DeepSeek让英伟达H20都被疯抢，但AI推理爆发不只靠囤卡
原文中文，约3800字，阅读约需9分钟。
📝
内容提要
DeepSeek通过算法创新降低了AI推理的硬件要求，推动了需求的爆发。英伟达H20因其高性价比受到欢迎。未来，小集群和单机将成为主流，AI基础设施厂商需优化成本以支持AI应用的广泛落地。
🔎
延伸解读
AI推理的未来趋势
随着DeepSeek的算法创新，AI推理的硬件要求显著降低，未来小集群和单机将成为主流。这一转变意味着企业在部署AI应用时可以更灵活，降低成本，同时也推动了对云计算和AI基础设施的新需求。
DeepSeek的开源优势
DeepSeek提供的开源模型为企业带来了更大的灵活性，尤其是在数据隐私方面。企业无需担心将数据交给闭源模型进行训练，这种开放性促进了AI技术的广泛应用，加速了AI落地进程。
算力供给侧的变化
DeepSeek的成功不仅影响了英伟达的市场地位，也改变了算力供给侧的结构。推理时代的到来使得推理芯片的多样化成为可能，未来将不再是单一厂商的天下，竞争将更加激烈。
❓
Q&A
DeepSeek如何改变了AI推理的硬件要求？
DeepSeek通过算法创新降低了AI推理的硬件要求，推动了需求的爆发。
为什么英伟达H20的需求激增？
英伟达H20因其高性价比和适合大规模参数模型的特性，受到市场欢迎，需求激增。
未来AI基础设施的主要特性是什么？
未来AI基础设施将以小集群和单机为主流特性。
DeepSeek-V3和DeepSeek-R1-Zero的主要创新是什么？
DeepSeek-V3采用混合专家模型架构提升推理效率，DeepSeek-R1-Zero利用强化学习提升语言模型推理能力。
推理Scaling Law对AI推理需求有什么影响？
推理Scaling Law通过增加推理时计算资源来提升模型性能，导致推理计算需求大幅增加。
AI Infra厂商在推理时代面临哪些新需求？
推理时代对云计算和AI基础设施提出了优化与降本的新需求。
🏷️
