DeepSeek算力成本可能被低估、刺激中小型企業開發自己的AI
針對DeepSeek對整個AI的供應鏈、尤其是對台積電AI的晶片需求會有什麼影響？微驅科技總經理吳金榮表示，DeepSeek是第一個讓美國人會覺得他的AI無法獨霸的大型語言模型，基本上它的功能與跟美國其他的AI品牌例如OpenAI差距不大，但相關的成本卻低很多。
當然有國外研究 單位分析，事實上DeepSeek的總算力成本應該有20幾億美元以上，而且傳出其也大量使用輝達的A100、A800、H800及H20等晶片，加起來可能可能有10萬顆庫存，當然除了他自己的算力外，也可向中國大陸其他 大廠例如騰訊等租算力。
企業進入AI門檻降低、帶動晶片需求上升
因此，就AI的發展本身來講，晶片需求還是在的，因為演算法有進步，讓現在大模型可以做的事，中小型AI公司也可以建自己的AI，所以實際上對台積電的晶片需求是會往上而不是往下降，基本上那些大型雲端公司他們還是需要這麼多的AI伺服器，
吳金榮說，DeepSeek的出現對台積電來講，短線當然是「大家看一下都是綠光」，但市場上大家還是會買台積電的幫輝達生產的H100、Blackwell
等木相關晶片，雖然中小企業不需要像大型雲端公司建立大語言模型要建那麼多高階晶片，但如果很多中小型的公司出現，也是會刺激AI晶片的需求，也就是說進入AI的門檻降以及加速AI應用端的裝置普及化，長期而言，台積電還是會最大的贏家。
