近期，DeepSeek在国际市场上造成巨大影响。该事件在人工智能领域激起一系列连锁效应，涵盖了开源模型的发展趋势，以及台积电、英伟达等企业在此领域的战略部署，同时对云计算和设备端的需求产生了显著影响，成为公众关注的中心议题。
DeepSeek引发开源模型新趋势
天风国际分析师郭明錤指出，DeepSeek的流行预示着未来将涌现更多类似的开源模型。在人工智能发展的现阶段，开源模型扮演着重要的角色。在此之前，已存在一些颇具潜力的开源项目。2月5日，快科技报道的消息进一步表明，众多企业开始意识到开源模型可能带来的商机。众多小型企业有望借此良机，研发开源模型，以期在人工智能市场中分得一杯羹。
当前人工智能技术发展迅猛，DeepSeek等成功案例将作为其他模型的模仿标杆。这些案例的正面示范作用，能够激发研发人员投入开源模型的研发工作，从而加快整个行业的发展步伐，并吸引更多资源流向开源模型领域。
台积电将成最大受益者
DeepSeek的崛起将推动端侧AI技术的快速发展，台积电因此将获得显著利益。台积电在之前的财报电话会议中提到，到2026年，设备端AI的发展趋势将愈发明显。这表明台积电在设备端AI领域将扮演关键角色。值得注意的是，无论是设备端还是云端的需求增长，都离不开像台积电这样的硬件制造商。
英伟达等公司在其AI芯片的生产中，与台积电保持着紧密的合作关系。台积电提供的芯片制造服务品质卓越。这种合作关系并非偶然，而是台积电在技术研发和生产能力上长期努力的结果。同时，这种状况将持续对AI行业硬件供应的格局产生影响。
设备端和云端的需求变化
台积电和英伟达均预测，到2026年，设备端人工智能市场将迎来显著增长。英伟达计划从2025年第四季度至2026年第一季度开始大规模生产AI个人电脑芯片N1X和N1。目前，设备端AI的发展势头迅猛，已对云端的趋势产生了显著影响。郭明錤提出，设备端市场的增长有望催生新的云端需求，以H100为例。但同时也存在设备端可能替代部分云端需求的情形。
目前，DeepSeek本地端的使用用户数量有限，对NVIDIA云端AI芯片的需求尚未显现出显著影响。目前来看，云端的长期增长态势尚属乐观，但若设备端的增长速度超出预期，可能会对云端的投资环境产生负面影响。这种相互影响的现象，有望重新塑造云端与设备端的市场格局。
DeepSeek推动相关需求
DeepSeek的受欢迎程度显著上升，进而大幅提升了NVIDIA H100的训练需求。这一现象反映出，经过优化的训练技术能够有效促进训练需求的增长，同时也再次证明了CUDA生态系统的优势。观察市场动态，可以发现，那些成本效益高的训练方法更易吸引资本的关注和投入。
技术层面上，更高效的训练方法有助于提升模型质量或加快其发展速度。这对追求快速进步和成果转化的企业颇具吸引力。更重要的是，这种促进作用不仅促进了特定产品的进步，还在一定程度上促进了整个AI训练市场的需求增长。
本地端部署热潮兴起
DeepSeek的走红引发了在本地部署大型语言模型的潮流。该平台提出的R1训练优化方法有助于增强设备上中小规模大语言模型的表现。同时，用户对云端DeepSeek数据安全的担忧也是这一潮流兴起的显著动因。
在企业领域，一些具备实力的公司正致力于在本地端实施部署，以确保关键数据的安全。尽管技术层面仍存在若干挑战，但随着这一趋势的持续发展，预计技术障碍将得到有效解决。
英伟达在设备端面临竞争
郭明錤指出，NVIDIA在设备端所遭遇的竞争远超云端，这不利于短期投资环境的形成。目前，设备端市场正迅速发展，吸引了众多企业加入竞争。尽管英伟达在技术和产品方面具有一定优势，但在众多竞争者面前，这种优势在短期内可能被削弱。
新兴竞争者持续涌现，他们可能在价格或特定功能方面提供更具吸引力的方案。这一现象导致英伟达在设备领域保持原有市场份额面临挑战。同时，这种不确定性同样可能对投资者的投资判断产生一定影响。
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