近期，一份由麥格理分析師發(fā)布的報告引起了廣泛關(guān)注。該報告深入探討了R1的開發(fā)成本與DeepSeek所公布的成本之間的巨大差異，估計R1的開發(fā)成本高達(dá)26億美元，這一數(shù)字是DeepSeek公布成本的467倍。
麥格理在報告中明確表示，這一估計基于之前的相關(guān)工作，并指出R1的開發(fā)成本遠(yuǎn)超報告中的預(yù)期。這一發(fā)現(xiàn)無疑為行業(yè)內(nèi)的成本問題帶來了新的思考。
報告還強(qiáng)調(diào)了新興市場的發(fā)展趨勢。分析師指出，新興市場的增長主要依賴于數(shù)量的增加，而非價格的降低。隨著計算成本的持續(xù)下降，新興市場的采用率預(yù)計將加速提升。
在訓(xùn)練計算方面，報告認(rèn)為這是一種具有明確成本曲線的商品。硬件效率的提高將增加計算能力的供應(yīng)，而軟件的進(jìn)步則有助于減少對計算能力的需求。這一觀點(diǎn)得到了分析師的廣泛認(rèn)同。
報告進(jìn)一步指出，硬件和軟件效率的提高分別影響了計算能力的供需關(guān)系。硬件效率的提升使得每兆瓦計算單位的供應(yīng)量增加，而軟件效率的提升則降低了對計算單位的需求。
麥格理還特別強(qiáng)調(diào)了開源人工智能模型的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢。這些模型受益于免費(fèi)開發(fā)、麻省理工學(xué)院許可證的使用以及廣泛的采用，從而降低了基礎(chǔ)模型構(gòu)建者的進(jìn)入門檻。
盡管存在成本方面的擔(dān)憂，但報告指出，對計算能力的需求仍在不斷增長。這一現(xiàn)象被稱為人工智能領(lǐng)域的杰文斯悖論，即效率的提高帶動了整體消耗的增加。麥格理認(rèn)為，推理成本的降低是推動這一悖論的關(guān)鍵因素。
在數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商方面，報告指出資本支出意向仍然是其主要驅(qū)動力。同時，與人工智能相關(guān)的支出正在成為當(dāng)前收入的重要驅(qū)動力。這一趨勢表明，人工智能領(lǐng)域的發(fā)展正逐漸改變數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商的商業(yè)模式。
最后，分析師在報告中得出了結(jié)論：押注人工智能就是押注地球上最大的資產(chǎn)負(fù)債表。盡管存在投機(jī)風(fēng)險，但超大規(guī)模企業(yè)對人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的投資將持續(xù)擴(kuò)大。這一觀點(diǎn)為行業(yè)未來的發(fā)展指明了方向。
同時，報告還提到，開源人工智能模型的廣泛采用將進(jìn)一步推動這一趨勢的發(fā)展。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和成本的降低，人工智能將逐漸滲透到各個行業(yè)領(lǐng)域，成為推動社會發(fā)展的重要力量。
