黄仁勋大赞DeepSeek！称AI需要更多的算力！最新算力基建公司名单出炉…（建议收藏）
根据财联社2月22日报道，英伟达创始人、CEO黄仁勋近日，在接受媒体采访时公开回应deep seek对于公司的影响。
据称，黄仁勋认为此前DeepSeek的出现，大多投资者出现了判断错误，市场会需要更多的算力。
值得一提的是，Deep seek自1月20日上线以后，短短数日之间就迅速火遍全球。其在高峰时期，成功登顶超过160个国家和地区免费下载榜单第一名。
1月27日，Deep seek更是火爆到了极点，当时国内正在迎接春节的到来，但是大洋彼岸的美国却遭遇了一场deep seek带来的科技革命风暴；华尔街市场更是遭遇了一场黑天鹅事件！
受到deep seek低成本且极高性能的冲击影响，美股当日科技巨头股价集体暴跌，单日市值蒸发逾10万亿元；其中，仅英伟达当日就大跌超过17%、市值蒸发超过6000亿美元…
而近日，英伟达首席执行官黄仁勋在面对媒体时仍然不忘夸赞deepseek，他称DeepSeep-R1推理模型“令人印象深刻”！
不过，黄仁勋再次强调，DeepSeek加速了人工智能产业的发展，未来的人工智能更会加大市场对英伟达计算能力的需求。
值得一提的是，对于黄仁勋的最新发表的论述观点，DeepSeek模型给予其同意的观点。
对此，DeepSeek还举例说明：
AI模型预训练阶段：构建基础认知框架，需消耗10^{25} FLOPs量级算力。
AI模型后期训练：通过强化学习（RLHF）掌握解决问题能力，占模型总训练成本的68\%。
AI模型推理过程：复杂场景下需执行10^3量级运算步骤，例如医疗诊断单次请求消耗算力达10^{18} FLOPs。
综上，黄仁勋的判断准确揭示了AI发展的本质规律——模型效率提升与算力需求增长并非对立，而是螺旋上升的共生关系。
正如R1开源后全球日均推理请求量突破1.2亿次所证明的，技术突破终将创造更大需求。
如果真如deep seek分析的那样，那么英伟达创始人黄仁勋所言的高端算力需求只会更大。
简单来说，尽管deepseek大幅降低了AI模型的训练成本（训练减少对高端算力芯片的需求）；但是后期训练和复杂推理（如医疗诊断等）运行中，需要更多的算力支撑。
总而言之，DeepSeek已经赋能了千行百业，但算力仍然是AI的基石…
以下梳理部分算力基建行业公司名单：
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