最近，人工智能領域發生了一件大事，一家中國AI初創公司DeepSeek推出了低成本、高性能的開源推理模型DeepSeek-R1。這個模型可不簡單，它開發時間只用了兩個月，成本不到600萬美元，卻僅用約2000枚英偉達芯片，就在關鍵領域的表現能媲美OpenAI的最強推理模型o1 。這消息一傳出，瞬間在國際市場上引發了轟動。
市場上不少人開始擔憂，DeepSeek-R1模型的出現，會不會讓對芯片的需求減少呢？畢竟用更少的芯片就能達到很強的性能，那以后是不是就不需要那么多芯片了？這個擔憂可把英偉達的股價都給影響了，英偉達市值在短短三天內蒸發6000億美元，股價在1月27日當天暴跌近17%，上周更是續跌至去年9月份以來的最低水平。
就在大家議論紛紛的時候，當地時間3月19日，在GTC大會上，英偉達首席執行官黃仁勛出來回應了。他說大家的這種擔憂完全是錯誤的，外界對R1模型的理解存在很大的誤解。實際上，像DeepSeek-R1這樣能夠得出更復雜答案的新型人工智能模型，不僅不會減少對芯片的需求，反而會不可避免地增加對計算基礎設施的需求，未來的算力需求甚至會變得比現在高得多。簡單來說，就是以后對芯片的需求不但不會少，還會更多，芯片反而會更緊缺。

為什么黃仁勛會這么說呢？我們來詳細分析一下。首先，DeepSeek專注的是推理，也就是AI系統進行推理的能力。推理這個環節可不得了，它會增加對計算的需求，而計算就離不開芯片，所以自然就會推動對英偉達芯片的需求。黃仁勛還提到，那些大客戶需要性能更強的芯片來創造更多收入，而不是用更便宜的芯片來節省成本。這些公司的CEO都很精明，他們知道性能強的芯片能帶來更大的收益，不會只盯著成本看。
再看看現在人工智能的發展趨勢，隨著技術的不斷進步，新型模型對算力的要求越來越嚴苛。國際數據公司（IDC）與浪潮信息聯合發布的報告就指出，大模型和生成式人工智能推高了算力需求，未來兩年，中國智能算力規模將保持高速增長，2023年至2028年期間，五年年復合增長率預計達46.2% 。這意味著什么？意味著以后會有更多的人工智能應用出現，這些應用都需要強大的算力支持，也就需要更多的芯片。
雖然黃仁勛說得很有道理，但投資者們似乎并不完全相信他的說法。不過，英偉達也沒有坐以待斃，他們已經做好了應對AI市場轉型的準備。就在這次GTC大會上，黃仁勛宣布基于Blackwell架構的最新芯片Blackwell Ultra（GB300）和下一代Rubin架構將如期推出，再下一代芯片還被命名為“Feynman”。從這也能看出，英偉達在不斷研發新的芯片，來滿足未來可能增長的算力需求。
在分析師會議上，還有人提到英偉達一些客戶正在開發自研芯片，像谷歌正在與博通合作研發ASIC芯片，試圖取代英偉達的產品。但黃仁勛辯解說，許多ASIC并不能投入到數據中心之中。他覺得競爭對手的芯片產品無法與英偉達Hopper設計相媲美，而當前Blackwell的性能甚至還要比Hopper強大40倍 。他還展示了一些數據，表明公司同期收到的Blackwell訂單要遠多于Hopper，而且這還只是來自云提供商的訂單，其他公司在AI數據中心上的支出還會進一步增加這個數字。
黃仁勛的回應，給我們傳遞了一個重要信息：雖然DeepSeek-R1模型的出現看似降低了對芯片數量的依賴，但從長遠來看，人工智能的發展會讓算力需求不斷攀升，芯片的需求也會隨之增加。未來，芯片市場的競爭和發展，還充滿著各種可能性，對此你們怎么看呢？