DeepSeek促进了AI支出，与信念相反
2025年05月10日
WyattHill
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股市在一月份的跌倒，这引起了中国人工智能突破DeepSeek AI及其具有成本效益的计算方法的嗡嗡声，可能会导致人们相信公司正在撤回对AI芯片和系统的投资。但是，我在由彭博情报公司组织的纽约生成AI会议上的经验描绘了一幅不同的画面。扩大生成AI使用的热情显而易见，这表明在这一领域的支出远非放缓。
另外：什么是DeepSeek AI？安全吗？这是您需要知道的一切
该会议的标题为“生成AI：Scaling Laws of Deepneek”，充满了讨论，强调了持续的需求推动对AI的投资增加。
彭博社情报公司（Bloomberg Intelligence）的高级技术分析师曼德普·辛格（Mandeep Singh）说：“今天我们有十个面板，而这些小组的一个人说，我们的容量超出了我们的需求。”
辛格补充说：“没有人在谈论泡沫”，强调了该行业对AI未来的信心。
AI基础设施构建：我们在哪里？
辛格（Singh）在彭博情报公司（Bloomberg Intelligence）的同事，一位高级IT服务和软件分析师提出了一个关键问题：“每个人现在最重要的问题是AI基础设施构建。
拉娜承认，“没人知道”。然而，DeepSeek AI引起的希望是，以较少的费用可以取得重大进步。
他说：“ DeepSeek震惊了很多人。”他观察到：“如果您不需要那么多GPU来运行模型，那么为什么我们需要5000亿美元才能为星际之门项目进行5000亿美元。”
拉娜（Rana）指出，该行业希望AI成本会暴跌，反映出云计算成本的迅速下降。
另外：DeepSeek的新图像模型是更便宜的AI的另一个胜利吗？
他说：“成本曲线的下降可能需要六，七，八年才能在亚马逊AWS中存储一条数据，而当今的经济学开始时，经济学是良好的。” “这就是每个人都希望的，在AI的推理方面，“如果曲线降到了这个水平，哦，天哪，最终用户最终用户的AI的采用率，或者它的企业一侧将是壮观的。”
辛格同意，并指出，DeepSeek AI的出现“改变了每个人都在实现效率方面的心态”。
整天，从成立到部署，许多小组都深入研究了企业AI项目。然而，有一个反复出现的主题：需要大幅度降低AI的成本以扩大其可访问性。
彭博社的首席技术专家肖恩·爱德华兹（Shawn Edwards）在接受彭博情报局负责人戴维·德威尔（David Dwyer）采访时说：“我认为DeepSeek并不令人惊讶。”他说：“让我认为，如果您能挥舞魔杖并使这些模型非常有效地运行，那将是很棒的。”
AI模型的扩散
许多小组成员预计会增加而不是减少的AI基础设施投资的原因之一是AI模型的数量越来越多。从当天开始的关键要点是，不会有一个AI模型来统治所有模型。
“我们使用一个模型家族，”爱德华兹解释说。 “没有最好的模型。”
小组成员同意，尽管“基础”或“边境”大语模型将继续发展，但个人企业可能会使用数百甚至数千种AI模型。
另外：AI PC的兴起：企业如何重塑其技术以跟上
这些模型可以在公司的专有数据上进行微调，这是对神经网络进行最初的“预培训”对通用数据进行重新训练的过程。
“企业中的代理商需要模型之间的选择性，”由风险投资科学公司Dataiku的平台战略负责人Jed Dougherty说。 “他们需要对AI模型的控制和创建和具有可唤起性的能力”。
他说：“我们想将这些工具放在人们的手中。” “我们不希望十个Phds构建所有代理商。”
同样，设计工具领域的领导者Adobe将定制模型作为创意的关键用例下注。 Adobe的新业务企业主管Hannah Elsakr在与彭博电视台主播Romaine Bostick的讨论中说：“我们可以为您的品牌培训定制模型扩展名，这可以为新的广告活动提供帮助。”
增加处理需求
许多发言人建议，与AI模型一样，公司内的AI代理的扩散正在推动处理需求。
Microsoft的Copilot Studio Agents and Automation负责人Ray Smith说：“您不会将整个过程塞入一个代理商，将其分为部分。”
史密斯（Smith）预测，通过单个界面，例如副唱片，“我们将与数百个代理商进行互动 - 它们只是编程中的应用程序”。
“我们将为代理商提供业务流程，告诉我们要完成的工作，”代理商将执行任务。他说：“代理应用程序只是一种新的工作流程方式。”
另外：NVIDIA在AI基准测试中占主导
史密斯指出，这种日常情况“在技术上都是可能的，这只是我们建立它的速度。”
在与彭博社的海德（Hyde）聊天时，詹姆斯·麦克尼文（James McNiven）表示，将AI“代理”带给组织内更多人的努力是进一步降低成本的。
他提出：“我们如何在越来越多的设备上提供访问。”他说：“我们正在看博士学位的模型”任务能力。
McNiven建议这样的代理人应该充当人类的助手，这与十年前通过手机向发展中国家介绍了付款系统时相似的是：“我们如何将其提供给可以使用该能力的人？”
基础模型的扩散
甚至通用的基础模型也以惊人的速度增殖。
AWS计算和网络负责人戴夫·布朗（Dave Brown）告诉彭博电视台锚点Caroline Hyde，Amazon AWS拥有1,800种不同的AI型号。他说，该公司正在“做很多事情来降低模型的成本”，包括开发自定义AI芯片，例如Trainium。
布朗暗示了NVIDIA，AMD，INTEL和其他通用芯片供应商的Brown说，AWS“使用我们自己的处理器更多的处理器”。
另外：Chatgpt的新图像生成器打破了我的期望 - 现在可以免费尝试
布朗说：“如果成本较低，客户会做更多的事情。”
布朗指出，AWS每天与Claude语言模型家族的拟人化制造商合作。拟人化编程负责人在与Hyde的同一聊天中指出，“思维模型会导致大量使用能力”，指的是迈克尔·格斯滕哈伯（Michael Gerstenhaber），指的是所谓的推理模型的趋势，例如DeepSeek R1和GPT-O1，以输出有关最终答案的参数的verbose声明。
Anthropic正在与AWS紧密合作，以修剪计算预算的方法，例如“及时缓存”，从先前的答案中存储计算。
他说，尽管有这种趋势，但“人类需要数十万个加速器”，意思是以AI为注重的硅芯片，“许多数据中心”才能运行其模型。
布朗说，此外，动力AI的能源成本不断提高，没有放缓的迹象。他指出，当前的数据中心正在消耗数百兆瓦，最终将需要Gigawatt。 “它消耗的功率”，意思是AI，“很大，而且在许多数据中心中的足迹很大。”
另外：创始人说，全球AI计算将于2026年使用“多个纽约市”的权力。
经济不确定性和AI投资
尽管有雄心勃勃的情况，但一个因素可能会破坏所有用例和投资计划：经济。
当会议在周三晚上结束时，小组成员和客人正在监视股市的下班后。美国总统唐纳德·特朗普（Donald Trump）刚刚宣布了一套全球的关税，这些关税比华尔街预期的大多数人都更大，更全面。
彭博社的Rana说，传统的技术投资领域，例如服务器和存储，而不是AI，可能是任何经济收缩的最初受害者。
他谈到关税时说：“我们关注的另一个大事是非AI技术支出。” “当我们看一下IBM，Accenture，Microsoft和其他所有人之类的人时，当我们将AI放在一秒钟的时间里时，这将是在这个收入季节的斗争。”
拉娜建议，即使在经济不确定性和潜在衰退中必须修整预算，大型公司的首席财务官也可能优先考虑AI和转移资金。
但是，不能保证这种乐观的前景。
Rana说：“我最感兴趣的是，如果所有这些大公司都将其Cap-Ex（资本支出）保持完好无损，” Rana说，包括AI数据中心，或者他们要说的是，您知道什么吗？这太不确定了。”
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2025年05月10日
WyattHill
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另外：什么是DeepSeek AI？安全吗？这是您需要知道的一切
该会议的标题为“生成AI：Scaling Laws of Deepneek”，充满了讨论，强调了持续的需求推动对AI的投资增加。
彭博社情报公司（Bloomberg Intelligence）的高级技术分析师曼德普·辛格（Mandeep Singh）说：“今天我们有十个面板，而这些小组的一个人说，我们的容量超出了我们的需求。”
辛格补充说：“没有人在谈论泡沫”，强调了该行业对AI未来的信心。
AI基础设施构建：我们在哪里？
辛格（Singh）在彭博情报公司（Bloomberg Intelligence）的同事，一位高级IT服务和软件分析师提出了一个关键问题：“每个人现在最重要的问题是AI基础设施构建。
拉娜承认，“没人知道”。然而，DeepSeek AI引起的希望是，以较少的费用可以取得重大进步。
他说：“ DeepSeek震惊了很多人。”他观察到：“如果您不需要那么多GPU来运行模型，那么为什么我们需要5000亿美元才能为星际之门项目进行5000亿美元。”
拉娜（Rana）指出，该行业希望AI成本会暴跌，反映出云计算成本的迅速下降。
另外：DeepSeek的新图像模型是更便宜的AI的另一个胜利吗？
他说：“成本曲线的下降可能需要六，七，八年才能在亚马逊AWS中存储一条数据，而当今的经济学开始时，经济学是良好的。” “这就是每个人都希望的，在AI的推理方面，“如果曲线降到了这个水平，哦，天哪，最终用户最终用户的AI的采用率，或者它的企业一侧将是壮观的。”
辛格同意，并指出，DeepSeek AI的出现“改变了每个人都在实现效率方面的心态”。
整天，从成立到部署，许多小组都深入研究了企业AI项目。然而，有一个反复出现的主题：需要大幅度降低AI的成本以扩大其可访问性。
彭博社的首席技术专家肖恩·爱德华兹（Shawn Edwards）在接受彭博情报局负责人戴维·德威尔（David Dwyer）采访时说：“我认为DeepSeek并不令人惊讶。”他说：“让我认为，如果您能挥舞魔杖并使这些模型非常有效地运行，那将是很棒的。”
AI模型的扩散
许多小组成员预计会增加而不是减少的AI基础设施投资的原因之一是AI模型的数量越来越多。从当天开始的关键要点是，不会有一个AI模型来统治所有模型。
“我们使用一个模型家族，”爱德华兹解释说。 “没有最好的模型。”
小组成员同意，尽管“基础”或“边境”大语模型将继续发展，但个人企业可能会使用数百甚至数千种AI模型。
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这些模型可以在公司的专有数据上进行微调，这是对神经网络进行最初的“预培训”对通用数据进行重新训练的过程。
“企业中的代理商需要模型之间的选择性，”由风险投资科学公司Dataiku的平台战略负责人Jed Dougherty说。 “他们需要对AI模型的控制和创建和具有可唤起性的能力”。
他说：“我们想将这些工具放在人们的手中。” “我们不希望十个Phds构建所有代理商。”
同样，设计工具领域的领导者Adobe将定制模型作为创意的关键用例下注。 Adobe的新业务企业主管Hannah Elsakr在与彭博电视台主播Romaine Bostick的讨论中说：“我们可以为您的品牌培训定制模型扩展名，这可以为新的广告活动提供帮助。”
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许多发言人建议，与AI模型一样，公司内的AI代理的扩散正在推动处理需求。
Microsoft的Copilot Studio Agents and Automation负责人Ray Smith说：“您不会将整个过程塞入一个代理商，将其分为部分。”
史密斯（Smith）预测，通过单个界面，例如副唱片，“我们将与数百个代理商进行互动 - 它们只是编程中的应用程序”。
“我们将为代理商提供业务流程，告诉我们要完成的工作，”代理商将执行任务。他说：“代理应用程序只是一种新的工作流程方式。”
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