- 近一段時間以來，DeepSeek現象級爆火引發產業對大規模數據中心建設的思考和爭議。在訓練端，DeepSeek以開源模型通過算法優化（如稀疏計算、動態架構）降低了訓練成本，使得企業能夠以低成本實現高性能AI大模型的訓練；在推理端，DeepSeek加速了AI應用從訓練向推理階段的遷移。因此，有觀點稱，DeepSeek之后算力需求將放緩。不過，更多的國內外機構和研報認為，DeepSeek降低了AI應用的門檻，將加速AI大模型應用落地，吸引更多的企業進入這個賽道，算力需求仍將繼續增長，不過需求重心從“單卡峰值性
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大模型訓練 奇異摩爾 AI計算
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