英偉達首度回應：DeepSeek崛起是好事，算力需求不會減少！

2月22日，在近期舉行的Beyond Artificial人工智能大會上，英偉達老闆老黃接受了一個深度的專訪，首度回應了DeepSeek帶來的衝擊，老黃提到DeepSeep-R1的推理模型讓人印象非常深刻，但是未來人工智能仍然依賴英偉達的算力，未來對算力的需求不會減少，只會繼續激增。

市場之前大量拋售英偉達股票，導致英偉達股價暴跌最高達到17%，一天蒸發6000億美元，當時很多投資者認爲DeepSeek的模型訓練成本很低，會降低各大科技公司採購英偉達高端芯片的需求，老黃對這個觀點並不擔心，反而認爲DeepSeek的崛起是好事，因爲DeepSeek不僅不會降低需求，恰恰相反可以提高對英偉達算力的需求。

（由於原訪談內容很長，老黃和主持人聊了很多方面的話題，接下來我簡要概括下老黃的觀點）英偉達最早從2017年受到啓發，開始構建面向AI的超級計算機，去解決未來AI領域可能遇到的各種問題，老黃爲公司指明瞭具體的方向。

首先最重要的是數據，老黃推動了一場數據智能革新，將原始數據轉化爲元數據、知識、洞察，解決傳統文件系統的侷限性，推動多模態模型的發展，降低存儲與傳輸成本，同時在芯片架構上能夠高效擴展到不同的模型，支持低延遲，重注云計算領域和分佈式網絡。

其次是英偉達的Omniverse全能宇宙業務，創建企業級數字孿生，加速物理世界實驗，比如藥物研發等方向，利用英偉達芯片+Omniverse模擬，進行各種實驗測試，來幫助企業優化決策，同時還可以結合物理AI（機器人）形成多層智能架構，幫助傳統的工業企業完成數字化轉型。

接下來老黃重點提到了DeepSeek，老黃說他非常高興能夠看到全世界第一個開源的推理模型，全球的開發者都爲此高興，“但爲什麼有人認爲這是一件壞事？我認爲這是一件好事，很棒的事情。”老黃表示，預訓練是AI的基礎階段，通過處理海量多模態數據（如語言、圖像、視頻、聲音）來建立基本理解，之後的訓練纔是AI的核心部分，這個階段，AI可以通過強化學習等方法學習解決實際問題。

老黃解釋說，強化學習可能包括人類反饋、自我練習，或由另一個AI擔任教練，訓練的計算需求巨大遠遠超出了預訓練，當前推理更是AI應用的重要環節，大模型回答的質量與思考深度直接相關，做的推理越多，在回答問題前思考得越多，結果就越好。

比如推理需要從基礎知識出發，應用第一原理逐步分解問題，有時甚至需要通過實驗調整方法，老黃認爲R1是目前推理做得最好的大模型之一，而且還是開源的，全世界市場對R1的態度非常積極，DeepSeek降低了成本，反而可以進一步加速AI的普及和應用，未來大模型訓練不僅僅是阿里、Meta和谷歌這些大公司的專屬，DeepSeek可以造福大量的小公司，讓他們也有自己的模型。

老黃預言，未來真正的競爭優勢來自於定製化AI，企業可以利用開源模型和工具（如NVIDIA的NEMO和數據智能層INIA）訓練專屬AI，來解決特定領域的問題，芯片設計、供應鏈管理等專業領域也需要高度定製化的AI支持。還有一點容易被忽略，未來企業將演變爲一個由多種AI組成的系統，包括內部開發的AI、第三方AI以及公共雲AI，這些AI將協同工作，基於企業的數據智能層解決問題，實現差異化管理。

昨日美股收盤，英偉達差不多回調到140美元，下週英偉達將發佈2025財年四季報，預測英偉達營收將超過360億美元，同比增長約73%，市場普遍認爲英偉達會在發佈Q4財報後迎來暴漲，另外英偉達的數據中心業務漲勢仍然超出預期，Blackwell的供應可見性繼續增強，各家大廠的採購需求依然強勁。下週還有DeepSeek的開源周，將發佈5大代碼庫，同樣也值得期待。