中國AI初創(chuàng)公司深度求索(DeepSeek)憑借DeepSeek-R1、V3等系列開源模型,號稱能以O(shè)pen AI的3%-5%成本,實現(xiàn)媲美甚至超過Chat GPT的性能,引發(fā)了業(yè)界對“算力為王”和“scaling law”的疑問。
不過在市場研究機構(gòu)TrendForce集邦咨詢看來,DeepSeek模型雖降低AI訓練成本,但AI模型的低成本化可望擴大應(yīng)用場景,進而增加全球數(shù)據(jù)中心建置量。
另外,DeepSeek與CSP,AI軟件業(yè)者將共同推動AI應(yīng)用普及,特別是未來的大量數(shù)據(jù)將會在邊緣端生成,意味著工廠、無線基地臺等場域需布建大量微型數(shù)據(jù)中心。
光收發(fā)模塊作為數(shù)據(jù)中心互連的關(guān)鍵組件,將受惠于高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨。TrendForce指出,未來AI服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)傳輸,都需要大量的高速光收發(fā)模塊,這些模塊負責將電信號轉(zhuǎn)換為光信號并通過光纖傳輸,再將接收到的光信號轉(zhuǎn)換回電信號。
根據(jù)TrendForce統(tǒng)計,2023年400Gbps以上的光收發(fā)模塊全球出貨量為640萬個,2024年約2,040萬個,預估至2025年將超過3,190萬個,年增長率達56.5%。
據(jù)了解,從美國幾大主流云服務(wù)廠商發(fā)布的2025年CAPEX指引來看,亞馬遜為1000億美元,微軟為800億美元,谷歌為750億美元,Meta為600-650億美元,合計超過3000億美元。
OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人Sam Altman也撰文表示,算力依然是基礎(chǔ),AI模型的智能大致等于用于訓練和運行它的資源的對數(shù)。與此同時,AI成本每12個月下降10倍,較低的價格會帶來更多使用。
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