近日，知名分析師郭明錤針對AI領(lǐng)域的最新發(fā)展，特別是DeepSeek-R1發(fā)布后的影響，提出了兩大值得關(guān)注的產(chǎn)業(yè)新趨勢。這些趨勢不僅預(yù)示著AI行業(yè)的未來走向，也反映了技術(shù)進(jìn)步對產(chǎn)業(yè)格局的深刻影響。
首先，郭明錤指出，盡管AI領(lǐng)域的Scaling Law（規(guī)模定律）邊際效益正在放緩，但通過優(yōu)化訓(xùn)練方式，AI算力仍能持續(xù)增長，并有望挖掘出更多新應(yīng)用。這一觀點挑戰(zhàn)了以往基于模型參數(shù)量、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量和運(yùn)算能力簡單增長的傳統(tǒng)邏輯。事實上，隨著人類創(chuàng)作的文本資料逐漸耗盡，以及運(yùn)算能力在短期內(nèi)難以大幅提升，單純依靠規(guī)模定律來提升模型性能已經(jīng)變得愈發(fā)困難。而DeepSeek-R1通過創(chuàng)新的訓(xùn)練方式，成功打破了這一瓶頸，為AI算力的持續(xù)增長提供了新的可能。
具體來說，DeepSeek-R1通過優(yōu)化訓(xùn)練算法，顯著提升了模型效益，這一成果也得到了業(yè)界的廣泛認(rèn)可。從產(chǎn)業(yè)研究的角度來看，這一創(chuàng)新不僅有助于AI基礎(chǔ)設(shè)施的算力提升，還為挖掘新應(yīng)用提供了有力支持。對于AI產(chǎn)業(yè)的長期發(fā)展而言，優(yōu)化訓(xùn)練方式與規(guī)模定律相輔相成，缺一不可。
另一方面，郭明錤還提到了API/Token價格顯著下滑對AI軟件/服務(wù)與設(shè)備端AI的積極影響。他指出，當(dāng)前AI行業(yè)的盈利模式主要依賴于降低成本和提供基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，而非創(chuàng)造新業(yè)務(wù)或提升現(xiàn)有業(yè)務(wù)的附加價值。然而，DeepSeek-R1采取了激進(jìn)的定價策略，提供免費(fèi)使用，并大幅降低了API/Token價格，這一舉措有望推動AI使用成本的進(jìn)一步下滑。
在中國市場，AI行業(yè)的競爭尤為激烈。隨著DeepSeek-R1的激進(jìn)定價策略引發(fā)市場關(guān)注，預(yù)計將有更多中國廠商推出性能優(yōu)異且定價更為激進(jìn)的AI模型。這一趨勢將有助于加速AI應(yīng)用的多元化發(fā)展，并推動AI算力需求的進(jìn)一步增長。
值得注意的是，盡管近期AI供應(yīng)鏈相關(guān)股票出現(xiàn)了大幅修正，但這主要是由于投資人調(diào)整了由于規(guī)模定律邊際效益放緩對AI服務(wù)器出貨的負(fù)面影響所致。事實上，大部分投資人仍對AI行業(yè)的盈利前景持樂觀態(tài)度，并愿意耐心等待盈利的出現(xiàn)。隨著API/Token價格的下滑和訓(xùn)練方法的優(yōu)化，AI軟件/服務(wù)與設(shè)備端AI的成本將進(jìn)一步降低，這將有助于增加AI算力需求，并降低投資人對AI投資能否獲利的疑慮。
郭明錤還提到了芯片升級、改善電力供應(yīng)限制以及在訓(xùn)練中加入更多多模態(tài)數(shù)據(jù)等未來可能再次加速規(guī)模定律邊際效益的因素。他認(rèn)為，只有大規(guī)模部署者才會遇到規(guī)模定律邊際效應(yīng)放緩的問題，這也再次驗證了英偉達(dá)等領(lǐng)先企業(yè)在AI領(lǐng)域的優(yōu)勢地位。
最后，郭明錤強(qiáng)調(diào)，開放社區(qū)資源與中國競爭激烈的環(huán)境將推動更多中國廠商推出性能優(yōu)異且定價更激進(jìn)的AI模型。屆時，如果LLM（大型語言模型）服務(wù)供應(yīng)商還未開始穩(wěn)定盈利，盈利壓力將進(jìn)一步增加。然而，在投資人普遍愿意耐心等待盈利的情況下，這些顧慮目前可以暫時擱置。
