英伟达不怕DeepSeek冲击！黄仁勋：未来对算力的需求更高，大客户需要更好芯片获取更多收入【附AI算力行业现状分析】

（图片来源：摄图网）

当地时间3月19日，英伟达CEO黄仁勋在GTC大会的分析师会议上就DeepSeek人工智能模型R1对计算基础设施的影响发表了看法。他指出，市场对推理模型DeepSeek - R1的理解“完全错误”，外界担心该模型可能减少对芯片数量的依赖并提升服务器性能，这种顾虑是错误的。实际上，能够得出更复杂答案的新型人工智能模型将不可避免地增加对计算基础设施的需求，未来的计算需求甚至会变得更高。

在分析师会议上，有人提到英伟达一些客户正在开发自研芯片，试图取代英伟达的产品。对此，黄仁勋辩称，许多ASIC并不能投入到数据中心之中。黄仁勋认为，这些大客户需要更好的芯片，来从其基础设施中获取更多收入，而不是使用便宜的替代品来节省成本。他补充称，CEO们都非常擅长数学，因此他们不会只简单地关注成本。

此前，黄仁勋也曾在多个场合回应过“DeepSeek 冲击”话题。他称赞DeepSeek的创新提振了 AI 产业的活力，称R1模型的推理功能使其在得到更高质量回答前会进行大量“思考”，这将推动算力需求的增加。他还认为，DeepSeek专注于推理，这会增加对计算的需求，从而推动对英伟达芯片的需求。

算力定义

2018年诺贝尔经济学奖获得者William D. Nordhaus在《计算过程》一文中提出：“算力是设备根据内部状态的改变，每秒可处理的信息数据量”。从狭义上看，算力是设备通过处理数据，实现特定结果输出的计算能力。从广义上看，算力是数字经济时代新生产力，是支撑数字经济发展的坚实基础。

全球AI算力发展现状

目前，全球AI算力产业现状有四个特点，全球AI算力支出占比提升，全球算力规模快速增长，全球算力细分市场从基础算力为主导转变成智能算力为主导，并且后者增速加快;全球算力需求大幅提升。

以AIGC为代表的人工智能应用、大模型训练等新需求、新业务的崛起，深刻影响全球经济社会发展变革，推动算力规模快速增长计算技术多元创新、产业格局加速重构。算力助推全球数字经济发展的生产力作用更加凸显，成为各国战略竞争中不可忽视的新焦点。

多技术协同升级推动先进计算持续发展。一方面，计算技术加速演进，异构计算成为智能计算周期高算力主流架构。在摩尔定律演进放缓、颠覆技术尚未成熟的背景下，以AI大模型为代表的多元应用创新驱动计算加速进入智能计算新周期，进一步带动计算产业格局的重构重塑。

智能计算时代，搭载各类计算加速芯片的AI服务器、车载计算平台等将成为算力的主要来源。另一方面，先进计算体系化创新活跃，创新模式和重点发生转换，呈现出软硬融合、系统架构创新的特征。技术创新持续覆盖基础工艺、硬件、软件、整机不同层次包括4nm及3nm工艺升级，互联持续高速化、跨平台化演进，软硬耦合加速智能计算进入E级时代。

2022年中国智能算力规模达到268.0EFLOPS

随着一系列支持性政策的陆续出台、海量数据的增加、算法模型的复杂化以及应用场景的深入发展，中国AI算力规模正在持续扩大。AI大模型对算力的需求高于摩尔定律迭代速度，服务器需求量将提升。根据OpenAI测算，自2012年来，头部AI模型训练算力每3-4个月翻一番，训练算力增长幅度高达10倍。而摩尔定律放缓成为不争的事实，但数据量却在持续增加，算力增速已出现明显滞后，AI服务器作为AI算力载体，需求逐步释放。根据IDC数据，以半精度(FP16)测算中国的AI算力规模，2021年中国智能算力规模达155.2每秒百亿亿次浮点运算(EFLOPS)，2022年智能算力规模达到268.0EFLOPS。

根据《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》要求，京津冀、长三角、粤港澳大湾区、 成渝等节点，用户规模较大、应用需求强烈，要重点统筹好城市内部和周边区域的数据中心布局，优化数据中心供给结构，扩展算力增长空间，满足重大区域发展战略实施需要，城市内部加快对现有数据中心的改造升级， 优先满足对实时性要求高的业务需求。未来在政策的支持下，AI算力相关企业将加快自主研发进场，提升为下游行业的赋能水平。IDC预计到2026年智能算力规模将进入每秒十万亿亿次浮点计算(ZFLOPS)级别，达到1271.4EFLOPS。

前瞻经济学人APP资讯组

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国AI算力(人工智能算力) 产业发展前景与投资战略规划分析报告》

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