专题：DeepSeek崛起 国产AI重挫美股

　　来源：华尔街见闻

　　花旗认为，整体来看 ，AI基础设施的建设将继续保持强劲增长 。推理阶段的普及将为GPU
、ASIC、DCI等环节带来新的机会，而训练需求的减少可能对Retimers和光模块等环节产生一定压力
。

　　DeepSeek震动硅谷
，其高性价比的训练技术引发了市场的广泛关注。

　　在最新发布的研报中，花旗分析师Atif Malik 、Asiya Merchant等详细分析了DeepSeek对AI基建产业链各环节的潜在影响 ，揭示了哪些环节将受益
，哪些环节可能面临挑战 。

　　花旗表示，DeepSeek的R1模型有望推动AI模型的广泛采用 ，尤其是在消费者和企业市场中
，随着计算成本的降低，AI的潜在投资回报率（ROI）将显著提升。

　　在报告开头 ，花旗首先对缩放定律（Scaling laws）进行了定义
，并指出，当前最新的观点认为 ，缩放定律有三个阶段：预训练、后训练和测试时间缩放
。其中
，DeepSeek是“测试时间缩放 ”的绝佳范例。

预训练（Pre-Training）：在大型数据集上训练机器学习模型以生成通用特征的过程 。

后训练（Post-Training）：在预训练后通过强化学习
、人类反馈等技术优化模型的一系列技术
。

测试时间缩放（Test-Time Scaling）：在推理阶段，通过多步推理延长模型的思考过程。

　　对AI基建产业链来说 ，DeepSeek的创新技术带来的影响是多方面的 。花旗认为，尽管某些环节可能面临短期挑战
，但整体来看，AI基础设施的建设将继续保持强劲增长
。推理阶段的普及将为GPU、ASIC 、DCI等环节带来新的机会 ，而训练需求的减少可能对Retimers和光模块等环节产生一定压力。

　　随着AI技术的不断进步
，AI基础设施的建设将成为全球科技行业的核心驱动力之一 。DeepSeek的创新不仅推动了AI模型的普及，也为AI基建产业链的各个环节带来了新的机遇与挑战
。

　　对AI基建各细分领域的影响

　　GPU：中性。

　　GPU作为AI训练和推理的核心硬件 ，其市场需求一直保持强劲 。花旗认为
，尽管DeepSeek的技术可能减少对大规模训练的需求，但推理阶段的计算需求将增加 ，因此GPU市场整体保持中性
。

　　ASIC（专用集成电路）：中性到积极。

　　ASIC在AI推理阶段的表现尤为突出 。花旗预计
，随着推理需求的增加，ASIC的市场份额将逐步扩大。尽管训练需求的减少可能对ASIC市场产生一定影响 ，但长期来看
，推理需求的增长将抵消这一负面影响
。ASIC最终可能更多地与推理相关，因此训练阶段的潜在减少可能会被未来推理的增长所抵消。

　　Retimers（重定时器）：中性到消极 。

　　Retimers（重定时器）主要用于高速数据传输 ，尤其是在AI训练阶段
。花旗指出，随着AI计算从训练向推理转移
，Retimers的需求可能会下降，因为推理阶段的计算密集度较低 ，对高速数据传输的需求也相对减少。

　　光模块（Intra Server/DC）：中性到消极 。

　　与Retimers类似
，光模块在AI训练阶段的需求较高
。花旗认为，随着推理阶段的普及 ，光模块的市场需求可能会受到一定影响
，尤其是在数据中心内部的连接需求上。

　　DCI（数据中心互连）：积极 。

　　DCI相对不受训练与推理的影响，因为它与AI模型和工作负载的具体细节关系不大
。花旗认为 ，DCI的需求相对不受训练和推理比例变化的影响
，推理阶段的增长将为DCI带来新的机会。

　　交换机：中性到积极 。

　　交换机作为数据中心网络的核心组件，其市场需求与AI计算的普及密切相关
。花旗指出 ，尽管训练需求的减少可能对交换机市场产生短期影响
，但推理阶段的增长将推动更高的网络带宽需求，长期来看 ，交换机市场将保持中性至正面。

　　连接器：中性到积极 。

　　与交换机类似，连接器被认为与训练与推理无关
，其市场需求与AI基础设施的整体增长密切相关。花旗认为，随着AI计算的普及 ，连接器的需求将保持稳定
，尤其是在分布式计算的推动下，连接器市场有望迎来新的增长点
。

　　存储：中性到积极。

　　存储OEM尚未受到AI支出的影响 ，通常讨论AI的影响还为时尚远 。花旗指出
，尽管目前AI对存储设备的影响尚未完全显现，但随着推理阶段的加速 ，数据管理
、数据移动和数据安全等方面的需求将推动存储市场的增长
。

　　服务器OEM（原始设备制造商）：中性。

　　花旗认为
，尽管AI训练服务器的需求可能减少，但推理服务器的需求将增加 ，整体来看
，服务器OEM市场将保持中性 。

　　PC/智能手机：中性到积极
。

　　随着AI模型的优化，本地设备上的AI计算能力将得到提升。花旗指出 ，这将推动PC和智能手机的更新换代，尤其是在具备更高计算能力的设备上
，市场需求将保持中性至正面 。