黄仁勋深度解读DeepSeek R1：推理型AI的算力需求是传统模型的100倍

主要观点总结

本文主要围绕黄仁勋对英伟达新推出的推理型AI模型DeepSeek R1的回应及解析展开，详细阐述了DeepSeek R1模型的技术特点、市场影响及风险提示等。

关键观点总结

关键观点1: 黄仁勋回应DeepSeek R1模型争议

黄仁勋强调外界对R1模型的算力需求存在误解，其实际计算消耗可能是传统非推理模型的100倍。

关键观点2: DeepSeek R1的技术特点

R1采用“测试时间扩展”技术和混合专家架构（MoE），对算力需求激增，实现了复杂任务的准确性提升。

关键观点3: 市场影响及硬件需求升级

黄仁勋预测到2030年全球计算基建投资将达万亿美元，其中AI占比超半数。R1的推出加速了数据中心从“训练密集型”转向“推理密集型”，同时带动了硬件需求的升级。

关键观点4: 风险提示与评估

企业需要谨慎评估任务复杂度与硬件预算，避免盲目追求参数规模，避免行业陷入“内卷化”竞争。

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点击蓝字 关注我们 对雨生的文章感兴趣吗？ 可以入群 雨生云计算 | 新闻翻译稿 标题：黄仁勋深度解读DeepSeek R1：推理型AI的算力需求是传统模型的100倍 发布日期：2025年3月21日 核心事件 在3月19日英伟达GTC大会上，CEO黄仁勋接受CNBC采访时，首次公开回应中国初创公司深度求索（DeepSeek）推出的R1推理模型引发的行业争议。黄仁勋直言：“外界对R1模型的算力需求存在严重误解，这类推理型AI的实际计算消耗可能是传统非推理模型的 100倍 。” 此前，市场担忧DeepSeek R1以“超高性价比”颠覆传统AI硬件需求模式，甚至导致英伟达股价单日暴跌17%，市值蒸发近6000亿美元。但黄仁勋强调，R1的突破性意义在于其作为全球首个开源推理模型，通过多轮推理链（Chain-of-Thought）生成答案，显著提升了复杂任务的准确性，但代价是算力需求激增。 技术解析：为什么 ………………………………