隨著中國廠商所開發的 AI 模型 DeepSeek，透過「低成本、高效率」震撼了以美國為首的 AI 生態系統，日前 AI 晶片龍頭輝達（NVIDIA）股價也出現暴跌，市值因此蒸發了數千億美元。
然而，就在 AI 產業巨頭艱苦應對 DeepSeek 所帶來的滿城風雨之時，小型 AI 產業鏈公司，例如晶片廠商反倒從 DeepSeek 身上看見了無限商機，甚至是擴大自身影響力的難得機會。
多家小型 AI 晶片公司近日就對外透露，DeepSeek 的橫空出世對於他們來說，在商業上肯定擁有著巨大利益，同時他們也覺得 DeepSeek 並非外界所認定的「威脅」。
史上最猛烈的 AI 運算服務需求
人工智慧晶片新創公司 Cerebras Systems 執行長 Andrew Feldman 即表示，就內部團隊近期觀察到的客戶回饋，他們發現開發者非常希望以 DeepSeek R1 等開源 AI 模型，取代 OpenAI 昂貴且封閉的私有模型。
雖然企業規模擁有極大差距，但 Cerebras Systems 所研發的晶片和伺服器叢集，正是 NVIDIA 於圖形處理器（GPU）領域的競爭對手；同時也跟 NVIDIA 一樣，Cerebras Systems 擁有自家的雲端運算服務。
Andrew Feldman 指出，就在 DeepSeek R1 推理模型推出之後，公司就獲得了有史以來最猛烈的 AI 運算服務需求高峰。
他分析，DeepSeek R1 本身所表達出來的意義，證明了 AI 市場的持續成長，將永遠不會由單一公司領銜主導，尤其 DeepSeek R1 所採取的開源模式，更不存在由 NVIDIA、OpenAI 等科技巨頭所建立起來的硬體、軟體護城河。
DeepSeek 正在改變 AI 演變週期
即便 DeepSeek 宣稱 R1 推理模型的效能表現，已經能夠追上西方最先進的 AI 模型，而且還擁有較低的開發及運作成本，甚至在訓練時根本沒有使用最先進的 AI 硬體，但產業觀察家和競爭對手，仍然不斷對上述說法提出質疑。
Andrew Feldman 認為，無論 DeepSeek 的宣傳有多少正確性，AI 就跟 PC、網際網路當年的發展一樣，只要開發成本、使用價格下跌，就有助於推動普及化，人工智慧市場正走在類似的長期發展道路之上。
根據晶片新創公司與產業專家說法，DeepSeek 加速了 AI 模型從「訓練階段」到「推理階段」的發展週期，進而帶動了專注於推理晶片開發的小型晶片公司，在相關產品上的採用率。
未來 AI 推理晶片將取得重要地位
所謂「推理」指的是應用 AI 模型做出預測或決策的行為；晨星股票分析師 Phelix Lee 解釋，簡單來說，所謂 AI 訓練是指建立工具或演算法，而推理就是指實際部署經過訓練的 AI 工具。
雖然 NVIDIA 在用於 AI 訓練的 GPU 領域佔據主導地位，但許多競爭者認為，AI 推理產品仍有 NVIDIA 未能涵蓋的拓展空間，並期盼以更低的成本，達到更高的 AI 運算效率。
Phelix Lee 說明，傳統的 AI 訓練的運算密度非常高，但推理任務則可以改用功能稍弱一點的晶片，而該類晶片本身的設計目標，就是以最高效率執行相對有限的任務。
加快 AI 推理運算速度成為客戶目標
多家 AI 晶片新創公司表明，隨著客戶開始考慮採用 DeepSeek 開源模型，他們已經看見推理晶片和運算任務，未來將出現大量需求。
人工智慧晶片新創公司 d-Matrix 執行長 Sid Sheth 就指出，DeepSeek 這種規模較小的開源模型，只要經過適當的訓練，表現就足以跟大型私有模型互相媲美，甚至是更加強大，而且只需要極低成本就能達成。
Sid Sheth 說，隨著小型模型能力變得更加強大，它們將會催化「推理時代」的來臨，d-Matrix 最近就發現，全球客戶對於加速推理任務運算的興趣，於近期出現了顯著激增。
提升 AI 效率，推理運算勢必規模化
無獨有偶，另一家 AI 晶片製造商 Etched 共同創辦人 Robert Wachen 也指出，自從 DeepSeek 正式發表 R1 推理模型後，已經有數十家客戶希望跟他們發起合作。
為了應對推理任務的激增，Etched 現在已經開始將公司的業務方向和資源，從「訓練」叢集轉移到了「推理」叢集。
Robert Wachen 表示，DeepSeek R1 所帶來的另一層衝擊，就是表明如何縮短 AI 模型的推理時間，已經成為了產業界的關鍵目標；然而，推理運算本身就擁有高昂成本，業者未來肯定要提供更多的運算效能，才得以為數百萬使用者提高 AI 使用效率。
成本降低帶動需求，需求再帶動成長
分析師和產業專家一致認為，DeepSeek 將為 AI 推理和整個 AI 晶片相關產業，注入一劑長效且持久的強心針。
舉例來說，貝恩諮詢（Bain & Company）就點明 DeepSeek 擁有一系列的技術創新，並大幅降低了推理運算成本，同時也改善 AI 訓練的支出花費；藉由持續的效率改善、更加便宜的推理成本，未來 DeepSeek 將刺激更多人投入使用 AI 科技。
這種現象也符合經濟學上的傑文斯悖論（Jevon’s Paradox），即新技術的成本降低時，將會導致需求出現增加；金融服務與投資公司 Wedbush 最新的研究報告中也指出，當全球企業與消費者使用 AI 的頻率提高，人工智慧的需求自然會獲得帶動。
AI 推理晶片開發商 Groq 營運長 Sunny Madra 認為，隨著 AI 整體需求不斷成長，小型廠商將擁有更大的成長空間，更直言光是靠 NVIDIA 單獨一家廠商，絕對無法提供足夠的晶片給所有人，畢竟全球產業的 AI 需求實在太大，新創廠商將更有機會把握商機，將產品銷售給客戶。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《CNBC》、《Bain & Company》。首圖來源：TechOrange
