DeepSeek 旗下人工智能模型 R1 近期被麥格理(Macquarie)分析師質疑,其開發成本或遠高於官方公佈的數字。報告指,實際開發成本預估達 26 億美元(約港幣 202.8 億元),較 DeepSeek 早前公佈的數字高出 467 倍。分析師認為,人工智能領域的投資與技術發展息息相關,成本下降雖能推動普及,但市場增長仍依賴資本支出。
麥格理分析師在最新報告中指:「我們估算 DeepSeek-R1 實際開發成本為 26 億美元」,「這個估算是基於先前的研究得出的結論,開發成本比報告數字高出 467 倍。」。分析師認為,運算資源是一種擁有明確成本曲線的商品,硬件效率的提升可增加計算能力的供應,而軟件的進步則減少對計算資源的需求。
分析師認為,計算能力的增長與硬件效能提升密不可分。報告提及,計算硬件效率的提升使得每兆瓦可支援的 AI 運算單位增加,而軟件技術的進步則降低對計算資源的需求,兩者共同推動 AI 技術發展。「硬件效率提升使每單位電力可支援的 AI 運算能力增加,而改善軟件則能降低運算需求,使整體 AI 運算成本下降。」報告指出,這種變化有助於人工智能應用的廣泛採用。
除了成本問題,報告亦強調開源人工智能技術的影響。開放原始碼模式讓開發者能免費使用技術,同時採用麻省理工學院(MIT)許可證等開放授權,令 AI 企業可降低進入門檻。分析師表示,這將促使更多企業投入 AI 模型開發,進一步推動市場競爭與技術創新。「開源人工智能模式的優勢在於降低技術與資金門檻,令更多企業能夠參與 AI 基礎模型的建構。」報告指出,這種趨勢將改變人工智能市場格局。
即使 AI 開發成本受到關注,市場對計算資源的需求仍在上升。分析師提及「杰文斯悖論」,即技術效率提高反而會帶動資源消耗增加。AI 領域亦受此影響,運算成本下降後,反而使企業更積極投入 AI 訓練與推理運算,進一步擴大整體運算資源的需求。報告亦指出,人工智能相關投資已成為數據中心營運商的主要增長動力。隨著 AI 應用需求不斷擴大,企業對計算基礎設施的支出將持續上升。
資料來源:Investing.com
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