科技巨頭財報季熱議DeepSeek，如何影響AI投入方向？
21世紀經濟報道記者駱軼琪 廣州報道
美股科技巨頭的財報季，在中國大模型DeepSeek炸場後旋即到來。
在微軟、谷歌、Meta等雲服務廠商和AMD、Arm等AI芯片產業鏈廠商的業績會上，管理層不約而同被問及DeepSeek對AI投資可能帶來的影響。
21世紀經濟報道記者綜合梳理髮現，這些科技巨頭掌門人無一例外表達了對DeepSeek的讚賞，他們也在探索藉助DeepSeek的經驗用於提升自家模型或技術適配能力。但不同於市場對科技巨頭們鉅額的AI投資開始產生質疑，目前他們仍然認爲，大力度AI投資仍將持續，未來仍有不確定性，尤其是對應用端仍有很大探索空間。
只是DeepSeek的出現顯著拉低了開源和閉源模型之爭的差距，未來針對開源模型的生態構建，也有望加速。近日多家國內外軟硬件廠商先後宣佈與DeepSeek展開對接、合作就是一個側面印證。
DeepSeek會如何影響巨頭們接下來的發展視角？
熱議DeepSeek
伴隨DeepSeek爆火而來的，是業內對其技術路線的研究和探討，以及由於成本降低打開的巨大市場空間。
Meta首席執行官馬克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）指出，開源在一開始並不佔據很高優勢，向外界開放可以更大程度推動產業鏈標準化，由此拉動產業鏈共同參與推動降低成本、優化能力。
“來自中國的新競爭對手DeepSeek，我認爲他們顯示出，即將有一個全球化的開源標準——這是我們正在談論的事情之一。”他續稱，DeepSeek有很多進步的理念，Meta仍在對此消化，也希望在自家系統中有所借鑑，“在科技行業，不斷有公司持續推動新技術進步，並讓他人借鑑學習，是一貫的發展趨勢。”
在DeepSeek突然爆火之後，不少巨頭也率先宣佈接入DeepSeek的模型API，亞馬遜和微軟是雲服務商中率先表態者。這是因爲推理側的成本迅速降低正爲AI應用注入加速器。更多巨頭重點談到了對AI推理側帶來的發展機會和需要相應準備。
亞馬遜首席執行官Andy Jassy指出，對DeepSeek印象深刻，尤其是在訓練優化技術方面，諸如強化學習等做了有趣的工作。“對於致力於構建前沿模型的人而言，大家都在研究類似的東西，並且相互學習。你已經看到、且還會繼續看到，我們之間會頻繁地相互超越。未來還會涌現出大量創新成果。”
“我們秉持一種信念，即幾乎所有大型生成式人工智能應用都會使用多種模型類型，而且不同客戶會針對不同類型的工作負載使用不同模型，那麼你就要儘可能多地提供前沿模型讓客戶選擇。我們正通過Amazon Bedrock這類服務來實現。這就是爲什麼我們迅速行動，確保DeepSeek模型能在Bedrock和SageMaker平臺上使用。”他進一步指出。
Arm首席執行官Rene Haas指出，DeepSeek無論是V3還是R1模型，是基於行業前沿模型的基礎上，進行了大量創意性工作來搭建，由此讓推理更爲高效。“實話說我認爲很棒。”他續稱，因爲這將推動行業發展走向更爲高效，降低成本從而可以更好擴大整體計算需求。
谷歌首席執行官Sundar Pichai也認爲，DeepSeek是一個了不起的團隊，“回顧過去三年來的發展，會發現用於AI推理的支出比例相比AI訓練一直在增加。這是件好事，因爲推理顯然可以支持企業獲得良好的投資回報率（即加速推動應用落地）。”
他指出，推理使用成本將不斷下降，使更多用例變得可行，“機會空間要多大就有多大（as big as it comes），這就是爲什麼我們在持續投資以期迎接這一時刻。”
AI投資的走向
AI在推理側的需求在快速發展早已是事實，只是DeepSeek用更低成本實現。乍一看來，與財報季前後美股科技巨頭動輒提出數百億美元的AI投入顯得差異巨大。
在業績會期間，關於AI投資的走向就備受關注。綜合來看，巨頭們仍然堅持對AI基礎設施的投資，也強調了對推理側投資力度的價值——即面向應用領域探索的投資重要性不容忽視。
亞馬遜首席執行官Andy Jassy仔細分析道，過去幾周裡，人們會做出一種假設：如果能夠降低AI投資中任何一種技術組件的成本——主要指推理成本——就可以減少在技術方面的總體支出。
“但實際情況並非如此，我們在雲計算領域經歷過類似情形。”他指出，在2006年推出亞馬遜雲服務（AWS）時，提供的S3存儲服務價格是每千兆字節15美分、計算服務每小時10美分，當然現在價格已經低得多。
“隨着技術發展，人們曾認爲企業在基礎設施技術上的支出會大幅減少。但實際情況是，企業在每單位基礎設施上的花費確實會大幅降低，但隨後，他們會對之前因成本過高而從未嘗試的新項目產生興趣，想着還能搭建些什麼，最終往往總體支出會大幅增加。”他也指出，整體看，推理成本將顯著降低，這對客戶和公司業務都將是積極影響。
Meta首席財務官Susan Li也表示，公司仍然致力於針對AI訓練和推理進行基礎設施相關投資。“因爲目前還不十分明晰我們到底需要什麼，例如不知道我們的推理用途到底有多廣泛——這是我們競爭優勢的真正來源。所以，我們也很興奮，因爲仍有空間在推進更有效地運行這些工作負載。”
她重申，當前正處於AI資本支出的早期階段，還無法完全確定未來整體格局將如何演變。有資格談論的是，GenAI將有許多全新、更簡單的方法，來豐富生態系統，這顯然對應用程序家族（the Family of Apps）的體驗有很大幫助。
“我仍然認爲，隨着時間的推移，從服務質量和服務規模角度看，大力投資資本支出和基礎設施將是一個戰略優勢。”Susan Li說道。
根據Meta拆解，2025年針對AI基礎設施的投入主要涵蓋三方面：其中大部分將用於GPU部署，此外對構建更高容量的網絡能力、光傳輸能力等也將持續。
“我認爲現在確定長期資本密度還爲時過早。因爲要考慮的因素很多，包括底層模型的進步速度、效率；Gen AI產品的用例方向；一代硬件創新帶來了哪些性能和效率提升等。”Susan Li表示。
可以從一個案例對此進行解讀。關於AI/MR眼鏡品類，多家硅谷大廠其實已經投入多年。即便根據Meta最新財報，其Reality Labs（虛擬現實實驗室）仍然鉅虧50億美元，但近兩年來在該領域風靡全球，甚至帶火AI終端發展新一輪週期的產品，Quest系列和Ray-Ban Meta也都出自其手。由此不能忽視在AI應用探索過程中需要投入的前期成本。
從一個行業的正常發展邏輯來說，先行者往往會需要投入更多進行摸索，導致後來者在成本方面會有一些優勢。只是DeepSeek的出現讓這種差異對比明顯，但並不能由此就認爲巨頭們對AI的投資就完全屬於“浪費”，只是可能會存在一些可及性和有效性的問題。
技術側的努力
再往底層看，DeepSeek的發佈迅速帶崩美股一衆芯片股股價，從而誕生一種言論：不再需要那麼多AI芯片了。事實並非如此，且換個角度看，這可能還帶來更多AI芯片廠商的發展機會。
英偉達此前業績交流中就已經提到，發現用於AI推理的需求在快速上升。因此從這個層面判斷英偉達的GPU卡將不再重要並不合理。不過國內市場有較多廠商在發展AI推理側芯片，由此可能爲國內AI芯片廠商帶來機會。
近日就先後有華爲昇騰、摩爾線程、沐曦、壁仞科技、天數智芯等國產芯片廠商跟進適配DeepSeek兩款模型。
可以想象，AI大模型將讓更多終端被賦予計算能力，其實對推理側的計算需求將倍速增加——就像AI眼鏡作爲新品類被認爲將率先替代傳統耳機和眼鏡——只是這將隨着應用面的擴展而逐步延伸。
但不可忽視的是，AI時代若想讓更多終端被賦予計算能力，對芯片本身的考驗也更加嚴苛。如何摸準技術路線走向，對於芯片廠商來說也很重要。
Arm首席執行官Rene Haas分析道，考慮到AI的工作負載要運行在各類場景，這就需要更低成本、更高效地推理，且要更容易運行在應用中進行運算，尤其是在功耗受限的端側產品上時，這對Arm來說是一種機遇。“我會認爲DeepSeek實際上在幫助提升計算需求，對Arm來說，要更好在效率方面發揮作用。”
“就像Grace Blackwell（英偉達與Arm合作推出的大算力產品，主要用於數據中心）系列芯片目前還很難直接用到手機中，或者放到耳機裡甚至汽車上。我們要在其中做出努力，目前還有很大空間。”他進一步指出。
Rene Haas認爲，目前科技巨頭堅持對AI鉅額投資，其原因是，“我們還遠不具備那種，能在人工智能應用領域帶來變革的能力。”
除了提高端側效能，軟硬件能力適配也顯得重要。
Arm近日發佈的未來技術趨勢中就提到，隨着芯片和軟件的複雜性不斷增加，沒有任何一家公司能獨自包攬芯片和軟件設計、開發與集成的所有環節。因此，生態系統內的深度合作必不可少。此類合作能使各公司根據自身競爭力提供不同的計算組件和解決方案。例如汽車行業需要將包含芯片供應商、一級供應商、整車廠和軟件供應商在內的整個供應鏈彙集在一起，讓最終用戶享受到AI的真正潛力。
微軟首席執行官Satya Nadell也指出，公司正在打造一支靈活通用的運算資源集羣，以確保在訓練和推理之間實現恰當地平衡。
“我們在軟件優化方面付出了巨大努力，這不僅包括借鑑DeepSeek成果所做的軟件優化，還涵蓋多年來與OpenAI合作，爲降低GPT模型成本所開展的各項工作。”他指出，“資源配置邏輯正顯得重要。受摩爾定律作用所影響，每年硬件性能會提升一倍，再加上軟件優化可以整體帶來10倍的效能提升，所以得持續對運算資源進行升級、更新換代，同時也要考慮資源的使用年限，最終要在投入、需求驅動的盈利模式以及訓練成本之間，找到合適的比例。”
他強調，“現在才2025年初，在個人電腦上就能運行原本需要大規模雲基礎設施支持的模型，這簡直難以想象。這種優化意味着，人工智能將更加無處不在。”