来源:华尔街见闻
花旗认为,整体来看,AI基础设施的建设将继续保持强劲增长。推理阶段的普及将为GPU、ASIC、DCI等环节带来新的机会,而训练需求的减少可能对Retimers和光模块等环节产生一定压力。
DeepSeek震动硅谷,其高性价比的训练技术引发了市场的广泛关注。
在最新发布的研报中,花旗分析师Atif Malik、Asiya Merchant等详细分析了DeepSeek对AI基建产业链各环节的潜在影响,揭示了哪些环节将受益,哪些环节可能面临挑战。
花旗表示,DeepSeek的R1模型有望推动AI模型的广泛采用,尤其是在消费者和企业市场中,随着计算成本的降低,AI的潜在投资回报率(ROI)将显著提升。
在报告开头,花旗首先对缩放定律(Scaling laws)进行了定义,并指出,当前最新的观点认为,缩放定律有三个阶段:预训练、后训练和测试时间缩放。其中,DeepSeek是“测试时间缩放”的绝佳范例。
预训练(Pre-Training):在大型数据集上训练机器学习模型以生成通用特征的过程。
后训练(Post-Training):在预训练后通过强化学习、人类反馈等技术优化模型的一系列技术。
测试时间缩放(Test-Time Scaling):在推理阶段,通过多步推理延长模型的思考过程。
对AI基建产业链来说,DeepSeek的创新技术带来的影响是多方面的。花旗认为,尽管某些环节可能面临短期挑战,但整体来看,AI基础设施的建设将继续保持强劲增长。推理阶段的普及将为GPU、ASIC、DCI等环节带来新的机会,而训练需求的减少可能对Retimers和光模块等环节产生一定压力。
随着AI技术的不断进步,AI基础设施的建设将成为全球科技行业的核心驱动力(8.720, -0.30, -3.33%)之一。DeepSeek的创新不仅推动了AI模型的普及,也为AI基建产业链的各个环节带来了新的机遇与挑战。
对AI基建各细分领域的影响
GPU:中性。
GPU作为AI训练和推理的核心硬件,其市场需求一直保持强劲。花旗认为,尽管DeepSeek的技术可能减少对大规模训练的需求,但推理阶段的计算需求将增加,因此GPU市场整体保持中性。
ASIC(专用集成电路):中性到积极。
ASIC在AI推理阶段的表现尤为突出。花旗预计,随着推理需求的增加,ASIC的市场份额将逐步扩大。尽管训练需求的减少可能对ASIC市场产生一定影响,但长期来看,推理需求的增长将抵消这一负面影响。ASIC最终可能更多地与推理相关,因此训练阶段的潜在减少可能会被未来推理的增长所抵消。
Retimers(重定时器):中性到消极。
Retimers(重定时器)主要用于高速数据传输,尤其是在AI训练阶段。花旗指出,随着AI计算从训练向推理转移,Retimers的需求可能会下降,因为推理阶段的计算密集度较低,对高速数据传输的需求也相对减少。
光模块(Intra Server/DC):中性到消极。
与Retimers类似,光模块在AI训练阶段的需求较高。花旗认为,随着推理阶段的普及,光模块的市场需求可能会受到一定影响,尤其是在数据中心内部的连接需求上。
DCI(数据中心互连):积极。
DCI相对不受训练与推理的影响,因为它与AI模型和工作负载的具体细节关系不大。花旗认为,DCI的需求相对不受训练和推理比例变化的影响,推理阶段的增长将为DCI带来新的机会。
交换机:中性到积极。
交换机作为数据中心网络的核心组件,其市场需求与AI计算的普及密切相关。花旗指出,尽管训练需求的减少可能对交换机市场产生短期影响,但推理阶段的增长将推动更高的网络带宽需求,长期来看,交换机市场将保持中性至正面。
连接器:中性到积极。
与交换机类似,连接器被认为与训练与推理无关,其市场需求与AI基础设施的整体增长密切相关。花旗认为,随着AI计算的普及,连接器的需求将保持稳定,尤其是在分布式计算的推动下,连接器市场有望迎来新的增长点。
存储:中性到积极。
存储OEM尚未受到AI支出的影响,通常讨论AI的影响还为时尚远。花旗指出,尽管目前AI对存储设备的影响尚未完全显现,但随着推理阶段的加速,数据管理、数据移动和数据安全等方面的需求将推动存储市场的增长。
服务器OEM(原始设备制造商):中性。
花旗认为,尽管AI训练服务器的需求可能减少,但推理服务器的需求将增加,整体来看,服务器OEM市场将保持中性。
PC/智能手机:中性到积极。
随着AI模型的优化,本地设备上的AI计算能力将得到提升。花旗指出,这将推动PC和智能手机的更新换代,尤其是在具备更高计算能力的设备上,市场需求将保持中性至正面。
责任编辑:何俊熹






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