中国AI初创公司深度求索(DeepSeek)凭借DeepSeek-R1、V3等系列开源模型,号称能以Open AI的3%-5%成本,实现媲美甚至超过Chat GPT的性能,引发了业界对“算力为王”和“scaling law”的疑问。
不过在市场研究机构TrendForce集邦咨询看来,DeepSeek模型虽降低AI训练成本,但AI模型的低成本化可望扩大应用场景,进而增加全球数据中心建置量。
另外,DeepSeek与CSP,AI软件业者将共同推动AI应用普及,特别是未来的大量数据将会在边缘端生成,意味着工厂、无线基地台等场域需布建大量微型数据中心。
光收发模块作为数据中心互连的关键组件,将受惠于高速数据传输的需求。TrendForce指出,未来AI服务器之间的数据传输,都需要大量的高速光收发模块,这些模块负责将电信号转换为光信号并通过光纤传输,再将接收到的光信号转换回电信号。
根据TrendForce统计,2023年400Gbps以上的光收发模块全球出货量为640万个,2024年约2,040万个,预估至2025年将超过3,190万个,年增长率达56.5%。
据了解,从美国几大主流云服务厂商发布的2025年CAPEX指引来看,亚马逊为1000亿美元,微软为800亿美元,谷歌为750亿美元,Meta为600-650亿美元,合计超过3000亿美元。
OpenAI联合创始人Sam Altman也撰文表示,算力依然是基础,AI模型的智能大致等于用于训练和运行它的资源的对数。与此同时,AI成本每12个月下降10倍,较低的价格会带来更多使用。
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