一文讀懂：對于AI基建產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)，DeepSeek利好哪些、又利空哪些？
專題：DeepSeek崛起 國產(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)保持強勁增長。推理階段的普及將為GPU、ASIC、DCI等環(huán)節(jié)帶來新的機會，而訓(xùn)練需求的減少可能對Retimers和光模塊等環(huán)節(jié)產(chǎn)生一定壓力。
DeepSeek震動硅谷，其高性價比的訓(xùn)練技術(shù)引發(fā)了市場的廣泛關(guān)注。
在最新發(fā)布的研報中，花旗分析師Atif Malik、Asiya Merchant等詳細(xì)分析了DeepSeek對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AI模型的廣泛采用，尤其是在消費者和企業(yè)市場中，隨著計算成本的降低，AI的潛在投資回報率（ROI）將顯著提升。
在報告開頭，花旗首先對縮放定律（Scaling laws）進(jìn)行了定義，并指出，當(dāng)前最新的觀點認(rèn)為，縮放定律有三個階段：預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練和測試時間縮放。其中，DeepSeek是“測試時間縮放”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)。
測試時間縮放（Test-Time Scaling）：在推理階段，通過多步推理延長模型的思考過程。
對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)保持強勁增長。推理階段的普及將為GPU、ASIC、DCI等環(huán)節(jié)帶來新的機會，而訓(xùn)練需求的減少可能對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)動力之一。DeepSeek的創(chuàng)新不僅推動了AI模型的普及，也為AI基建產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)帶來了新的機遇與挑戰(zhàn)。
對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，其市場需求一直保持強勁?；ㄆ煺J(rèn)為，盡管DeepSeek的技術(shù)可能減少對大規(guī)模訓(xùn)練的需求，但推理階段的計算需求將增加，因此GPU市場整體保持中性。
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，隨著推理需求的增加，ASIC的市場份額將逐步擴大。盡管訓(xùn)練需求的減少可能對ASIC市場產(chǎn)生一定影響，但長期來看，推理需求的增長將抵消這一負(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被未來推理的增長所抵消。
Retimers（重定時器）：中性到消極。
Retimers（重定時器）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?，隨著AI計算從訓(xùn)練向推理轉(zhuǎn)移，Retimers的需求可能會下降，因為推理階段的計算密集度較低，對高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨笠蚕鄬p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，光模塊的市場需求可能會受到一定影響，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相對不受訓(xùn)練與推理的影響，因為它與AI模型和工作負(fù)載的具體細(xì)節(jié)關(guān)系不大?；ㄆ煺J(rèn)為，DCI的需求相對不受訓(xùn)練和推理比例變化的影響，推理階段的增長將為DCI帶來新的機會。
交換機：中性到積極。
交換機作為數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的核心組件，其市場需求與AI計算的普及密切相關(guān)?；ㄆ熘赋觯M管訓(xùn)練需求的減少可能對交換機市場產(chǎn)生短期影響，但推理階段的增長將推動更高的網(wǎng)絡(luò)帶寬需求，長期來看，交換機市場將保持中性至正面。
連接器：中性到積極。
與交換機類似，連接器被認(rèn)為與訓(xùn)練與推理無關(guān)，其市場需求與AI基礎(chǔ)設(shè)施的整體增長密切相關(guān)?；ㄆ煺J(rèn)為，隨著AI計算的普及，連接器的需求將保持穩(wěn)定，尤其是在分布式計算的推動下，連接器市場有望迎來新的增長點。
存儲：中性到積極。
存儲OEM尚未受到AI支出的影響，通常討論AI的影響還為時尚遠(yuǎn)?；ㄆ熘赋觯M管目前AI對存儲設(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)移動和數(shù)據(jù)安全等方面的需求將推動存儲市場的增長。
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市場將保持中性。
PC/智能手機：中性到積極。
隨著AI模型的優(yōu)化，本地設(shè)備上的AI計算能力將得到提升?；ㄆ熘赋觯@將推動PC和智能手機的更新?lián)Q代，尤其是在具備更高計算能力的設(shè)備上，市場需求將保持中性至正面。
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