在科技界的波瀾中，DeepSeek R1模型的出現無疑是一顆重磅炸彈，特別是它對人工智能芯片市場的震動尤為引人注目。作為該領域的領頭羊，英偉達不可避免地感受到了這股沖擊波。

令人驚訝的是，DeepSeek R1模型的誕生僅耗時兩個月，成本控制在600萬美元以內，卻動用了約2000枚英偉達芯片，其關鍵性能指標竟能與OpenAI的推理模型o1相媲美。這一對比，無疑打破了人們對于高性能芯片是AI發展必備條件的固有認知。

反觀OpenAI在訓練GPT-4時，使用了多達25000個英偉達A100芯片，花費高達8000萬至1億美元。而GPT-5的訓練成本更是驚人，據稱達到了10億美元，其“星際之門”項目更是計劃建設一個能容納40萬個英偉達芯片的數據中心。這樣的對比，讓業界開始重新審視芯片成本在AI發展中的重要性。

DeepSeek R1模型的低成本高效率，讓市場對英偉達高性能芯片的依賴產生了質疑。這一擔憂在1月27日英偉達股價下跌近17%中得到了體現，而在3月中旬，英偉達的股價更是一度跌至去年9月以來的最低點。然而，在GTC 2025大會上，英偉達CEO黃仁勛卻給出了截然不同的看法。

黃仁勛表示，盡管DeepSeek R1在訓練階段減少了芯片的使用量，但在實際部署和使用時，仍需大量的計算資源來支持實時任務。他強調，推理是一個計算密集的過程，像DeepSeek這樣的模型可能需要比傳統模型多100倍的計算能力，未來推理模型的需求將會更高。

黃仁勛進一步指出，隨著新應用場景和算法復雜度的提升，對更高性能芯片的需求將持續增加。目前，大規模并行計算和分布式訓練已成為行業標準，這些技術本身要求數據中心具備高計算能力和穩定的硬件平臺。因此，盡管存在成本和效率的優化，但企業對高性能芯片的需求并未減少，反而在持續增長。

這一觀點在英偉達大客戶的財報中得到了印證。微軟在最新財報中表示，將增加AI基礎設施的投入，利用英偉達芯片技術升級云服務和企業解決方案。meta也計劃使用英偉達Blackwell芯片來訓練其語言模型Llama。英偉達還參與了“AI基礎設施合作伙伴計劃”，計劃投資超過300億美元用于開發AI基礎設施，以滿足生成式AI對數據中心和能源設施的需求。

黃仁勛還透露，英偉達收到的Blackwell訂單已經超過了同期Hopper的水平。他表示，這僅僅是云提供商的訂單，其他公司在AI數據中心的支出將進一步增加這些數字。根據集邦咨詢的研究顯示，2024年全球前十大IC設計業者的營收合計達到了約2498億美元，年增長率高達49%。其中，英偉達的營收達到了1243億美元，占據了前十廠商總營收的50%。

為了應對美國關稅的影響，英偉達已經將部分核心產品線轉移到了美國。目前，英偉達正在使用臺積電亞利桑那州工廠的產能，并表示隨著供應商產能的增加，英偉達將增加使用量。這一舉措無疑將進一步鞏固英偉達在全球芯片市場的地位。

盡管DeepSeek R1模型的出現引發了市場對英偉達芯片需求的擔憂，但事實表明，隨著智能應用的普及和數據處理需求的增加，高性能芯片將繼續在AI發展中扮演重要角色。R1模型的成功不僅證明了算法優化的潛力，也可能成為推動AI生態系統擴張的催化劑。

推理階段的計算需求、AI的廣泛采用、模型復雜性的提升以及企業對人工智能和數據中心的持續投入，都預示著芯片市場將迎來廣闊的發展空間。只要英偉達能在高性能芯片技術領域保持領先地位，其市場地位在短期內仍將保持穩固。

然而，盡管黃仁勛在GTC 2025大會上發表了長達兩小時的演講，但分析師認為其演講內容大多是老生常談，并未超出市場預期，因此未能打動華爾街的投資者。發布會后，英偉達的股價連續兩個交易日下跌。直到3月19日，傳出英偉達計劃在未來四年內斥資數千億美元采購美國制芯片和電子產品的消息后，股價才有所回暖。