DeepSeek 異軍突起 專家：AI產業需更注重成本效益
出版日期: Saturday, February 01, 2025
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TrendForce 最新研究，DeepSeek 近期連續發表 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 等 AI 模型，促使終端客戶未來更審慎評估投入 AI 基礎設施的合理性，採更具效率軟體運算模型，以降低 GPU 等硬體的依賴。CSP 則可能擴大採用自家 ASIC 基礎設施，以降低建置成本。2025 年後產業對 GPU AI 晶片或半導體實際需求可能出現變化。
TrendForce表示，全球AI伺服器市場自2023年起快速成長， 2025年占整體出貨比例將逾15%，至2028年有望接近20%。近年大型CSP業者應AI訓練需求積極擴建，今年起擴展重心至邊緣AI推理，除了採用NVIDIA Blackwell等新GPU平台，AWS等也加強開發ASIC，以提升成本效益、滿足特定AI應用需求。中國CSP和DeepSeek等相關AI業者面對美國晶片出口禁令，著重開發更高效AI晶片或演算法，促進AI需求和應用多元發展。
AI業依賴擴大模型、增加數據和提升硬體效能，但成本與效率成為挑戰。DeepSeek採蒸餾模型（Model Distillation），壓縮大模型以提升推理速度並降低硬體需求，同時充分發揮NVIDIA Hopper降級版晶片效益，最大化運算資源利用，成本優勢來自高效能硬體選擇、新型蒸餾技術及API開源策略，不僅最佳化技術與商業應用的平衡，也展現AI產業向高效發展的趨勢。
TrendForce指出，美國晶片禁令持續，中國AI市場將朝兩方向發展。首先，AI業者將加速投入自研AI晶片或供應鏈發展，如中系大型CSP業者等除盡量採購目前尚可取得的H20外，將加速擴大發展自研ASIC，用於自家資料中心。其次，中國利用既有網路基礎優勢，以軟體補足硬體缺陷，DeepSeek打破常規，改採蒸餾強化AI應用機會即是。
整體而言，未來美國政府可能對中國相關AI或半導體禁令趨嚴，迫使欲投入AI發展的中國業者加速發展自研AI晶片或HBM等硬體。儘管效能不及NVIDIA等GPU方案，然主要為滿足中國市場自用資料中心基礎建設，單位晶片效能非唯一考量。DeepSeek等業者近期朝AI多模態模型發展，力求更低訓練成本，特定應用領域達類似效能，以加速商用化。
