一文讀懂:對于AI基建產業鏈各環節,DeepSeek利好哪些、又利空哪些?
專題:DeepSeek崛起 國產AI重挫美股
來源:華爾街見聞
花旗認為,整體來看,AI基礎設施的建設將繼續保持強勁增長。推理階段的普及將為GPU、ASIC、DCI等環節帶來新的機會,而訓練需求的減少可能對Retimers和光模塊等環節產生一定壓力。
DeepSeek震動硅谷,其高性價比的訓練技術引發了市場的廣泛關注。
在最新發布的研報中,花旗分析師Atif Malik、Asiya Merchant等詳細分析了DeepSeek對AI基建產業鏈各環節的潛在影響,揭示了哪些環節將受益,哪些環節可能面臨挑戰。
花旗表示,DeepSeek的R1模型有望推動AI模型的廣泛采用,尤其是在消費者和企業市場中,隨著計算成本的降低,AI的潛在投資回報率(ROI)將顯著提升。
在報告開頭,花旗首先對縮放定律(Scaling laws)進行了定義,并指出,當前最新的觀點認為,縮放定律有三個階段:預訓練、后訓練和測試時間縮放。其中,DeepSeek是“測試時間縮放”的絕佳范例。
預訓練(Pre-Training):在大型數據集上訓練機器學習模型以生成通用特征的過程。
后訓練(Post-Training):在預訓練后通過強化學習、人類反饋等技術優化模型的一系列技術。
測試時間縮放(Test-Time Scaling):在推理階段,通過多步推理延長模型的思考過程。
對AI基建產業鏈來說,DeepSeek的創新技術帶來的影響是多方面的。花旗認為,盡管某些環節可能面臨短期挑戰,但整體來看,AI基礎設施的建設將繼續保持強勁增長。推理階段的普及將為GPU、ASIC、DCI等環節帶來新的機會,而訓練需求的減少可能對Retimers和光模塊等環節產生一定壓力。
隨著AI技術的不斷進步,AI基礎設施的建設將成為全球科技行業的核心驅動力之一。DeepSeek的創新不僅推動了AI模型的普及,也為AI基建產業鏈的各個環節帶來了新的機遇與挑戰。
對AI基建各細分領域的影響
GPU:中性。
GPU作為AI訓練和推理的核心硬件,其市場需求一直保持強勁。花旗認為,盡管DeepSeek的技術可能減少對大規模訓練的需求,但推理階段的計算需求將增加,因此GPU市場整體保持中性。
ASIC(專用集成電路):中性到積極。
ASIC在AI推理階段的表現尤為突出。花旗預計,隨著推理需求的增加,ASIC的市場份額將逐步擴大。盡管訓練需求的減少可能對ASIC市場產生一定影響,但長期來看,推理需求的增長將抵消這一負面影響。ASIC最終可能更多地與推理相關,因此訓練階段的潛在減少可能會被未來推理的增長所抵消。
Retimers(重定時器):中性到消極。
Retimers(重定時器)主要用于高速數據傳輸,尤其是在AI訓練階段。花旗指出,隨著AI計算從訓練向推理轉移,Retimers的需求可能會下降,因為推理階段的計算密集度較低,對高速數據傳輸的需求也相對減少。
光模塊(Intra Server/DC):中性到消極。
與Retimers類似,光模塊在AI訓練階段的需求較高。花旗認為,隨著推理階段的普及,光模塊的市場需求可能會受到一定影響,尤其是在數據中心內部的連接需求上。
DCI(數據中心互連):積極。
DCI相對不受訓練與推理的影響,因為它與AI模型和工作負載的具體細節關系不大。花旗認為,DCI的需求相對不受訓練和推理比例變化的影響,推理階段的增長將為DCI帶來新的機會。
交換機:中性到積極。
交換機作為數據中心網絡的核心組件,其市場需求與AI計算的普及密切相關。花旗指出,盡管訓練需求的減少可能對交換機市場產生短期影響,但推理階段的增長將推動更高的網絡帶寬需求,長期來看,交換機市場將保持中性至正面。
連接器:中性到積極。
與交換機類似,連接器被認為與訓練與推理無關,其市場需求與AI基礎設施的整體增長密切相關。花旗認為,隨著AI計算的普及,連接器的需求將保持穩定,尤其是在分布式計算的推動下,連接器市場有望迎來新的增長點。
存儲:中性到積極。
存儲OEM尚未受到AI支出的影響,通常討論AI的影響還為時尚遠。花旗指出,盡管目前AI對存儲設備的影響尚未完全顯現,但隨著推理階段的加速,數據管理、數據移動和數據安全等方面的需求將推動存儲市場的增長。
服務器OEM(原始設備制造商):中性。
花旗認為,盡管AI訓練服務器的需求可能減少,但推理服務器的需求將增加,整體來看,服務器OEM市場將保持中性。
PC/智能手機:中性到積極。
隨著AI模型的優化,本地設備上的AI計算能力將得到提升。花旗指出,這將推動PC和智能手機的更新換代,尤其是在具備更高計算能力的設備上,市場需求將保持中性至正面。
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