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黄仁勋:对 DeepSeek R1 的理解完全错误,这类模型需要更多算力支持

黄仁勋:对 DeepSeek R1 的理解完全错误,这类模型需要更多算力支持

ForesightNewsForesightNews2025/03/19 23:56
作者:ForesightNews

黄仁勋表示,AI 推理推高了计算需求,能够得出更复杂答案的新型 AI 模型只会增加对计算基础设施的需求。

黄仁勋表示,AI 推理推高了计算需求,能够得出更复杂答案的新型 AI 模型只会增加对计算基础设施的需求。


撰文:李丹

来源:华尔街见闻


英伟达 CEO 黄仁勋再次试图缓解投资者因 DeepSeek 以超高性价比模型异军突起产生的算力需求担忧。


美东时间 3 月 19 日周三,黄仁勋在英伟达年度 AI 盛会 GTC 上表示,对 DeepSeek 推理模型 R1 的担忧完全是错误的,未来此类软件将需要更少的芯片和更强大的服务器。


黄仁勋认为,对计算的需求仍然极其高。人工智能(AI)推理推高了计算需求。能够得出更复杂答案的新型 AI 模型只会增加对计算基础设施的需求。他说:


「外界对 R1 的理解完全不对,其实这种模型对算力的需求要高得多。」


周二在 GTC 大会发表主题演讲时,黄仁勋已经强调了计算需求非但没有减弱还在迅猛增长的前景。


黄仁勋周二重申了他近几个月来提出的观点。他说:


「(全球)所需的 AI 算力很容易比我们去年此时认为的要多 100 倍。」


黄仁勋还说:「去年,几乎全世界都犯了错误。」


黄仁勋在演讲中多次强调 DeepSeek 不会给英伟达带来冲击,还称赞 DeepSeek 的 R1 模型为「卓越的创新」和「世界级的开源推理模型」。他提到,R1 发布后,市场曾误认为 AI 硬件需求会减少。他说:「市场认为『AI 搞定了』,我们不再需要更多计算资源。这种想法完全错误,恰恰相反。」


黄仁勋认为,DeepSeek R1 代表的「推理型 AI」同样需要对很高的算力。传统观念认为 AI 仅需预训练即可直接推理,实际上推理型模型需要大量后期训练和实时算力支持。他表示:「推理是一个相当耗费计算资源的过程。像 DeepSeek 这样的模型可能需要比传统模型多 100 倍的计算能力,未来的推理模型需求还会更高。」


黄仁勋周二说,DeepSeek 点燃了全球热情,这对英伟达是好消息。R1 的发布不仅没有削弱英伟达的市场地位,反而推动了全球对 AI 的热情。


华尔街见闻曾提到,今年 1 月推出 R1 后 DeepSeek 月末火速在海外走红,DeepSeek 仅以一小部分计算能力就能提供与 GPT-4o 相当的性能,冲击了依靠昂贵 GPU 和大型数据中心开发顶级 AI 模型的既有模式,而且让英伟达面临前所未有的威胁。


市场担心,DeepSeek 式的软件优化以及英伟达主导的硬件进步能极大地节省成本,可能导致对 AI 硬件的需求下降。DeepSeek 普及可能意味着,AI 行业不一定需要疯狂囤积英伟达的高价芯片。


然而,从英伟达的角度看,随着英伟达在硬件和软件方面的推理效率提升,使得模型推理和智能代理的部署成本大幅降低,从而实现成本效益的扩散效应,实际的消费量反而会增加。正如黄仁勋周二演讲所说的:「买越多、省越多。」


黄仁勋周三还对媒体表示,特朗普政府的关税短期内不会产生很大的破坏。他说:


「我们有很多 AI 要开发……AI 是基础,是未来每个行业的操作系统。……我们对在美国建设充满热情。合作伙伴正在与我们合作,将制造业带到这里。短期内,关税的影响不会很大。」


黄仁勋提到,英伟达一直在与台积电合作,让对方为在美国生产芯片做好准备,英伟达还有富士康和纬创等合作伙伴,正在合力将制造业转移到美国。长期内,在美国制造将是非常有可能实现的。


英伟达周三表示,正通过台积电位于美国亚利桑那州的工厂生产芯片。长期内,将把生产转移到美国。

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