DeepSeek橫空出世! 郭明錤:台積電依舊是最大贏家

民視新聞網 2025-02-04 10:39
DeepSeek橫空出世! 郭明錤:台積電依舊是最大贏家

即時中心/梁博超報導中國AI新創公司DeepSeek日前推出標榜低成本、高效能的大型推理模型DeepSeek-R1及開源模型DeepSeek-V3,引發全球科技圈震動。知名分析師郭明錤指出,先前台積電法說提到裝置端AI趨勢在2026年才明顯,輝達 AI PC處理器N1X/N1量產時間為4Q25/1H26。「然而,DeepSeek爆紅後,裝置端AI的趨勢將加速」,他認為,台積電依舊是裝置端AI趨勢的最大贏家之一。

即時中心/梁博超報導

中國AI新創公司DeepSeek日前推出標榜低成本、高效能的大型推理模型DeepSeek-R1及開源模型DeepSeek-V3,引發全球科技圈震動。知名分析師郭明錤指出,先前台積電法說提到裝置端AI趨勢在2026年才明顯,輝達 AI PC處理器N1X/N1量產時間為4Q25/1H26。「然而,DeepSeek爆紅後,裝置端AI的趨勢將加速」,他認為,台積電依舊是裝置端AI趨勢的最大贏家之一。


天風國際證券分析師郭明錤指出,DeepSeek的爆紅,直接提升輝達H100的訓練需求,這證明優化訓練方式(也可視為成本降低)有助訓練需求,且再度驗證CUDA生態優勢(用戶選擇H100的原因)。

不過,另一個更顯著的趨勢是,自DeepSeek爆紅後,興起了在本地端部署LLM的熱潮。郭明錤認為,DeepSeek R1提出的優化訓練方式,有利提升裝置端中小規模LLM的效能,加上對使用雲端DeepSeek資料安全的顧慮,都是推升此熱潮的原因。他預期接下來會有更多類似DeepSeek的開源模型,本地端部署LLM的熱潮將持續維持。

郭明錤也提到部署本地端DeepSeek常見做法與規格,如:LM Studio用於簡化部署流程、Ollama用於執行模型、採4-bit/8-bit量化降低VRAM需求時亦能維持較好效能、1.5B到70B參數規模、從低階筆記電腦到中高階配備輝達獨立顯卡的PC等。

而目前部署或使用本地端DeepSeek僅限於少數人,因此對輝達雲端AI晶片需求沒立即影響。郭明錤表示,長期來看,裝置端會取代部分雲端,但裝置端的成長也可能會創造新的雲端需求(如上述H100例子),故兩者需求還是會同時成長,並整合成新的AI生態。

郭明錤指出,他對雲端長期成長趨勢並不悲觀,但需注意裝置端趨勢快於預期,是否會讓雲端的成長速度在未來的某段期間內,低於先前市場樂觀預期並影響投資氣氛。展望未來,Scaling law因GB200 NVL72順利量產再度增速,或AI新應用(如機器人、自動駕駛、多模態)商業化能見度提高等,都有助於降低雲端成長的不確定性。

至於台積電跟輝達,郭明錤認為,因裝置端處理器升級,台積電依舊是裝置端AI趨勢的最大贏家之一;但輝達因在裝置端面臨的競爭顯著高於雲端,故不利短期投資氣氛。

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