專題：DeepSeek崛起 國(guó)產(chǎn)AI重挫美股

　　來源：華爾街見聞

　　花旗認(rèn)為，整體來看，AI基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)將繼續(xù)保持強(qiáng)勁增長(zhǎng)。推理階段的普及將為GPU、ASIC、DCI等環(huán)節(jié)帶來新的機(jī)會(huì)，而訓(xùn)練需求的減少可能對(duì)Retimers和光模塊等環(huán)節(jié)產(chǎn)生一定壓力。

　　DeepSeek震動(dòng)硅谷，其高性價(jià)比的訓(xùn)練技術(shù)引發(fā)了市場(chǎng)的廣泛關(guān)注。

　　在最新發(fā)布的研報(bào)中，花旗分析師Atif Malik、Asiya Merchant等詳細(xì)分析了DeepSeek對(duì)AI基建產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的潛在影響，揭示了哪些環(huán)節(jié)將受益，哪些環(huán)節(jié)可能面臨挑戰(zhàn)。

　　花旗表示，DeepSeek的R1模型有望推動(dòng)AI模型的廣泛采用，尤其是在消費(fèi)者和企業(yè)市場(chǎng)中，隨著計(jì)算成本的降低，AI的潛在投資回報(bào)率（ROI）將顯著提升。

　　在報(bào)告開頭，花旗首先對(duì)縮放定律（Scaling laws）進(jìn)行了定義，并指出，當(dāng)前最新的觀點(diǎn)認(rèn)為，縮放定律有三個(gè)階段：預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練和測(cè)試時(shí)間縮放。其中，DeepSeek是“測(cè)試時(shí)間縮放”的絕佳范例。

預(yù)訓(xùn)練（Pre-Training）：在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型以生成通用特征的過程。

后訓(xùn)練（Post-Training）：在預(yù)訓(xùn)練后通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)、人類反饋等技術(shù)優(yōu)化模型的一系列技術(shù)。

測(cè)試時(shí)間縮放（Test-Time Scaling）：在推理階段，通過多步推理延長(zhǎng)模型的思考過程。

　　對(duì)AI基建產(chǎn)業(yè)鏈來說，DeepSeek的創(chuàng)新技術(shù)帶來的影響是多方面的?；ㄆ煺J(rèn)為，盡管某些環(huán)節(jié)可能面臨短期挑戰(zhàn)，但整體來看，AI基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)將繼續(xù)保持強(qiáng)勁增長(zhǎng)。推理階段的普及將為GPU、ASIC、DCI等環(huán)節(jié)帶來新的機(jī)會(huì)，而訓(xùn)練需求的減少可能對(duì)Retimers和光模塊等環(huán)節(jié)產(chǎn)生一定壓力。

　　隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步，AI基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)將成為全球科技行業(yè)的核心驅(qū)動(dòng)力之一。DeepSeek的創(chuàng)新不僅推動(dòng)了AI模型的普及，也為AI基建產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)帶來了新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

　　對(duì)AI基建各細(xì)分領(lǐng)域的影響

　　GPU：中性。

　　GPU作為AI訓(xùn)練和推理的核心硬件，其市場(chǎng)需求一直保持強(qiáng)勁?；ㄆ煺J(rèn)為，盡管DeepSeek的技術(shù)可能減少對(duì)大規(guī)模訓(xùn)練的需求，但推理階段的計(jì)算需求將增加，因此GPU市場(chǎng)整體保持中性。

　　ASIC（專用集成電路）：中性到積極。

　　ASIC在AI推理階段的表現(xiàn)尤為突出?；ㄆ祛A(yù)計(jì)，隨著推理需求的增加，ASIC的市場(chǎng)份額將逐步擴(kuò)大。盡管訓(xùn)練需求的減少可能對(duì)ASIC市場(chǎng)產(chǎn)生一定影響，但長(zhǎng)期來看，推理需求的增長(zhǎng)將抵消這一負(fù)面影響。ASIC最終可能更多地與推理相關(guān)，因此訓(xùn)練階段的潛在減少可能會(huì)被未來推理的增長(zhǎng)所抵消。

　　Retimers（重定時(shí)器）：中性到消極。

　　Retimers（重定時(shí)器）主要用于高速數(shù)據(jù)傳輸，尤其是在AI訓(xùn)練階段?；ㄆ熘赋觯S著AI計(jì)算從訓(xùn)練向推理轉(zhuǎn)移，Retimers的需求可能會(huì)下降，因?yàn)橥评黼A段的計(jì)算密集度較低，對(duì)高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨笠蚕鄬?duì)減少。

　　光模塊（Intra Server/DC）：中性到消極。

　　與Retimers類似，光模塊在AI訓(xùn)練階段的需求較高?；ㄆ煺J(rèn)為，隨著推理階段的普及，光模塊的市場(chǎng)需求可能會(huì)受到一定影響，尤其是在數(shù)據(jù)中心內(nèi)部的連接需求上。

　　DCI（數(shù)據(jù)中心互連）：積極。

　　DCI相對(duì)不受訓(xùn)練與推理的影響，因?yàn)樗cAI模型和工作負(fù)載的具體細(xì)節(jié)關(guān)系不大。花旗認(rèn)為，DCI的需求相對(duì)不受訓(xùn)練和推理比例變化的影響，推理階段的增長(zhǎng)將為DCI帶來新的機(jī)會(huì)。

　　交換機(jī)：中性到積極。

　　交換機(jī)作為數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的核心組件，其市場(chǎng)需求與AI計(jì)算的普及密切相關(guān)。花旗指出，盡管訓(xùn)練需求的減少可能對(duì)交換機(jī)市場(chǎng)產(chǎn)生短期影響，但推理階段的增長(zhǎng)將推動(dòng)更高的網(wǎng)絡(luò)帶寬需求，長(zhǎng)期來看，交換機(jī)市場(chǎng)將保持中性至正面。

　　連接器：中性到積極。

　　與交換機(jī)類似，連接器被認(rèn)為與訓(xùn)練與推理無關(guān)，其市場(chǎng)需求與AI基礎(chǔ)設(shè)施的整體增長(zhǎng)密切相關(guān)?；ㄆ煺J(rèn)為，隨著AI計(jì)算的普及，連接器的需求將保持穩(wěn)定，尤其是在分布式計(jì)算的推動(dòng)下，連接器市場(chǎng)有望迎來新的增長(zhǎng)點(diǎn)。

　　存儲(chǔ)：中性到積極。

　　存儲(chǔ)OEM尚未受到AI支出的影響，通常討論AI的影響還為時(shí)尚遠(yuǎn)?；ㄆ熘赋觯M管目前AI對(duì)存儲(chǔ)設(shè)備的影響尚未完全顯現(xiàn)，但隨著推理階段的加速，數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)移動(dòng)和數(shù)據(jù)安全等方面的需求將推動(dòng)存儲(chǔ)市場(chǎng)的增長(zhǎng)。

　　服務(wù)器OEM（原始設(shè)備制造商）：中性。

　　花旗認(rèn)為，盡管AI訓(xùn)練服務(wù)器的需求可能減少，但推理服務(wù)器的需求將增加，整體來看，服務(wù)器OEM市場(chǎng)將保持中性。

　　PC/智能手機(jī)：中性到積極。

　　隨著AI模型的優(yōu)化，本地設(shè)備上的AI計(jì)算能力將得到提升?；ㄆ熘赋?，這將推動(dòng)PC和智能手機(jī)的更新?lián)Q代，尤其是在具備更高計(jì)算能力的設(shè)備上，市場(chǎng)需求將保持中性至正面。