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叫我潇洒
混在当今,活在未来
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DeepSeek的出现对全球算力芯片需求的影响需要从多个维度综合分析,短期内可能带来效率优化,但长期来看更可能推动需求增长: 1. 短期效率提升 DeepSeek若通过算法优化(如模型压缩、稀疏计算、动态推理等技术)显著降低单任务算力消耗,可能暂时减少部分场景的芯片需求。例如,其模型若能在同等性能下减少50%的计算量,企业采购芯片的短期需求可能下降。 2. 长期需求扩张 - **应用场景爆发**:更高效的AI技术将降低使用门槛,激发更多行业(如医疗、教育、制造业)部署AI解决方案。例如,中小企业可能因成本下降而大规模采用AI质检系统,推动算力需求指数级增长。 - **模型复杂度升级**:AI竞争推动模型参数持续膨胀(如从千亿到万亿参数),即使算法优化,超大模型训练仍需海量算力。DeepSeek若参与AGI竞赛,可能反向刺激超算中心建设。 3. 技术路径影响 - **专用芯片替代**:若DeepSeek自研TPU类芯片优化其算法,可能改变市场需求结构(如减少GPU采购),但整体算力投入可能因专用芯片的高效性而继续增加。 - **边缘计算渗透**:高效模型推动AI向终端设备下沉,刺激物联网芯片需求。如智能摄像头本地运行AI模型,虽减少云端算力需求,但催生数十亿边缘芯片市场。 4. 行业协同效应 AI技术进步往往伴随数据量激增(据IDC预测,2025年全球数据量达175ZB),数据处理需求持续拉动算力基建。DeepSeek若推动多模态AI发展,将加速4K/8K视频分析、3D建模等高性能计算场景落地。 结论:参考类似技术变革(如云计算初期虚拟化技术提升
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DeepSeek若通过算法优化(如模型压缩、稀疏计算、动态推理等技术)显著降低单任务算力消耗,可能暂时减少部分场景的芯片需求。例如,其模型若能在同等性能下减少50%的计算量,企业采购芯片的短期需求可能下降。 2. 长期需求扩张 - **应用场景爆发**:更高效的AI技术将降低使用门槛,激发更多行业(如医疗、教育、制造业)部署AI解决方案。例如,中小企业可能因成本下降而大规模采用AI质检系统,推动算力需求指数级增长。 - **模型复杂度升级**:AI竞争推动模型参数持续膨胀(如从千亿到万亿参数),即使算法优化,超大模型训练仍需海量算力。DeepSeek若参与AGI竞赛,可能反向刺激超算中心建设。 3. 技术路径影响 - **专用芯片替代**:若DeepSeek自研TPU类芯片优化其算法,可能改变市场需求结构(如减少GPU采购),但整体算力投入可能因专用芯片的高效性而继续增加。 - **边缘计算渗透**:高效模型推动AI向终端设备下沉,刺激物联网芯片需求。如智能摄像头本地运行AI模型,虽减少云端算力需求,但催生数十亿边缘芯片市场。 4. 行业协同效应 AI技术进步往往伴随数据量激增(据IDC预测,2025年全球数据量达175ZB),数据处理需求持续拉动算力基建。DeepSeek若推动多模态AI发展,将加速4K/8K视频分析、3D建模等高性能计算场景落地。 结论:参考类似技术变革(如云计算初期虚拟化技术提升","text":"$GraniteShares 2x Long NVDA Daily ETF(NVDL)$ DeepSeek的出现对全球算力芯片需求的影响需要从多个维度综合分析,短期内可能带来效率优化,但长期来看更可能推动需求增长: 1. 短期效率提升 DeepSeek若通过算法优化(如模型压缩、稀疏计算、动态推理等技术)显著降低单任务算力消耗,可能暂时减少部分场景的芯片需求。例如,其模型若能在同等性能下减少50%的计算量,企业采购芯片的短期需求可能下降。 2. 长期需求扩张 - **应用场景爆发**:更高效的AI技术将降低使用门槛,激发更多行业(如医疗、教育、制造业)部署AI解决方案。例如,中小企业可能因成本下降而大规模采用AI质检系统,推动算力需求指数级增长。 - **模型复杂度升级**:AI竞争推动模型参数持续膨胀(如从千亿到万亿参数),即使算法优化,超大模型训练仍需海量算力。DeepSeek若参与AGI竞赛,可能反向刺激超算中心建设。 3. 技术路径影响 - **专用芯片替代**:若DeepSeek自研TPU类芯片优化其算法,可能改变市场需求结构(如减少GPU采购),但整体算力投入可能因专用芯片的高效性而继续增加。 - **边缘计算渗透**:高效模型推动AI向终端设备下沉,刺激物联网芯片需求。如智能摄像头本地运行AI模型,虽减少云端算力需求,但催生数十亿边缘芯片市场。 4. 行业协同效应 AI技术进步往往伴随数据量激增(据IDC预测,2025年全球数据量达175ZB),数据处理需求持续拉动算力基建。DeepSeek若推动多模态AI发展,将加速4K/8K视频分析、3D建模等高性能计算场景落地。 结论:参考类似技术变革(如云计算初期虚拟化技术提升","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/4b2b3570866f0e48dc98eeeee124596d","width":"972","height":"1631"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":5,"commentSize":2,"repostSize":2,"link":"https://laohu8.com/post/397774054633672","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":8179,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"4195272735879932","authorId":"4195272735879932","name":"穷不达","avatar":"https://static.tigerbbs.com/af68781b8c44eade49ee4fce2cecabf8","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"authorIdStr":"4195272735879932","idStr":"4195272735879932"},"content":"对 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2. 长期需求扩张 - **应用场景爆发**:更高效的AI技术将降低使用门槛,激发更多行业(如医疗、教育、制造业)部署AI解决方案。例如,中小企业可能因成本下降而大规模采用AI质检系统,推动算力需求指数级增长。 - **模型复杂度升级**:AI竞争推动模型参数持续膨胀(如从千亿到万亿参数),即使算法优化,超大模型训练仍需海量算力。DeepSeek若参与AGI竞赛,可能反向刺激超算中心建设。 3. 技术路径影响 - **专用芯片替代**:若DeepSeek自研TPU类芯片优化其算法,可能改变市场需求结构(如减少GPU采购),但整体算力投入可能因专用芯片的高效性而继续增加。 - **边缘计算渗透**:高效模型推动AI向终端设备下沉,刺激物联网芯片需求。如智能摄像头本地运行AI模型,虽减少云端算力需求,但催生数十亿边缘芯片市场。 4. 行业协同效应 AI技术进步往往伴随数据量激增(据IDC预测,2025年全球数据量达175ZB),数据处理需求持续拉动算力基建。DeepSeek若推动多模态AI发展,将加速4K/8K视频分析、3D建模等高性能计算场景落地。 结论:参考类似技术变革(如云计算初期虚拟化技术提升","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDL\">$GraniteShares 2x Long NVDA Daily ETF(NVDL)$ </a><v-v data-views=\"1\"></v-v> DeepSeek的出现对全球算力芯片需求的影响需要从多个维度综合分析,短期内可能带来效率优化,但长期来看更可能推动需求增长: 1. 短期效率提升 DeepSeek若通过算法优化(如模型压缩、稀疏计算、动态推理等技术)显著降低单任务算力消耗,可能暂时减少部分场景的芯片需求。例如,其模型若能在同等性能下减少50%的计算量,企业采购芯片的短期需求可能下降。 2. 长期需求扩张 - **应用场景爆发**:更高效的AI技术将降低使用门槛,激发更多行业(如医疗、教育、制造业)部署AI解决方案。例如,中小企业可能因成本下降而大规模采用AI质检系统,推动算力需求指数级增长。 - 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