智通财经APP获悉，根据TrendForce集邦咨询最新研究报告指出，DeepSeek近期连续发布DeepSeek-V3、DeepSeek-R1等AI模型，将促使终端客户未来更审慎评估投入AI基础设施的合理性，采用更具效率的软件运算模型，以降低对GPU等硬件的依赖。CSP则可能扩大采用自家ASIC基础设施，以降低建置成本。因此，2025年以后产业对GPU AI芯片或半导体实际需求可能出现变化。
TrendForce集邦咨询表示，全球AI Server市场自2023年起快速成长，预期2025年占整体Server出货比例将逾15%，至2028年有望接近20%。近年大型CSP业者顺应AI训练需求积极扩建，自2025年起将重心扩展至边缘AI推理，除了采用NVIDIA Blackwell等新一代GPU平台，AWS等也加大开发自家ASIC力道，以提升成本效益、满足特定AI应用需求。中国CSP和DeepSeek等相关AI业者着重开发更高效的AI芯片或算法，以促进AI需求和应用的多元发展。
AI 行业过去依赖扩大模型、增加数据和提升硬件效能来发展，但成本与效率成为挑战。DeepSeek 采用蒸馏模型(Model Distillation)技术，压缩大型模型以提升推理速度并降低硬件需求，同时充分发挥 NVIDIA Hopper 降规版芯片的效益，最大化运算资源利用。其成本优势来自高效能硬件选择、新型蒸馏技术及 API 开源策略，不仅优化技术与商业应用的平衡，也展现 AI 产业向高效发展的趋势。
TrendForce集邦咨询指出，预期中国AI市场将朝两个重点方向发展，首先， AI相关业者将加速投入自主AI芯片或供应链发展，如中系大型CSP业者等除尽量采购目前尚可取得的H20外，未来将加速扩大发展自有ASIC，应用于自家数据中心。其次，中国将利用既有的互联网基础优势，以软件补足硬件缺陷，上述DeepSeek打破常规，改采蒸馏技术强化AI应用机会即是。
整体而言，预期未来国际形势变化将使欲投入AI发展的中国业者加速发展自有AI芯片或HBM等硬件。尽管其效能不及NVIDIA等GPU方案，然主要为满足中国市场自用数据中心基础建设，单位芯片效能已非唯一考虑。此外，DeepSeek等业者近期朝AI多模态模型发展，力求在更低的训练成本下，于特定应用领域达到类似效能，以加速实现商用化。
