近期，AI领域一家初创公司DeepSeek引发广泛关注。其推出的两款开源大语言模型DeepSeek-V3和DeepSeek-R1表现亮眼，在多个关键性能指标上，与Meta的LLaMA3.1、OpenAI的GPT-4等世界顶级大模型不相上下。令人瞩目的是，DeepSeek的训练成本远低于传统模型，即便使用的并非顶级GPU芯片，却取得了优异成绩。
经济学家EdYardeni报告显示，DeepSeek开发DeepSeek-v3模型仅花费560万美元，而AnthroPic首席执行官曾提及建立一个模型成本高达1亿至10亿美元。并且，DeepSeek开源模型在成本和定价上优势明显。
尽管DeepSeek成本优势突出，但其成功离不开GPU的支持。在AI竞争日益激烈、训练和推理市场不断扩展的当下，算力仍是关键，GPU的重要性不言而喻。
然而，无论是DeepSeek的出现，还是对AI泡沫的担忧，都未减退企业投资热情。2025年，云厂商资本支出大幅增加。科技公司为在AI竞争中胜出，纷纷建设数据中心、争抢GPU卡和电力。如1月21日，OpenAI宣布星际之门项目，计划四年内投资5000亿美元建设人工智能基础设施，今年投入首笔1000亿美元。亚马逊、微软、谷歌、Meta等科技巨头也纷纷加大在基础设施方面的投资，甲骨文也在2025年增加资本支出，作为星际之门的一部分，甲骨文与英伟达和OpenAI共同构建和运营计算系统。
在这场科技巨头的高额资本支出中，GPU采买占据重要部分，10万卡级别的集群逐渐成为AI计算标配。英伟达成为最大受益者，Meta、甲骨文、微软等纷纷采购大量英伟达GPU。2025年，英伟达的BlackwellGPU备受关注。同时，AMD也在加速GPU导入厂商，DeepSeek-V3模型开发使用了AMD InstinctGPU和ROCM软件，AMD还计划提前推出下一代GPU芯片MI350系列。在此趋势下，GPU市场可能再度供不应求，仅少数头部厂商能优先获得供应。
GPU缺货的关键在于产能。CowoS封装和HBM存储作为GPU的两大支柱，制约了其产能。2025年全球对CoWoS及类似封装产能需求预计增长113%，为此台积电、SK海力士等行业巨头加大扩产力度。台积电多次调整先进封装路线图，2025年CoWoS月产能将翻倍，还计划新建两座CoWoS封装厂。SK海力士HBM产能已售罄，正加大扩产并加快产品迭代，三星、美光也在扩产HBM产能。但短期内，扩产难以迅速弥补市场缺口，供需矛盾将长期存在。
面对GPU芯片短缺，云厂商纷纷投入ASIC芯片开发。Google的TPU、亚马逊的Trainium和Inferentia、微软的Maia和Cobalt系列、Meta的MTIA芯片等已崭露头角，ASIC能补充一部分GPU的空缺。ASIC具有高性能、低功耗、成本低等优势，英伟达也开始规划ASIC产品线。随着AI发展，ASIC市场规模预计将大幅增长，其崛起为填补GPU短缺空缺提供了可行路径，未来计算生态可能更加多元化。
DeepSeek的出现虽引发一些看法，但算力仍是AI研究的根本驱动力。GPU在未来AI发展中地位重要，无论是新兴公司还是传统巨头，都离不开GPU的支持，2025年的GPU抢夺战仍在激烈进行。
