DeepSeek旗下人工智能模型R1近期被麦格理（Macquarie）分析师质疑，其开发成本或远高于官方公布的数字。报告指，实际开发成本预估达26亿美元，较DeepSeek先前公布的数字高出467倍。分析师认为，人工智能领域的投资与技术发展息息相关，成本下降虽能推动普及，但市场增长仍依赖资本支出。
麦格理分析师在最新报告中指：“我们估算DeepSeek-R1实际开发成本为26亿美元”，“这个估算是基于先前的研究得出的结论，开发成本比报告数字高出467倍。”。分析师认为，计算资源是一种拥有明确成本曲线的商品，硬件效率的提升可增加计算能力的供应，而软件的进步则减少对计算资源的需求。
分析师认为，计算能力的增长与硬件性能提升密不可分。报告提及，计算硬件效率的提升使得每兆瓦可支持的AI运算单位增加，而软件技术的进步则降低对计算资源的需求，两者共同推动AI技术发展。“硬件效率提升使每单位电力可支持的AI运算能力增加，而改善软件则能降低运算需求，使整体AI运算成本下降。”报告指出，这种变化有助于人工智能应用的广泛采用。
除了成本问题，报告也强调开源人工智能技术的影响。开放源码模式让开发者能免费使用技术，同时采用麻省理工学院（MIT）许可证等开放授权，令AI企业可降低进入门槛。分析师表示，这将促使更多企业投入AI模型开发，进一步推动市场竞争与技术创新。“开源人工智能模式的优势在于降低技术与资金门槛，令更多企业能够参与AI基础模型的构建。”报告指出，这种趋势将改变人工智能市场格局。
即使AI开发成本受到关注，市场对计算资源的需求仍在上升。分析师提及“杰文斯悖论”，即技术效率提高反而会带动资源消耗增加。AI领域也受此影响，运算成本下降后，反而使企业更积极投入AI训练与推理运算，进一步扩大整体计算资源的需求。报告也指出，人工智能相关投资已成为数据中心运营商的主要增长动力。随着AI应用需求不断扩大，企业对计算基础设施的支出将持续上升。
数据源：Investing.com
