近日，中国开源大模型DeepSeek-R1发布，其557.6万美元的预训练成本仅为OpenAI GPT-4的十分之一，且功能不逊色，引发全球关注。DeepSeek-R1的开源特性让欧洲、印度等国家的创业者和投资人看到了进入AI领域的希望。此前，AI领域主要由中国和美国主导，其他国家难以涉足，但DeepSeek的出现打破了这一局面，推动了AI应用的快速发展。开源大模型降低了训练成本，使得AI竞争重点从训练转向推理。预计到2026年底，推理算力需求将占AI总需求的九成。中国AI应用已快速涌现，如夸克接入阿里通义千问基模，实现多种实用功能；Manus可自动分析简历；米哈游推出的AI游戏《Whispers from the Star》提供沉浸式体验。AI应用的爆发不仅带动下游产业发展，还刺激上游芯片需求，利好国产芯片崛起。未来，AI应用将进一步渗透各行各业，为中国新质生产力发展创造机遇。

财联社3月9日电，民生证券计算机团队发布报告指出，随着DeepSeek等头部AI模型的发展，AI应用正加速落地，AI Agent将显著增加推理算力需求。DeepSeek对算力生态的优化有望激发国产算力潜力。国民级应用模型的使用将长期推动算力需求上升，降低AI行业门槛和成本。在大国科技竞争背景下，AI算力国产化成为必然趋势，为国产算力带来重要发展机遇。

财联社2月24日讯，美国TMT投资人Gavin Baker发布推文分析未来AI竞争趋势，获马斯克点赞。Baker认为，AI产业变革加速，OpenAI的领先优势将缩小，数据成为核心竞争力。谷歌、Meta等巨头通过垄断数据构建护城河。目前，OpenAI、Google、xAI等公司模型技术水平接近。Baker指出，‘Scaling Law’的优势窗口正在关闭，未来模型需依赖独特数据源。他认为，AI计算将转向95%的推理阶段，预训练仅占5%，强调基础设施的重要性。

2025年，DeepSeek的兴起引发智算市场剧变，短期内算力需求激增。浪潮信息高级副总裁刘军透露，近期咨询购买AI服务器的客户数直线上升。《报告》显示，2024年中国人工智能算力市场规模达190亿美元，2025年将增至259亿美元，同比增长36.2%。DeepSeek不仅在推理端推动市场，还在预训练和后训练端带来重大影响。未来18个月，软件和服务支出将是企业生成式AI项目的主要方向。公有云和私有云市场都将因DeepSeek模型调用或部署迎来竞争。浪潮信息2月11日推出的元脑R1推理服务器受到关注，单机即可运行DeepSeek R1 671B模型。

12月26日，DeepSeek-V3发布并开源，提升了训练效率和推理速度。该模型参数为6710亿，通识和专业知识测试表现优异，MMLU pro正确率75.9%，MATH 500正确率90.2%。相比GPT-4，DeepSeek-V3的训练成本更低，仅为GPT-4的1/6.2。DeepSeek-V3的发布有望加速AI应用落地，特别是在办公、教育、金融等领域。国产模型性价比提升，AI应用将依托丰富生态和成熟流量加速各领域落地。

2025年或成为全终端AI Agent爆发元年，德邦证券预测AI Agent网络有望初具规模，终端将率先放量，随后是全行业的广泛应用，预计AI应用的商业模式闭环也将形成。AI Agent功能的完善将提升其渗透率，带动以手机为代表的终端市场增长。目前，大模型训练端的算力需求放缓，但推理算力需求显著增加，这将促使大模型和应用厂商更加重视推理侧的落地，开发出标志性的AI应用。参照1997年互联网落地的重要时刻，建议关注基础设施中的AI推理算力建设和未来AI终端及应用的放量趋势。此信息截至2023年9月29日。

英伟达在纽约举办的AI路演中，CEO黄仁勋和CFO Colette Kress强调了AI计算领域的发展潜力，尤其是推理算力需求的快速增长为英伟达带来了新的增长机遇。摩根士丹利预测，2024年和2025年英伟达AI处理器市场份额将增加，出货趋势预计将持续增长。随着OpenAI o1模型的发布，AI叙事进入新阶段，转向解决更复杂的推理问题，英伟达即将推出的机架产品将是最佳解决方案。AI长期愿景是让世界上的每家公司在未来十年内拥有数千名“数字AI员工”。推理计算的提升将需要更复杂的硬件，英伟达的Blackwell系统，特别是机架级系统被认为是突破性技术。短期内，Blackwell产品线的推进按计划进行，未来12个月内的产品已售罄，预示着今年全年发货趋势将持续高增长。摩根士丹利对英伟达长期前景持乐观态度，评级为“超配”，目标价为150美元。

在云栖大会上，月之暗面Kimi的创始人兼CEO杨植麟指出，随着OpenAI最新推理模型o1的发布，未来训练与推理算力的比例将发生变化，预计推理算力的提升速度将超过训练算力。这一比例的转变不仅会带来新的机会，还激发了对AI领域创新的无限想象。杨植麟认为，这种算力结构的变化为创业者开辟了新的空间，预示着AI推理领域的巨大潜力和发展机遇。这一观点引发了与会者的广泛讨论，成为行业关注的焦点。