中新經緯2月20日電 題：DeepSeek引爆算力產業，“東數西算”前景光明
作者 熊焰 元宇宙與碳中和研究院院長、中國財富管理50人論壇聯席總干事
近段時間以來，DeepSeek以其驚人的表現，吸引了大量全球活躍用戶，并很有可能成為全球日活用戶第一的大模型。DeepSeek的崛起不但對算力產業帶來了深遠影響，還可能改變產業投資的邏輯。
首先，DeepSeek的廣泛應用，將使算力需求持續增加。根據杰文斯悖論，當科技大幅降低成本后，需求不僅不會減少，反而會因成本下降而迅速擴大。智能算力作為人工智能時代的基礎設施，其需求必將持續、大幅度增長。中國算力產業需要持續大力發展。
其次，DeepSeek帶來的大模型功能顯著提升和成本大幅下降，必將引發行業應用的大爆發。我們需要關注的是真正意義上的規模化典型應用，以及大模型在類似“微信”“小紅書”等使用人數廣、用戶活躍度高的應用上的突破。同時應當注意到，目前阻礙大模型應用落地發展的最重要因素是算力成本過高。如果能夠解決包含硬件(以芯片為代表)、軟件(以適配軟件為代表)以及電力的問題，將有助于大模型應用的落地推廣。
此外，“東數西算”有更廣闊的應用場景。算力成本中的電力成本占三分之一左右。當前的算力需求集中在東部地區，電力均價較高。由于算力是不可移動的，但任務和數據可以移動，因此算力交易、算力調度成為可能。在人工智能時代，大模型預訓練對時延的要求不那么高，因此“東數西算”前景光明。西部有著巨大的光伏風電資源，如果就地消納，通過建設大規模的智算中心，將大幅度降低算力成本，把中國綠電的優勢轉變成算力優勢。
同時，應當注意到算力產業面臨“三個同時存在”的挑戰：一是預訓練、精調與推理三種需求同時存在，但這三者的供給方、需求方與生態完全不同，協調不善可能帶來資源配置效率低下、技術發展不均衡以及產業鏈協同困難等問題，因此，如何有效協調和平衡預訓練、精調與推理這三種需求之間的資源分配、技術支持和生態建設，成為算力產業面臨的重要挑戰；二是算力緊缺與設備空置同時存在，供求錯配明顯，應用場景開發滯后；三是進口芯片與國產芯片同時存在，異構算力使用迫在眉睫，而異構算力的使用存在著較高門檻，因此算力芯片國產化勢在必行。
從算力產業的投資角度看，率先實現突破的產業可能受到關注。可能率先實現突破的產業領域需符合三個特征：超級復雜、大模型能顯著提高降本增效、具備支付能力。據此判斷，金融、大健康、自動駕駛、機器人等領域有望成為突破口。此外，突破的載體可能是智能體Agent(人工智能代理)，若干個行業應用的Agent可能會率先取得突破。我們要更多地關注有經濟性、規模化的典型應用，降低算力成本是大模型產業落地的關鍵。而算力的終極解決方案，則寄希望于量子計算與小型可控核聚變。(中新經緯APP)
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責任編輯：孫慶陽
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