在微软最近的财报电话会议上，萨蒂亚纳德拉指出，“人工智能将更加无处不在”，因为更多的工作负载将在本地运行。DeepSeek 与强大的 R1 模型一起发布的精简小型模型足够小，可以在许多边缘设备上运行。虽然规模较小，但 1.5B、7B 和 14B 模型也是同样强大的推理模型。它们可以安装在笔记本电脑和其他功能较弱的设备上，例如 IPC 和工业网关。这些精简模型已从 Hugging Face 平台上被下载了数十万次米乐M6(MiLe)亚洲官方网站- 赔率最高在线投注平台。拥有边缘 AI 解决方案的边缘计算制造商（如意大利的 Eurotech 和台湾的研华科技）将从中获利；专门从事边缘计算芯片的芯片公司（如 AMD、ARM、高通甚至英特尔）也可能受益；Nvidia也在这个细分市场运营。

　　AI 芯片相关企业可能会成为输家。固然，AI 训练成本的降低可能会推动整体 AI 芯片需求上升，即“杰夫森悖论”（即效率提升反而增加需求）。ASML 首席执行官也有类似的想法：“AI 成本降低可能意味着更多的应用，更多的应用意味着随着时间的推移需求会更多。我们认为这是增加芯片需求的机会。”但劣势也相当明显DeepSeek R1 训练成本下降主要由于减少对高端 GPU 的依赖，这可能影响高性能 AI 芯片的投资回报，并影响大规模 AI 芯片采购计划（如最近宣布的星际之门项目）。IoT Analytics 研究显示，NVIDIA 在数据中心 GPU 市场占比高达 92%，但如果 AI 模型所需硬件减少，可能会削弱 NVIDIA 的增长前景。

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