DeepSeek促進了AI支出，與信念相反
2025年05月10日
WyattHill
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股市在一月份的跌倒，這引起了中國人工智能突破DeepSeek AI及其具有成本效益的計算方法的嗡嗡聲，可能會導致人們相信公司正在撤回對AI芯片和系統的投資。但是，我在由彭博情報公司組織的紐約生成AI會議上的經驗描繪了一幅不同的畫面。擴大生成AI使用的熱情顯而易見，這表明在這一領域的支出遠非放緩。
另外：什麼是DeepSeek AI？安全嗎？這是您需要知道的一切
該會議的標題為“生成AI：Scaling Laws of Deepneek”，充滿了討論，強調了持續的需求推動對AI的投資增加。
彭博社情報公司（Bloomberg Intelligence）的高級技術分析師曼德普·辛格（Mandeep Singh）說：“今天我們有十個面板，而這些小組的一個人說，我們的容量超出了我們的需求。”
辛格補充說：“沒有人在談論泡沫”，強調了該行業對AI未來的信心。
AI基礎設施構建：我們在哪裡？
辛格（Singh）在彭博情報公司（Bloomberg Intelligence）的同事，一位高級IT服務和軟件分析師提出了一個關鍵問題：“每個人現在最重要的問題是AI基礎設施構建。
拉娜承認，“沒人知道”。然而，DeepSeek AI引起的希望是，以較少的費用可以取得重大進步。
他說：“ DeepSeek震驚了很多人。”他觀察到：“如果您不需要那麼多GPU來運行模型，那麼為什麼我們需要5000億美元才能為星際之門項目進行5000億美元。”
拉娜（Rana）指出，該行業希望AI成本會暴跌，反映出雲計算成本的迅速下降。
另外：DeepSeek的新圖像模型是更便宜的AI的另一個勝利嗎？
他說：“成本曲線的下降可能需要六，七，八年才能在亞馬遜AWS中存儲一條數據，而當今的經濟學開始時，經濟學是良好的。” “這就是每個人都希望的，在AI的推理方面，“如果曲線降到了這個水平，哦，天哪，最終用戶最終用戶的AI的採用率，或者它的企業一側將是壯觀的。 ”
辛格同意，並指出，DeepSeek AI的出現“改變了每個人都在實現效率方面的心態”。
整天，從成立到部署，許多小組都深入研究了企業AI項目。然而，有一個反復出現的主題：需要大幅度降低AI的成本以擴大其可訪問性。
彭博社的首席技術專家肖恩·愛德華茲（Shawn Edwards）在接受彭博情報局負責人戴維·德威爾（David Dwyer）採訪時說：“我認為DeepSeek並不令人驚訝。”他說：“讓我認為，如果您能揮舞魔杖並使這些模型非常有效地運行，那將是很棒的。”
AI模型的擴散
許多小組成員預計會增加而不是減少的AI基礎設施投資的原因之一是AI模型的數量越來越多。從當天開始的關鍵要點是，不會有一個AI模型來統治所有模型。
“我們使用一個模型家族，”愛德華茲解釋說。 “沒有最好的模型。”
小組成員同意，儘管“基礎”或“邊境”大語模型將繼續發展，但個人企業可能會使用數百甚至數千種AI模型。
另外：AI PC的興起：企業如何重塑其技術以跟上
這些模型可以在公司的專有數據上進行微調，這是對神經網絡進行最初的“預培訓”對通用數據進行重新訓練的過程。
“企業中的代理商需要模型之間的選擇性，”由風險投資科學公司Dataiku的平台戰略負責人Jed Dougherty說。 “他們需要對AI模型的控制和創建和具有可喚起性的能力”。
他說：“我們想將這些工具放在人們的手中。” “我們不希望十個Phds構建所有代理商。”
同樣，設計工具領域的領導者Adobe將定制模型作為創意的關鍵用例下注。 Adobe的新業務企業主管Hannah Elsakr在與彭博電視台主播Romaine Bostick的討論中說：“我們可以為您的品牌培訓定制模型擴展名，這可以為新的廣告活動提供幫助。”
增加處理需求
許多發言人建議，與AI模型一樣，公司內的AI代理的擴散正在推動處理需求。
Microsoft的Copilot Studio Agents and Automation負責人Ray Smith說：“您不會將整個過程塞入一個代理商，將其分為部分。”
史密斯（Smith）預測，通過單個界面，例如副唱片，“我們將與數百個代理商進行互動 - 它們只是編程中的應用程序”。
“我們將為代理商提供業務流程，告訴我們要完成的工作，”代理商將執行任務。他說：“代理應用程序只是一種新的工作流程方式。”
另外：NVIDIA在AI基準測試中占主導
史密斯指出，這種日常情況“在技術上都是可能的，這只是我們建立它的速度。”
在與彭博社的海德（Hyde）聊天時，詹姆斯·麥克尼文（James McNiven）表示，將AI“代理”帶給組織內更多人的努力是進一步降低成本的。
他提出：“我們如何在越來越多的設備上提供訪問。”他說：“我們正在看博士學位的模型”任務能力。
McNiven建議這樣的代理人應該充當人類的助手，這與十年前通過手機向發展中國家介紹了付款系統時相似的是：“我們如何將其提供給可以使用該能力的人？”
基礎模型的擴散
甚至通用的基礎模型也以驚人的速度增殖。
AWS計算和網絡負責人戴夫·布朗（Dave Brown）告訴彭博電視台錨點Caroline Hyde，Amazon AWS擁有1,800種不同的AI型號。他說，該公司正在“做很多事情來降低模型的成本”，包括開發自定義AI芯片，例如Trainium。
布朗暗示了NVIDIA，AMD，INTEL和其他通用芯片供應商的Brown說，AWS“使用我們自己的處理器更多的處理器”。
另外：Chatgpt的新圖像生成器打破了我的期望 - 現在可以免費嘗試
布朗說：“如果成本較低，客戶會做更多的事情。”
布朗指出，AWS每天與Claude語言模型家族的擬人化製造商合作。擬人化編程負責人在與Hyde的同一聊天中指出，“思維模型會導致大量使用能力”，指的是邁克爾·格斯滕哈伯（Michael Gerstenhaber），指的是所謂的推理模型的趨勢，例如DeepSeek R1和GPT-O1，以輸出有關最終答案的參數的verbose聲明。
Anthropic正在與AWS緊密合作，以修剪計算預算的方法，例如“及時緩存”，從先前的答案中存儲計算。
他說，儘管有這種趨勢，但“人類需要數十萬個加速器”，意思是以AI為註重的矽芯片，“許多數據中心”才能運行其模型。
布朗說，此外，動力AI的能源成本不斷提高，沒有放緩的跡象。他指出，當前的數據中心正在消耗數百兆瓦，最終將需要Gigawatt。 “它消耗的功率”，意思是AI，“很大，而且在許多數據中心中的足跡很大。”
另外：創始人說，全球AI計算將於2026年使用“多個紐約市”的權力。
經濟不確定性和AI投資
儘管有雄心勃勃的情況，但一個因素可能會破壞所有用例和投資計劃：經濟。
當會議在周三晚上結束時，小組成員和客人正在監視股市的下班後。美國總統唐納德·特朗普（Donald Trump）剛剛宣布了一套全球的關稅，這些關稅比華爾街預期的大多數人都更大，更全面。
彭博社的Rana說，傳統的技術投資領域，例如服務器和存儲，而不是AI，可能是任何經濟收縮的最初受害者。
他談到關稅時說：“我們關注的另一個大事是非AI技術支出。” “當我們看一下IBM，Accenture，Microsoft和其他所有人之類的人時，當我們將AI放在一秒鐘的時間裡時，這將是在這個收入季節的鬥爭。”
拉娜建議，即使在經濟不確定性和潛在衰退中必須修整預算，大型公司的首席財務官也可能優先考慮AI和轉移資金。
但是，不能保證這種樂觀的前景。
Rana說：“我最感興趣的是，如果所有這些大公司都將其Cap-Ex（資本支出）保持完好無損，” Rana說，包括AI數據中心，或者他們要說的是，您知道什麼嗎？這太不確定了。 ”
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2025年05月10日
WyattHill
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另外：什麼是DeepSeek AI？安全嗎？這是您需要知道的一切
該會議的標題為“生成AI：Scaling Laws of Deepneek”，充滿了討論，強調了持續的需求推動對AI的投資增加。
彭博社情報公司（Bloomberg Intelligence）的高級技術分析師曼德普·辛格（Mandeep Singh）說：“今天我們有十個面板，而這些小組的一個人說，我們的容量超出了我們的需求。”
辛格補充說：“沒有人在談論泡沫”，強調了該行業對AI未來的信心。
AI基礎設施構建：我們在哪裡？
辛格（Singh）在彭博情報公司（Bloomberg Intelligence）的同事，一位高級IT服務和軟件分析師提出了一個關鍵問題：“每個人現在最重要的問題是AI基礎設施構建。
拉娜承認，“沒人知道”。然而，DeepSeek AI引起的希望是，以較少的費用可以取得重大進步。
他說：“ DeepSeek震驚了很多人。”他觀察到：“如果您不需要那麼多GPU來運行模型，那麼為什麼我們需要5000億美元才能為星際之門項目進行5000億美元。”
拉娜（Rana）指出，該行業希望AI成本會暴跌，反映出雲計算成本的迅速下降。
另外：DeepSeek的新圖像模型是更便宜的AI的另一個勝利嗎？
他說：“成本曲線的下降可能需要六，七，八年才能在亞馬遜AWS中存儲一條數據，而當今的經濟學開始時，經濟學是良好的。” “這就是每個人都希望的，在AI的推理方面，“如果曲線降到了這個水平，哦，天哪，最終用戶最終用戶的AI的採用率，或者它的企業一側將是壯觀的。 ”
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彭博社的首席技術專家肖恩·愛德華茲（Shawn Edwards）在接受彭博情報局負責人戴維·德威爾（David Dwyer）採訪時說：“我認為DeepSeek並不令人驚訝。”他說：“讓我認為，如果您能揮舞魔杖並使這些模型非常有效地運行，那將是很棒的。”
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許多小組成員預計會增加而不是減少的AI基礎設施投資的原因之一是AI模型的數量越來越多。從當天開始的關鍵要點是，不會有一個AI模型來統治所有模型。
“我們使用一個模型家族，”愛德華茲解釋說。 “沒有最好的模型。”
小組成員同意，儘管“基礎”或“邊境”大語模型將繼續發展，但個人企業可能會使用數百甚至數千種AI模型。
另外：AI PC的興起：企業如何重塑其技術以跟上
這些模型可以在公司的專有數據上進行微調，這是對神經網絡進行最初的“預培訓”對通用數據進行重新訓練的過程。
“企業中的代理商需要模型之間的選擇性，”由風險投資科學公司Dataiku的平台戰略負責人Jed Dougherty說。 “他們需要對AI模型的控制和創建和具有可喚起性的能力”。
他說：“我們想將這些工具放在人們的手中。” “我們不希望十個Phds構建所有代理商。”
同樣，設計工具領域的領導者Adobe將定制模型作為創意的關鍵用例下注。 Adobe的新業務企業主管Hannah Elsakr在與彭博電視台主播Romaine Bostick的討論中說：“我們可以為您的品牌培訓定制模型擴展名，這可以為新的廣告活動提供幫助。”
增加處理需求
許多發言人建議，與AI模型一樣，公司內的AI代理的擴散正在推動處理需求。
Microsoft的Copilot Studio Agents and Automation負責人Ray Smith說：“您不會將整個過程塞入一個代理商，將其分為部分。”
史密斯（Smith）預測，通過單個界面，例如副唱片，“我們將與數百個代理商進行互動 - 它們只是編程中的應用程序”。
“我們將為代理商提供業務流程，告訴我們要完成的工作，”代理商將執行任務。他說：“代理應用程序只是一種新的工作流程方式。”
另外：NVIDIA在AI基準測試中占主導
史密斯指出，這種日常情況“在技術上都是可能的，這只是我們建立它的速度。”
在與彭博社的海德（Hyde）聊天時，詹姆斯·麥克尼文（James McNiven）表示，將AI“代理”帶給組織內更多人的努力是進一步降低成本的。
他提出：“我們如何在越來越多的設備上提供訪問。”他說：“我們正在看博士學位的模型”任務能力。
McNiven建議這樣的代理人應該充當人類的助手，這與十年前通過手機向發展中國家介紹了付款系統時相似的是：“我們如何將其提供給可以使用該能力的人？”
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布朗暗示了NVIDIA，AMD，INTEL和其他通用芯片供應商的Brown說，AWS“使用我們自己的處理器更多的處理器”。
另外：Chatgpt的新圖像生成器打破了我的期望 - 現在可以免費嘗試
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布朗指出，AWS每天與Claude語言模型家族的擬人化製造商合作。擬人化編程負責人在與Hyde的同一聊天中指出，“思維模型會導致大量使用能力”，指的是邁克爾·格斯滕哈伯（Michael Gerstenhaber），指的是所謂的推理模型的趨勢，例如DeepSeek R1和GPT-O1，以輸出有關最終答案的參數的verbose聲明。
Anthropic正在與AWS緊密合作，以修剪計算預算的方法，例如“及時緩存”，從先前的答案中存儲計算。
他說，儘管有這種趨勢，但“人類需要數十萬個加速器”，意思是以AI為註重的矽芯片，“許多數據中心”才能運行其模型。
布朗說，此外，動力AI的能源成本不斷提高，沒有放緩的跡象。他指出，當前的數據中心正在消耗數百兆瓦，最終將需要Gigawatt。 “它消耗的功率”，意思是AI，“很大，而且在許多數據中心中的足跡很大。”
另外：創始人說，全球AI計算將於2026年使用“多個紐約市”的權力。
經濟不確定性和AI投資
儘管有雄心勃勃的情況，但一個因素可能會破壞所有用例和投資計劃：經濟。
當會議在周三晚上結束時，小組成員和客人正在監視股市的下班後。美國總統唐納德·特朗普（Donald Trump）剛剛宣布了一套全球的關稅，這些關稅比華爾街預期的大多數人都更大，更全面。
彭博社的Rana說，傳統的技術投資領域，例如服務器和存儲，而不是AI，可能是任何經濟收縮的最初受害者。
他談到關稅時說：“我們關注的另一個大事是非AI技術支出。” “當我們看一下IBM，Accenture，Microsoft和其他所有人之類的人時，當我們將AI放在一秒鐘的時間裡時，這將是在這個收入季節的鬥爭。”
拉娜建議，即使在經濟不確定性和潛在衰退中必須修整預算，大型公司的首席財務官也可能優先考慮AI和轉移資金。
但是，不能保證這種樂觀的前景。
Rana說：“我最感興趣的是，如果所有這些大公司都將其Cap-Ex（資本支出）保持完好無損，” Rana說，包括AI數據中心，或者他們要說的是，您知道什麼嗎？這太不確定了。 ”
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如果你是音樂愛好者，你可能已經注意到隨著人工智能的發展，音樂產業正在迅速變化。其中最引人注目的發展之一是麥可傑克遜AI翻唱的出現。這些數位創作利用AI複製流行天王的獨特聲音和風格，帶來聽起來與原版驚人相似的新表演。但這些翻唱不僅是技術上的奇蹟；它們也引發了關於倫理、版權和在數位時代創造力意義的激烈辯論。讓我們來深入探討麥可傑克遜AI翻唱的最新熱議，包括法律爭
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