论（Jevon’s Paradox）来解释，即新技术的成本下降会推动需求增长。金融服务和投资公司Wedbush在上周的一份研究报告中表示，预计全球企业和零售消费者对人工智能的使用将继续推动需求增长。

开发AI“推理”芯片的Groq公司首席运营官桑尼·马德拉（Sunny Madra）表示，随着全球对人工智能需求的增长，小企业将有更多发展空间。他指出：“随着世界需要更多的Token（AI数据处理单元），英伟达无法为所有人提供足够的芯片，这为我们提供了更积极地进入市场的机会。”（小小）