分析師評估 DeepSeek R1 開發成本 26 億美元，比官方宣稱的費用高出 467 倍

麥格理分析師在週一的一份報告中表示，他們估計 R1 的開發成本為 26 億美元，是 DeepSeek 公佈的成本的 467 倍。該公司表示：我們估計 DeepSeek R1 的開發成本為 26 億美元。這是基於之前的工作，意味著開發成本比報告的成本高出 467 倍。

報告強調，新興市場靠數量而非價格來增長，而且隨著算力成本的下降，採用將會加速。

分析人士認為，訓練算力是一種具有明確成本曲線的商品，硬體效率的提高會增加計算能力的供應，而軟體的進步則會減少對計算能力的需求。

該報告指出：硬體效率的提高增加了每兆瓦計算「單位」的供應量。軟體效率的提高降低了對計算「單位」的需求。

麥格理還指出了開源人工智慧模型的結構優勢，受益於免費開發、麻省理工學院許可證的使用和廣泛的採用。

分析師寫道：這將繼續降低基礎模型構建者的進入門檻。

儘管存在成本方面的擔憂，但對計算能力的需求仍在不斷增長。該報告指出了人工智慧領域的傑文斯悖論，即效率提高會帶動整體消耗增加。

麥格理指出：推理成本的降低推動了傑文斯悖論。效率的提高推動了總計算消耗的增長。

傑文斯悖論（Jevons Paradox），又被稱為傑文斯效應，是一個在經濟學中觀察到的現象。它指的是當技術進步提高了某種資源的使用效率時，反而可能導致該資源的總消耗量增加，而不是減少。

麥格理聲稱資本支出意向仍然是資料中心營運商的主要驅動力，並強調與人工智慧相關的支出正在成為當前收入的重要驅動力。

分析師的結論是：押注人工智慧就是押注地球上最大的資產負債表，這表明，儘管存在投機風險，但超大規模企業對人工智慧基礎設施的投資將繼續擴大。