2月10日消息（水易）中国AI初创公司深度求索（DeepSeek）凭借DeepSeek-R1、V3等系列开源模型，号称能以Open AI的3%-5%成本，实现媲美甚至超过Chat GPT的性能，引发了业界对“算力为王”和“scaling law”的疑问。
不过在市场研究机构TrendForce集邦咨询看来，DeepSeek模型虽降低AI训练成本，但AI模型的低成本化可望扩大应用场景，进而增加全球数据中心建置量。
另外，DeepSeek与CSP，AI软件业者将共同推动AI应用普及，特别是未来的大量数据将会在边缘端生成，意味着工厂、无线基地台等场域需布建大量微型数据中心。
光收发模块作为数据中心互连的关键组件，将受惠于高速数据传输的需求。TrendForce指出，未来AI服务器之间的数据传输，都需要大量的高速光收发模块，这些模块负责将电信号转换为光信号并通过光纤传输，再将接收到的光信号转换回电信号。
根据TrendForce统计，2023年400Gbps以上的光收发模块全球出货量为640万个，2024年约2,040万个，预估至2025年将超过3,190万个，年增长率达56.5%。
据了解，从美国几大主流云服务厂商发布的2025年CAPEX指引来看，亚马逊为1000亿美元，微软为800亿美元，谷歌为750亿美元，Meta为600-650亿美元，合计超过3000亿美元。
OpenAI联合创始人Sam Altman也撰文表示，算力依然是基础，AI模型的智能大致等于用于训练和运行它的资源的对数。与此同时，AI成本每12个月下降10倍，较低的价格会带来更多使用。
