<div id="readability-page-1">DeepSeek 震动硅谷，其高性价比的训练技术引发了市场的广泛关注。 在最新发布的研报中，花旗分析师 Atif Malik、Asiya Merchant 等详细分析了 DeepSeek 对 AI 基建产业链各环节的潜在影响，揭示了哪些环节将受益，哪些环节可能面临挑战。 花旗表示，DeepSeek 的 R1 模型有望推动 AI 模型的广泛采用，尤其是在消费者和企业市场中，随着计算成本的降低，AI 的潜在投资回报率（ROI）将显著提升。 在报告开头，花旗首先对缩放定律（Scaling laws）进行了定义，并指出，当前最新的观点认为，缩放定律有三个阶段：预训练、后训练和测试时间缩放。其中，DeepSeek 是 “测试时间缩放” 的绝佳范例。 <blockquote> 预训练（Pre-Training）：在大型数据集上训练机器学习模型以生成通用特征的过程。 后训练（Post-Training）：在预训练后通过强化学习、人类反馈等技术优化模型的一系列技术。 测试时间缩放（Test-Time Scaling）：在推理阶段，通过多步推理延长模型的思考过程。 </blockquote> 对 AI 基建产业链来说，DeepSeek 的创新技术带来的影响是多方面的。花旗认为，尽管某些环节可能面临短期挑战，但整体来看，AI 基础设施的建设将继续保持强劲增长。推理阶段的普及将为 GPU、ASIC、DCI 等环节带来新的机会，而训练需求的减少可能对 Retimers 和光模块等环节产生一定压力。 随着 AI 技术的不断进步，AI 基础设施的建设将成为全球科技行业的核心驱动力之一。DeepSeek 的创新不仅推动了 AI 模型的普及，也为 AI 基建产业链的各个环节带来了新的机遇与挑战。 <h2>对 AI 基建各细分领域的影响</h2> GPU：中性。 GPU 作为 AI 训练和推理的核心硬件，其市场需求一直保持强劲。花旗认为，尽管 DeepSeek 的技术可能减少对大规模训练的需求，但推理阶段的计算需求将增加，因此 GPU 市场整体保持中性。 ASIC（专用集成电路）：中性到积极。 ASIC 在 AI 推理阶段的表现尤为突出。花旗预计，随着推理需求的增加，ASIC 的市场份额将逐步扩大。尽管训练需求的减少可能对 ASIC 市场产生一定影响，但长期来看，推理需求的增长将抵消这一负面影响。ASIC 最终可能更多地与推理相关，因此训练阶段的潜在减少可能会被未来推理的增长所抵消。 Retimers（重定时器）：中性到消极。 Retimers（重定时器）主要用于高速数据传输，尤其是在 AI 训练阶段。花旗指出，随着 AI 计算从训练向推理转移，Retimers 的需求可能会下降，因为推理阶段的计算密集度较低，对高速数据传输的需求也相对减少。 光模块（Intra Server/DC）：中性到消极。 与 Retimers 类似，光模块在 AI 训练阶段的需求较高。花旗认为，随着推理阶段的普及，光模块的市场需求可能会受到一定影响，尤其是在数据中心内部的连接需求上。 DCI（数据中心互连）：积极。 DCI 相对不受训练与推理的影响，因为它与 AI 模型和工作负载的具体细节关系不大。花旗认为，DCI 的需求相对不受训练和推理比例变化的影响，推理阶段的增长将为 DCI 带来新的机会。 交换机：中性到积极。 交换机作为数据中心网络的核心组件，其市场需求与 AI 计算的普及密切相关。花旗指出，尽管训练需求的减少可能对交换机市场产生短期影响，但推理阶段的增长将推动更高的网络带宽需求，长期来看，交换机市场将保持中性至正面。 连接器：中性到积极。 与交换机类似，连接器被认为与训练与推理无关，其市场需求与 AI 基础设施的整体增长密切相关。花旗认为，随着 AI 计算的普及，连接器的需求将保持稳定，尤其是在分布式计算的推动下，连接器市场有望迎来新的增长点。 存储：中性到积极。 存储 OEM 尚未受到 AI 支出的影响，通常讨论 AI 的影响还为时尚远。花旗指出，尽管目前 AI 对存储设备的影响尚未完全显现，但随着推理阶段的加速，数据管理、数据移动和数据安全等方面的需求将推动存储市场的增长。 服务器 OEM（原始设备制造商）：中性。 花旗认为，尽管 AI 训练服务器的需求可能减少，但推理服务器的需求将增加，整体来看，服务器 OEM 市场将保持中性。 PC/智能手机：中性到积极。 随着 AI 模型的优化，本地设备上的 AI 计算能力将得到提升。花旗指出，这将推动 PC 和智能手机的更新换代，尤其是在具备更高计算能力的设备上，市场需求将保持中性至正面。风险提示及免责条款 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。</div>

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DeepSeek 的高性价比训练技术引发市场关注，花旗分析师指出其对 AI 基建产业链的影响。DeepSeek 的 R1 模型有望推动 AI 模型的广泛采用，降低计算成本，提升投资回报率。尽管某些环节面临挑战，整体 AI 基础设施建设仍将强劲增长。推理阶段的普及为 GPU、ASIC 等带来新机会，而训练需求减少可能对 Retimers 等产生压力。AI 基础设施将成为全球科技行业的核心驱动力。

- DeepSeek 的训练技术引发市场关注，影响 AI 基建产业链。  
- 花旗分析认为，推理阶段将为 GPU、ASIC 等带来新机会。  
- 整体来看，AI 基础设施建设将持续强劲增长。  

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一文读懂：对于 AI 基建产业链各环节，DeepSeek 利好哪些、又利空哪些？