人工智慧 (AI) 領域的發展速度驚人，大型語言模型 (LLM) 的崛起，帶動了 AI 技術的蓬勃發展。然而，AI 產業的發展重心正逐漸轉移，從過去專注於 LLM 的訓練，轉向更注重實際應用場景的推論模型。儘管模型訓練成本因技術突破而降低，但推論模型應用所需的龐大算力，卻可能成為 AI 產業發展的新挑戰。本文將深入探討 DeepSeek R1 模型的出現，以及推論模型應用爆發帶來的算力需求，並分析 AI 算力戰略轉向的影響。
DeepSeek R1 掀起效率革命，推論應用成燒錢新戰場
DeepSeek 公司發布的 R1 模型，在多項效能評測中展現領先實力，並以其技術突破大幅降低 AI 模型的訓練成本。DeepSeek 透過研究論文證實，其 AI 模型在訓練與部署效率上，已超越美國 AI 實驗室先前公開的技術水準。然而，DeepSeek 的技術突破，雖然降低了模型訓練的門檻，卻也加速了 AI 產業朝向資源更密集的推論模型發展，推論模型應用所需的大量算力，將成為未來 AI 產業發展的主要挑戰。
推論模型相較於傳統 LLM，在執行使用者 запросов 時，需要消耗數倍甚至百倍的算力資源，但也具備更強大的問題解決能力與更廣泛的應用前景。隨著企業用戶逐漸認識到推論模型在提升生產力、降低成本方面的巨大潛力，預期未來將有越來越多的企業，將 AI 推論模型應用於各種商業場景。因此，推論模型對算力資源的需求將持續攀升，一場以推論效能為核心的 AI 新戰場，已然正式展開。
AI 算力戰略轉向的影響
相關實例
Baseten 公司執行長圖欣·斯里瓦斯塔瓦 (Tuhin Srivastava) 表示，其客戶對於 AI 算力的需求正快速成長，即使在算力效率提升 60% 的情況下，短短三個月內，算力消耗量仍迅速超越原本水準。
OpenAI 執行長山姆·奧特曼（Sam Altman）曾表示，該公司人工智慧模型的下一次重大升級，將包含高階推論能力。
NVIDIA 人工智慧產品管理副總裁卡里·布里斯基（Kari Briski）在近期一篇部落格文章中解釋稱，人工智慧推論模型消耗的算力資源，通常是傳統大型語言模型的 100 倍以上，這是因為推論模型在「思維鏈」中，需要長時間與自己對話，而這些推論過程使用者往往看不見。模型消耗的算力資源，與其產生的詞彙量成正比，因此，如果推論模型產生的詞彙量是常規模型的 100 倍，那麼它也將消耗相對應的電力和算力資源。
優勢和劣勢的影響分析
推論模型具備更強大的能力，將成為人們使用人工智慧執行多種任務時的預設方式，其應用前景廣闊，可應用於各行各業，例如：醫療、金融、製造、教育等等。
推論模型對算力資源的需求巨大，這可能導致 AI 產業的發展受到限制，例如：成本過高、資源不足等等。
深入分析前景與未來動向
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