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　　DeepSeek model的迅猛发展让不少业内从业者侧目，显卡零售商表示，他们更倾向于推荐RTX 4090显卡来部署这一模型。虽然RTX 4090在显存和算力上不及H20，但在小模型的推理训练中，其性价比更佳。此外，今年1月底，DeepSeek以低成本实现了对OpenAI模型的追赶，这在市场上引发了对算力投入的质疑，造成了英伟达在股市上的恐慌性卖出。尽管如此，由于英伟达的高性能GPU芯片及完善的CUDA开发生态系统的护城河，黄仁勋仍在一季度的财报会议上重申了对公司未来需求的信心。

　　据了解，DeepSeek的V3模型在算力上极致运用，然而它的训练过程仍然依赖于英伟达的H800GPU集群。业界分析称，尽管DeepSeek在开发过程中使用了底层编程语言进行更精细的硬件控制，却并没有脱离英伟达的CUDA框架。这一现象也让我们看到，即使在AI领域的技术创新中，硬件平台的重要性仍然不可小觑。

　　本周，DeepSeek还宣布启动“开源周”计划，陆续开源多个基于英伟达Hopper架构GPU的优化项目。这些项目包括双向流水线并行算法DualPipe、专家并行负载均衡EPLB等，旨在提高GPU的计算与通信效率，进一步反映出DeepSeek与英伟达之间的紧密关联。

　　当谈及未来的 AI 基础设施建设时，黄仁勋表示，无论是短期、中期还是长期，公司都充满信心。去年科技巨头们的资本支出均有显著增长，微软、谷歌、Meta等公司预计在 AI 基础设施的投资将达到600亿到800亿美元。在这个日渐膨胀的市场中，英伟达已成为AI浪潮的重要受益者，去年四季度其营收达到393亿美元，同比增长了78%。

　　尽管市场上关于杰出的需求是否会制约供应的担忧层出不穷，如微软取消了几个数据中心的租赁合同，但其对AI基础设施的长期投入计划仍在推进中。英伟达 CFO Colette Kress在电话会上表示，未来将加快生产进程，确保满足客户需求，并预计毛利率会在下半年逐步恢复。

　　总的来看，随着AI基础设施需求的不断增长，显卡的价格也在持续攀升，推动了整个市场的激烈竞争。面对DeepSeek的崛起，科技企业亟需审视自身的算力配置和基础设施建设。无论是对提升AI模型训练效率的探索，还是对硬件平台的依赖，AI的发展正在引领一场行业的变革。未来，英伟达、DeepSeek及其他AI技术推动者将在这一领域展开更为激烈的竞争与合作。

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