已往泰半年，AI范畴内尤其火的一个词是Agentic AI——海内有译作代办署理式AI，也有译作智能体AI的。

许多人说DeepSeek只是本钱市场及平易近族主义的狂欢。但现实上就产物化的角度来看，DeepSeek-R1模子已经经于包括腾讯微信、baidu搜刮、知乎直答等平凡人能接触到的运用中周全接入 即便DeepSeek简直有着偏高的幻觉率，常常瞎扯八道，但它对于中文收集而言，简直已经经成为不少人的事情助手。

但与此同时，咱们也看到了本年春节先后DeepSeek爆火之时，本钱市场的不睬性。最初报导遍及说起DeepSeek-V3总练习成本不到600万美元，且模子质量还有逾越了同期的Llama3.1,Claude3.5；DeepSeek官网面向开发者的API标价(每一百万token价格)仅有OpenAIo1的几十分之一；甚至有社区喜好者测验考试于当地部署满血版617B参数范围的DeepSeek-R1，硬件成本投入不外4-5万元人平易近币。

有关AI利用成本年夜幅降低的说法登上不少媒体的头版头条，提供AI基础举措措施的NVIDIA股价随之下跌，就连能源板块都遭到影响。市场对于AI芯片的需求真的会跟着DeepSeek的推出变患上更低，以致连电力需求也没有以前猜测患上那末激进了吗？

前不久于《国际电子商情》姊妹刊《电子工程专辑》发布的《DeepSeek的杰文斯悖论：AI芯片市场成长前瞻》一文中，咱们明确提到了AI芯片和基础举措措施短时间遭到DeepSeek的影响，只是市场的不睬性举动。本文则指望从相对于更周全的角度来解读AI芯片市场的潜于成长可能性，和为何说DeepSeek现实上是于助推AI芯片行业前行。

明确两个基本领实

已往泰半年，AI范畴内尤其火的一个词是AgenticAI 海内有译作代办署理式AI，也有译作智能体AI的。参照NVIDIA对于AgenticAI的界说，这个词呈现于GenerativeAI(天生式AI)以后，于PhysicalAI(具身智能)以前(图1)。

图1：AI成长的几个阶段图片来历：英伟达

抛开AgenticAI有益用各种技能 主动适配 做决议计划的能力，本年NVIDIA的GTC开发者年夜会上，黄仁勋说AgenticAI的要害特征是于感知及理解上下文之后， 它能逻辑推理(reason)，经由过程推理往返答或者解决问题。 它能于做出计划之后再采纳步履。 此刻，它还有能理解多模态信息，进修网站或者差别来历的文本、图片、视频资料，并基在这些信息及常识来事情。

中文收集遍及将reason译作 推理 但请留意这里的推理及咱们于谈AI练习与推理(Inference)式的推理有区分。Inference指的是将已经经练习好的AI模子投入到现实利用中，利用模子的历程即为Inference；而reason则是指，经由过程一步步的计划及逻辑推理来解决繁杂问题的历程。

咱们可以认为，开启了 深度思索 之后的DeepSeek-R1即为典型的AgenticAI。今朝新推向市场的对于话式AI基本也都已经经撑持以逻辑推理的情势回覆及解决问题了。而reason的历程简直包括了Inference。凡是咱们说reason需要对于相干信息(内部及外部的)做布局化，形成逻辑步调举行逻辑推理，已经经不但是获取及利用既有信息的简朴Inference。

好比黄仁勋于主题演讲中提到的一个例子，让AI摆设婚宴之上的坐次。这个问题需要思量的因素至少包括了文化传统、人际瓜葛、家庭成员亲疏、利便照相的角度等。传统年夜语言模子回覆该问题时，以 one-shot 的方式给出谜底少在500个token。云上的此类年夜语言模子办事都能迅速作答。

而逻辑推理模子(reasoningmodel)需要用到快要9,000个token才给出谜底，正式作答的相应时间比拟one-shot式的回覆方式也慢了不少。但两相对于比不难发明，one-shot式的年夜语言模子更易给堕落误谜底，具有reason逻辑推理能力的年夜语言模子则能容易给出优解。

不雅察DeepSeek-R1正式作答前的思索历程会发明，它甚至会对于已经经得到的谜底再做回测。逻辑推理模子会对于问题做拆解，会于差别的要领间选择最好谜底，会做一致性测试，甚至会将获得的谜底 放回到方程中，确保其更高的准确性 (图2)。

图2：分步调推理问题的AgenticAI图片来历：国际电子商情

从高抽象维度相识AgenticAI，对于在咱们弄清晰AI芯片市场的潜于成长有甚么价值呢？由于既然不少人认为DeepSeek这种逻辑推理模子的降生会让AI芯片和基础举措措施需求降低，咱们就有须要先理解其基本观点，以和别的两个基本领实：(1)AgenticAI是否倾覆了现有AI技能范式；(2)AgenticAI处于AI汗青成长长河里的哪一个阶段？

第一个问题很轻易回覆：虽然AgenticAI变患上更智能了，也被包括NVIDIA于内的企业划归于天生式AI(GenerativeAI)以后，但其焦点仍旧是天生式AI，虽然它相较之前的年夜语言模子更高级了。其事情方式同样未离开预练习、后练习(包括fine-tune等流程)、推理(Inference)的范式。

幻方量化及梁文锋团队简直于DeepSeek模子的练习阶段做出了各类工程立异，特别于技能禁运的条件下，实现硬件使用效率的最年夜化，使患上其练习成本获得可不雅的降低。但不能不认可的是，此中的绝年夜部门要领及技能是站于了伟人的肩膀上，好比说MLA(多层留意力架构)、MTP(多token猜测)都是既有技能方案，DeepSeek则是这些技能实践的佼佼者。

以是第一个问题的谜底是，包括DeepSeek于内的AgenticAI并无倾覆现有AI技能范式。现有绝年夜部门插手了逻辑推理能力的对于话AI办事也依旧需要连续对于模子做出精进，并于及用户的交互中举行推理(Inference)。

至在第二个问题，AgenticAI对于在AI而言处于哪一个阶段。咱们于已往一个季度采访了好些市场介入者。险些所有市场介入者都认为，虽然AI是个有些年初的技能，但其成长阶段依旧相对于低级。好比ImaginationTechnologies产物治理与市场营销副总裁DennisLaudick于接管《国际电子商情》采访时就说： 从人工智能的改良范围及速率来看，很较着，咱们仅仅处在计较机编程方式及计较机功效发生底子性厘革的初步。

瞻望将来，科技行业今朝需努力的一个要害使命是使用此刻可得到的投资，开发相干解决方案及运用，为人工智能提供动力，使其走出增加阶段，并充实阐扬其潜力。 Dennis提到，主动驾驶、智能呆板人都是对于在AI而言极具吸引力及有待开释价值的市场。

凡是某市场处于低级成长阶段时，会有几个明确的市场旌旗灯号：(1)市场介入者许多，草创企业扎堆， 百花齐放 ；(2)部门市场介入者营收及利润出现出飙升态势。或者也多是技能未周全落地以前，部门市场介入者处于持久吃亏状况，投资者则由于看好该市场，而连续为其输血，追求持久好处。

AI芯片市场基本具有上述所有特色。《电子工程专辑》2024Q4的国产AI芯片研究陈诉提到现有AI芯片市场介入者依旧浩繁；头部上市企业如寒武纪自上市以来吃亏近况暂无改善迹象，营收不确定性明确；NVIDIA2025财年营收1,305亿美元，同比增加114% 此中数据中央营收1,152亿美元，增幅到达了142% 要知道这类看起来夸张的增速已经经连续了好几年。

AgenticAI带来了甚么

那末基在上述两个问题的结论(1)包括AgenticAI于内的AI技能今朝尚处在成长初期或者高速成长期，(2)AI技能范式并未发生底子性改变，基本可以推倒出，AI芯片、基础举措措施都将连续高速成长，而不是像年头市场预期的那样需求走低。那末市场潜力毕竟还有有多年夜，或者者说AgenticAI毕竟能带来甚么？

NVIDIA本身宣布的数据是，面向美国4家顶级CSP(云办事供给商，包括AWS,Azure,GCP及OCI)的上一代Hopper显卡出货量，2024年到达巅峰，约为130万片GPU。而去年GTC之上发布的Blackwell显卡，到本年3月为止，则已经经面向这几家CSP出货了约莫360万片GPU。这份数据一方面天然能看出，NVIDIA实现事迹高速增加的部门依据；但与此同时也能体现AI技能处于成长的低级或者高速成长阶段。

以是研究机构Dell Oro认为，全世界数据中央的CapEx(本钱支出)会于2028年跨越1万亿$；部门研究机构也将2030年半导体市场价值将破万亿$的时间预期做了调解(好比IBS就将行业破万亿的时间提早到了2028年)，皆因AI技能的成长凌驾了很多人的预期。

这里简直有个相称不切合直觉的事实：假如说DeepSeek提高了AI技能的效率，不异算力告竣的AI智能水平更高了，那末为何说AI芯片和基础举措措施价值还有将连续走高？咱们认为，这个问题年夜概可以从两个角度往返答。(1)AgenticAI对于AI算力的需求变化；(2)市场成长的杰文斯悖论。

先谈第一个角度：AgenticAI对于AI算力的需求变化问题。切磋算力需求变化，无非分练习、推理(Inference)两部门。

从练习的角度来讲，现有阐发资料已经经有不少去谈DeepSeek公然所谓不到600万美元的练习成本实则仅涵盖了整体成本的一部门 这600万美元只包括了预练习的GPU固定成本开消，并无算上研发、人材、硬件等的总成本；也没有算上企业要真正运用DeepSeek模子时的后练习成本 就像腾讯面向微信用户开放DeepSeek模子利用，其实不是将模子拿来，架上自家的数据中央就能用的。要知道幻方量化很早就手握 万卡 资源，昔时仅有baidu、腾讯、字节跳动等互联网年夜厂才享有 万卡 入场券。

练习部门的成本问题，本文再也不做胪陈 可以必定的是，单元算力投入告竣的模子质量，或者者练习的总体效率程度简直是提高了的，但不克不及是以认为AI时代的总练习成本有显著降落，这一点将于后文的杰文斯悖论部门做胪陈。

而于推理(Inference)部门，许多人将DeepSeek官方标定的API百万token输入价格(缓存掷中时，每一百万token，DeepSeek-V3为0.5元，DeepSeek-R1为1元)作为其推理成本低的依据。但现实上咱们知道幻方量化并无筹算藉由DeepSeek的贸易运营来实现年夜范围盈利，DeepSeek官网持久处于 办事器忙碌 状况，也未有推理基础举措措施的扩展动作。这个标价其实不能作为与其他模子推理成本对于比的直接依据。

本文的第一部门已经经阐了然AgenticAI并未转变AI技能范式，与此同时于婚宴坐次摆设的例子中，推理模子以快要9,000个token，获得了最优解。9,000个token的天生，相较在传统年夜语言模子one-shot式仅500个token的输出，于token天生速率不异的环境下，算力要求高了10+倍。

换句话说，AI计较的推理(Inference)流程比拟之前多出了10+倍的算力需求。可能许多读者对于在年夜语言模子的算力需求没有量级观点。对于在逻辑推理流程来讲，模子接到哀求之后起首举行prefill(预填充)阶段 可理解为思索历程，这个阶段对于算力要求很年夜；随后于正式输出阶段，即decode(解码)阶段则对于带宽要求很高 此历程需要拜候内存中的海量数据，迭代举行快速及连续的数据搬运，每一秒数据量可以到达数百TB/s。

而每一个token的天生都需要重复举行decode操作，每一次都象征着万亿范围参数、海量数据拜候。也就是说快要9,000个token输出，每个都要履历这类范围的操作。很显然，AgenticAI的推理(Inference)算力需求比拟已往是显著增长的(留意：这里不克不及说成本显著增长)。

于此基础上还有需要思量一个因素：因为逻辑推理模子事情时，于算力必然的环境下，相应用户哀求的速率变慢了，则企业基在用户体验、留住用户的角度，还有要思量晋升相应速率。假如相应速率能晋升10倍，则于token输出比拟已往要多出10倍的环境下，告竣了用户体验的均衡。

图3：算力必然时，资源分配于AI差别阶段的变化图片来历：国际电子商情

以是总的来讲，AgenticAI于显著晋升繁杂使命推理能力的同时，年夜幅晋升了单次推理的算力需求。市场此前认定DeepSeek年夜幅降低了AI练习成本，即便这一命题建立，却也纰漏了其推理资源于增长的事实(虽然咱们不克不及简朴地说，成本于增长)。换句话说AgenticAI时代，总体资源分配方式是从原本高算力需求的预练习阶段，逐渐向推理阶段歪斜(图3)。

更况且，从社会对于AI的总投入来看，即即是练习阶段，AI的价值也真的没有降低。

5年内，AI世界都发生了甚么？

有个颇为有趣的事实，多是安身天生式AI或者AgenticAI带来糊口与事情便当当下的人们已经经遗忘的：2020年的人类年夜概不管怎样也不会想到，2025年的人会天天及AI措辞，还有借助AI来会商事情。

此刻Youtube上热点的AI课程，课后功课会要修业生练习7B参数的模子(实则为fine-tune)。回首2019年GPT-2刚发布之时，1.5B参数目已经经让行业与本钱市场咋舌了。也就是说，2025年今天的任何一位AI专业学生，带着已经经不算强的Llama2-7B模子回到2020年先后，就足以让彼时的OpenAI感应毁天灭地了。可见AI技能成长之快是彻底倾覆了今世人的认知的。

另外一个相干的主要结论于《DeepSeek的杰文斯悖论：AI芯片市场成长前瞻》中：于模子参数目级稳定的环境下，每一8个月模子能力就晋升1倍。去年面壁智能就于发布会上说，如今2B参数目的模子，于现实体现上就能比肩几年前170B参数目的模子。还有有一些研究机构则提出，AI模子要告竣不异能力所需算力，每一年降低4-10倍。

则对于应的，告竣不异推理(Inference)效果的成本就于近两年年夜幅降落了。2022年1月GPT3的每一百万token推理成本(基在MMLU年夜型多使命语言理解基准)还有于年夜几十美元的高位，GPT3.5Turbo就将该值拉到了二、3美元的水平，Llama2-7B实现了百万token推理成本1美元，到近代的Llama3.2-3B让这个数字低到不足0.1美元。

短短3年时间，实现GPT3相似质量的AI模子推理价格降落了1,200倍。(如图4；留意，这里的成本降落是指单元token的推理成本，而非单次推理的成本也降落到这一量级程度，特别思量AgenticAI单次推理的token数目增加了10+倍)

图4：2022年至今年夜语言模子的成本降落趋向图片来历：国际电子商情

可见于AI芯片堆算力 鼎力大举出古迹 的同时，整个AI技能栈的上层也于努力晋升AI效率，令AI利用成本的降速远快在昔时半导体范畴的摩尔定律。也许许多人将AI技能称作人类汗青的第四次科技革命是有原理的。

这一阶段，工程师致力在寻觅以更低的成本告竣不异效果的路径，是以人工智能的成长阶段及机械化飞行的演进并没有二致。 Dennis说， 像DeepSeek如许的冲破性变化是一定会呈现的。 究竟要告竣 人工智能无处不于、人尽可用 的方针， 就需要以更低的成本及更少的计较资源来实现。

以是咱们才说DeepSeek告竣现如今的热度及成绩，是站于了伟人的肩膀上。业内同人已往几年就有着不异的方针、做着不异的工作。这也是AgenticAI可以或许进入人们一样平常糊口的先决前提。由于假如推理成本没有降到这个水平，以3年前GPT-3的推理成本，AgenticAI生怕也只是有钱人的玩具。

这些是人类通往AGI(通用人工智能)的必由之路，则市场更不该当诧异这些年来企业、数据中央年夜量购入AI芯片的价值。可能现下的焦点问题是，AI效率于提高、算力也于晋升，那末毕竟人类需要几多算力才能到达真正意义上的AGI？

现实上研究机构每一年所做的市场猜测就是要回覆这个问题。《DeepSeek的杰文斯悖论：AI芯片市场成长前瞻》一文也已经经援引了麦肯锡对于将来5年的判定。但咱们认为，这仍旧是个难以计较的繁杂问题。 即便人工智能模子的效率于不停提高，对于人工智能的需求的增加速率仍远远跨越硬件的供给速率。 这是包括Imagination于内的险些所有市场介入者的共鸣。

此处再给别的一个维度的参考，本年GTC上NVIDIA预报了2年后要上市的RubinUltraNVL576体系 该机架将由576片RubinUltradie组成，单片RubinUltra片内存储1TBHBM4e。整个体系机能晋升14倍，存储资源涨8倍，体系内及体系外的互联带宽别离晋升12倍及8倍(比拟在GB300NVL72)。

这显然是冲破了半导体 摩尔定律 的数字。数十倍机能晋升于电子体系一年迭代时间里发生，且于NVIDIA看来还有未必满意AI算力需求：可见于现有市场介入者看来，DeepSeek会降低AI基建需求的初期误判是好笑的(图5)。

图5：AI数据中央将是人类社会的中坚气力图片来历：国际电子商情

将来的AI总算力需求需求

末了还有是回到经典的杰文斯悖论。Dennis评价DeepSeek的立异结果 现实上是为AI硬件打开了更年夜的市场 ， 为世界创造了更多的AI技能运用空间 ， 降低了AI计较需求门坎，为行业里的其他传统企业及新创公司提供了全新的竞争手腕 。

就像第一次科技革命之时，蒸汽机的效率晋升致单元动力耗煤降落，但社会的煤炭总耗损量却由于蒸汽机运用场景扩大而激增。类比AI市场，虽然说告竣不异能力的AI模子练习及推理成本于降落，但总投入却将发生年夜幅增长 由于需求也随之增长了。

以是咱们可以说(1)AI成本降落会进一步动员AI运用的普和，更多行业及场景城市最先结构AI运用；(2)效率的晋升也会促进新运用场景的呈现，运用层面的立异甚至会是此刻的人类始料未和的；

(3)动员AI技能竞争及效率连续冲破，也就是AI技能栈的连续效率优化会促成竞争，进一步动员市场总体成长。虽然本文重要是于谈AI模子和算法的效率晋升，但近些年AI芯片的效率晋升也于连续，不仅是NVIDIA的GPU、体系和诸如Dynamo如许的中间件。Dennis于采访中也说，近来发布的ImaginationDXTPGPUIP，能效比拟上代晋升20%。这于咱们看来会成为接下来几年AI技能前进的常态。

遥想AlexNet方才促进这一波AI热潮之时，就有人预言了 强AI 连续成长的时代，每一5年的技能迭代，就可能让人意想不好博体育到，再也回不去畴前。本年的IICShanghai勾当上，还有有佳宾认为，AI对于人类糊口习气的潜于影响将跨越智能手机。也许二、3年之后的人类回望2025年的咱们，就已经经不睬解为什么其时的人类技能云云掉队了。

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