在AI領域，DeepSeek以其極具成本效益的技術路徑迅速嶄露頭角，這一成就引發了外界對于AI算力高額投入的重新審視。然而，北美四大云服務巨頭并未因此減緩步伐，據預測，它們在2025年對AI基礎設施的投入將超過3000億美元。
資本支出的急劇增長成為行業焦點。亞馬遜在最近一次財報電話會議中透露，2024年第四季度的資本支出高達263億美元，遠超市場預期的223億美元。更令人矚目的是，該公司預計2025年的資本支出將達到1000億美元，同比增長約26%。亞馬遜總裁安迪·賈西表示，這些資金主要用于亞馬遜云（AWS）的AI基礎設施建設，涵蓋數據中心、硬件、芯片和網絡設備等關鍵領域。賈西將AI視為一個千載難逢的商業機遇，并強調公司只有在看到明確需求信號時才會進行采購。
緊隨其后，谷歌母公司Alphabet也發布了其資本支出計劃。在當季財報中，Alphabet透露今年的資本支出將達到750億美元，同比增長高達43%。首席財務官阿納特·阿什肯納齊指出，這一數字主要反映了公司對技術基礎設施的投資，其中服務器和數據中心是開支最大的領域，旨在支持谷歌服務、谷歌云和DeepMind的業務增長。
meta同樣不甘落后。meta首席執行官馬克·扎克伯格在個人社交賬號上透露，到2025年底，meta將擁有超過130萬塊GPU，資本支出預計為600億至650億美元，相比2024年的392億美元，增長幅度最高可達66%。meta首席財務官蘇珊·李在財報電話會上進一步表示，服務器仍是整體資本支出中最大的部分，而今年的數據中心支出將用于大型訓練集群的建設以及高功率密度數據中心的核心建設階段。
微軟也加入了這場資本支出的競賽。在今年初的一篇博客文章中，微軟預測在截至6月的2025財年，將為AI數據中心建設斥資800億美元。據數據分析平臺Visible Alpha預測，微軟和meta今年都將把超過30%的收入用于資本支出，其中微軟在2025年的資本支出總額預計將超過900億美元。
綜合官方數據及第三方機構預測，亞馬遜、微軟、谷歌和meta這四家云服務巨頭今年的資本支出總和將超過3000億美元。這一數字無疑彰顯了它們對AI未來的堅定信念和巨大投入。
然而，在DeepSeek以低成本訓練出與GPT-4o相媲美的尖端AI模型后，一種質疑聲開始浮現：是否有必要如此大規模地投資建設高算力基礎設施？DeepSeek-V3的訓練成本僅為meta Llama 3系列模型的7%，這一對比引發了業界對于傳統高投資、高算力模式的反思。
市場咨詢機構Omdia首席分析師王珅表示，DeepSeek代表了大模型輕量化的發展方向，但美國云廠商不太可能因為一種新興技術路線的出現就完全改變原有的發展模式和方向。因此，盡管面臨挑戰，這些巨頭仍延續了高算力的支出軌跡。
華泰證券科技與電子行業首席分析師黃樂平則認為，DeepSeek對算力需求的影響呈現出短期抑制、長期增長的復雜趨勢。短期內，DeepSeek的低成本高效訓練方法可能導致訓練需求下降；但長期來看，隨著模型的普及和應用場景的擴展，推理需求將顯著增長。這一趨勢與歷史上“蒸汽機降低煤耗但提升煤炭總用量”的現象頗為相似。
面對DeepSeek帶來的挑戰，扎克伯格在財報電話會上回應稱，這并不意味著所需的算力越來越少。他表示，meta目前看到的新趨勢之一是在推理計算時投入更多算力，以生成更高水平的智能算力和更高質量的服務。他指出，為數十億人提供AI服務與模型預訓練是兩回事，因此meta需要繼續加大在算力方面的投入。
盡管DeepSeek在市場上取得了顯著成績，日活用戶達到2000萬，但伴隨其現象級“出圈”而來的卻是算力瓶頸問題。DeepSeek官網和App服務頻繁宕機，受算力吃緊影響，該公司還暫停了API服務充值。這一系列問題表明，即使在低成本高效訓練方法的推動下，AI領域的算力需求仍然巨大且不可或缺。
