21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者孔海麗 北京報(bào)道
DeepSeek的后勁兒來了，算力需求暴增，“GPU不夠用了”。
當(dāng)DeepSeek以557.6萬(wàn)美元的極低成本訓(xùn)練出性能匹敵GPT-4的V3模型，后又推出推理成本極低的R1模型時(shí)，市場(chǎng)的爭(zhēng)議在于，AI算力需求是否會(huì)被效率革命替代？
DeepSeek的技術(shù)路線本質(zhì)是“算力平權(quán)”，其結(jié)合算法創(chuàng)新和硬件優(yōu)化，通過模型蒸餾技術(shù)讓中小企業(yè)也能低成本部署AI應(yīng)用。表面上看，DeepSeek的“降本”舉措推廣后，就不需要那么多的算力了；但實(shí)際上，DeepSeek現(xiàn)象加速了AI應(yīng)用的普及。大批機(jī)構(gòu)和企業(yè)接入DeepSeek，并推動(dòng)了一輪中國(guó)AI科普潮，推理計(jì)算迅速成為算力需求主力。
這正是杰文斯悖論的寫照：效率提升反而令資源消耗激增。也就是說，當(dāng)DeepSeek現(xiàn)象帶來AI端側(cè)的應(yīng)用潮時(shí)，算力需求反而會(huì)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。
IDC與浪潮信息2月16日聯(lián)合發(fā)布《中國(guó)人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》顯示，2024年，中國(guó)智能算力規(guī)模達(dá)725.3百億億次/秒（EFLOPS），同比增長(zhǎng)74.1%；報(bào)告預(yù)計(jì)，2025年，中國(guó)智能算力規(guī)模將達(dá)到1037.3EFLOPS，較2024年增長(zhǎng)43%。其實(shí)這個(gè)報(bào)告主要還是在DeepSeek爆火前完成撰寫的。我國(guó)算力需求近兩個(gè)月增長(zhǎng)更猛。
正是因?yàn)樾枨笤谠鲩L(zhǎng)，而有太多的需求未被滿足，最近兩個(gè)月，算力租賃市場(chǎng)價(jià)格上漲明顯。DeepSeek本身，也因算力無法及時(shí)滿足龐大的訪問量，而不時(shí)“宕機(jī)”。
無獨(dú)有偶。OpenAI于2月27日發(fā)布的GPT-4.5，性能沒有太大提升，卻以“昂貴”震撼市場(chǎng)，其輸入成本是GPT-4o的30倍，輸出成本是15倍；輸入成本是DeepSeek V3的280倍。OpenAI CEO奧特曼說了，昂貴的原因在于：“我們的GPU已經(jīng)耗盡。”與此同時(shí)，OpenAI被曝出，正在以3400億美元的天量估值尋求新一輪融資。
OpenAI的困境折射了算力市場(chǎng)的深層邏輯。一方面是大模型的復(fù)雜度呈指數(shù)級(jí)攀升。GPT-4.5的無監(jiān)督學(xué)習(xí)范式，依賴的是海量數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，其訓(xùn)練甚至需要跨多個(gè)數(shù)據(jù)中心并行，單次推理成本遠(yuǎn)超傳統(tǒng)模型。
另一方面是，大模型商業(yè)化的兩難。OpenAI試圖以高價(jià)來篩選用戶，但用戶需求能否與其供給匹配，尚未有答案。因此，雖然奧特曼承諾下周就將調(diào)用數(shù)萬(wàn)塊GPU過來，但GPT-4.5向用戶的全面開放沒有時(shí)間表。
OpenAI與DeepSeek走的是兩條不同的技術(shù)路線，前者堆砌算力和資金，“大力出奇跡”；而DeepSeek則在算力有限的情況下，通過工程優(yōu)化和效率革新，研發(fā)出同等性能的產(chǎn)品。雖然技術(shù)路線不同，但它們最終共同指向了算力需求的暴增：OpenAI需要10萬(wàn)塊以上的GPU，而DeepSeek帶來的應(yīng)用端爆發(fā)，也推動(dòng)了算力的指數(shù)級(jí)消耗。
據(jù)記者了解，在中國(guó)市場(chǎng)，英偉達(dá)H20芯片訂單仍在大幅增長(zhǎng)，不少數(shù)據(jù)中心的GPU是不夠用的。在高端芯片領(lǐng)域，英偉達(dá)創(chuàng)始人兼首CEO黃仁勛近日表示：“對(duì)Blackwell的需求是驚人的。我們已成功實(shí)現(xiàn)Blackwell AI超級(jí)計(jì)算機(jī)的大規(guī)模生產(chǎn)，第一季度的銷售額就達(dá)到數(shù)十億美元。”
GPU的通用性仍是前沿探索的核心。短期內(nèi)，OpenAI的GPU短缺和“星際之門”5000億美元算力投資計(jì)劃，只會(huì)強(qiáng)化而不是弱化GPU的不可替代性。除非量子芯片實(shí)現(xiàn)規(guī)模商業(yè)化，但那是5～10年以后的事。
前不久，DeepSeek的崛起，曾經(jīng)直接引發(fā)英偉達(dá)股價(jià)的暴跌。而2月27日，英偉達(dá)發(fā)布了一份超預(yù)期的財(cái)報(bào)，當(dāng)天股價(jià)也大跌8%，并連帶AI產(chǎn)業(yè)鏈集體下挫。這是否意味著算力泡沫果然要破裂了？
英偉達(dá)股價(jià)近兩次的大幅下挫，更多是短期預(yù)期博弈的結(jié)果，而不能歸結(jié)為“行業(yè)基本面出現(xiàn)了逆轉(zhuǎn)”。如前所述，無論是像Blackwell這樣的高端芯片，還是如H20這樣的普通芯片，都是供不應(yīng)求，AI應(yīng)用的探索才剛開始。
不過，部分AI企業(yè)的股價(jià)可能會(huì)有泡沫，尤其是那些并未因應(yīng)用AI而產(chǎn)生實(shí)際營(yíng)收的企業(yè)，僅僅是畫了遠(yuǎn)景預(yù)期的餅。
算力既是AI的燃料，也可能是障礙。企業(yè)如果無法在效率與成本間找到動(dòng)態(tài)平衡，就可能陷入“越創(chuàng)新越短缺”的循環(huán)。而資本市場(chǎng)需要更理性地區(qū)分“泡沫敘事”與“真實(shí)需求”。AI不是元宇宙那樣的超前概念，而是提升生產(chǎn)力的應(yīng)用（工具），并非誰(shuí)都能做出原創(chuàng)（0-1），若能在工程優(yōu)化過程中率先跑出來（1-10），也是了不起的進(jìn)步。
本文鏈接：21快評(píng)丨“GPU不夠用了”： 杰文斯悖論與算力迷局http://m.lensthegame.com/show-2-10925-0.html
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