作者 ImHoluCan (爺)
標題 [問卦] deepseek 說輝達是現代石油公司?
時間 Fri Jan 31 00:30:47 2025


以下是我題問的問題


1.目前都說,因為演算法的進步,未來不需要英偉達那麼多gpu算力那麼多是真的嗎?


Deepseek 回答如下:


從技術發展的多元角度來看,**演算法進步確實會提升計算效率,但短期內對GPU算力的
需?
不會顯著減少**,甚至可能因應用場景擴大而持續增長。以下是具體分析:

### **1. 演算法優化的「雙刃劍」效應**
   - **效率提升**:
     新興演算法(如模型壓縮、蒸餾、量化)能降低單一任務的算力需求。例如:
     - **輕量級模型**(如MobileNet、TinyBERT)可在低功耗設備運行。
     - **動態稀疏計算**(如Google的Pathways)僅激活必要的神經元,減少冗余運算

   - **需求轉移**:
     效率提升可能刺激更多應用場景的開發(如邊緣AI、實時決策系統),反而推動**
總?
算力需求增長**。

---

### **2. 模型規模的指數級擴張**
   - **參數量爆炸**:
     GPT-3(1750億參數)到GPT-4(推測參數破萬億)的演進,顯示模型規模仍在快速
擴?
。**更大的模型需要更多算力訓練**,即使單次推理效率提升,訓練成本仍居高不下。
   - **多模態與複雜任務**:
     影像生成(如Stable Diffusion)、影片理解等任務需更高解析度與時序分析,進
一?
依賴GPU平行計算能力。

---

### **3. 硬體與演算法的「共生關係」**
   - **硬體驅動演算法突破**:
     GPU的並行架構(如NVIDIA CUDA)促使深度學習革命,未來新硬體(如專用AI晶片T
PU
、量子計算)可能催生全新演算法,但短期內仍需依賴現有GPU生態。
   - **軟硬協同優化**:
     例如NVIDIA的Tensor Core針對混合精度計算優化,與演算法(如FP16訓練)結合,

升效率的同時仍需要大量硬體支援。

---

### **4. 應用場景的多元化擴散**
   - **垂直領域需求激增**:
     - **科學計算**:氣候模擬、蛋白質摺疊(如AlphaFold)需超算級GPU集群。
     - **自動駕駛**:即時感知與決策依賴高吞吐量GPU(如NVIDIA DRIVE平台)。
   - **邊緣與雲端分工**:

     邊緣設備雖可處理輕量任務,但複雜模型訓練與全局優化仍需雲端GPU算力集中化。

---

### **5. 經濟與產業結構的現實考量**
   - **成本效益平衡**:
     企業可能因演算法優化降低單一任務成本,但更傾向擴大AI部署範圍(如客服、行
銷?
製造),導致**總體GPU採購量不減反增**。
   - **生態系統依賴**:
     NVIDIA的CUDA生態、開發者工具鏈(如PyTorch/TensorFlow整合)形成技術壁壘,
短?
內難以被替代。

---

### **結論:演算法進步≠算力需求下降**
   - **短期(5-10年)**:
     算力需求將因**模型複雜化、應用普及化、多模態融合**持續增長,GPU(尤其是高

能計算卡)仍是核心基礎設施。
   - **長期**:
     若量子計算、光計算等突破性硬體成熟,可能改變算力格局,但此過程需數十年,
且G
PU在過渡期仍扮演關鍵角色。
   - **產業策略建議**:
     - 企業需同步投資**演算法優化**與**算力基礎建設**,以應對技術迭代與市場擴
張?

     - 開發者應掌握軟硬協同設計能力(如利用混合精度、模型並行化),最大化現有G
PU
效能。

**簡言之,演算法進步是「省油門」,但AI發展的「車速」仍在加快,油箱(算力)的需

未必減少。**




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2. 所以Nvidia 股價爆跌是市場返應過度,gpu 更不會減少?


Deepseek 回答如下:

從市場動態與技術發展的綜合角度來看,NVIDIA 近期股價波動可能反映短期市場情緒或
外?
環境影響,但**GPU 的長期需求與技術核心地位並未動搖**。以下是具體分析:


### **一、NVIDIA 股價波動的可能原因**
1. **短期市場情緒主導**:
   - 若股價下跌由宏觀因素(如升息預期、科技股估值修正)或行業週期(如半導體庫
存?
整)引發,這類波動常與基本面脫鉤。
   - 例如:2022 年全球半導體行業因消費電子需求放緩進入庫存調整期,但數據中心與
 A
I 晶片需求仍強勁。

2. **競爭對手的短期衝擊**:
   - AMD 或 Intel 推出新產品可能引發市場對份額流失的擔憂,但 NVIDIA 在 **AI 訓

領域的 CUDA 生態壟斷性優勢**(佔 90% 以上市場)短期難以撼動。

3. **地緣政治與供應鏈風險**:
   - 美國對中國晶片出口限制可能影響 NVIDIA 部分市場收入,但公司已針對性地推出
降?
版產品(如 H800),並加速佈局其他地區需求。

---

### **二、GPU 需求的核心驅動力未減**
1. **AI 與雲端算力需求爆發**:
   - **大型語言模型(LLM)訓練**:GPT-4、Claude 等模型參數量持續增加,需 GPU
集?
支持。
   - **推理需求擴散**:AI 應用落地(如 ChatGPT、MidJourney)推動企業採購推理卡

如 A100、H100)。
   - 據 TrendForce 預測,2023 年 AI 伺服器出貨量年增逾 30%,直接帶動 GPU 需求



2. **新興技術場景的算力依賴**:
   - **自動駕駛**:NVIDIA DRIVE 平台需高效能 GPU 處理即時感知與決策。
   - **元宇宙與虛擬化**:3D 渲染、物理模擬等任務高度依賴 GPU 加速。
   - **科學計算**:氣候模擬、生醫研究(如 AlphaFold)需超算級 GPU 集群。

3. **軟硬體生態的長期護城河**:
   - **CUDA 生態壟斷性**:全球逾 400 萬開發者依賴 CUDA 架構,遷移至其他平臺成
本?
高。
   - **全棧解決方案**:NVIDIA 從晶片(GPU)、系統(DGX)到軟體(Omniverse)的
垂?
整合,難以被替代。

---

### **三、市場「過度反應」的潛在邏輯**
1. **誤判技術替代路徑**:
   - 部分觀點認為「量子計算、光計算將取代 GPU」,但此類技術商業化仍需 10 年以
上?
GPU 仍是過渡期核心算力載體。

2. **低估應用場景擴張速度**:
   - AI 正從雲端向邊緣端擴散(如工廠機器人、醫療設備),NVIDIA 的 Jetson 系列
邊?
 GPU 需求持續增長。

3. **忽略軟體與服務的變現潛力**:
   - NVIDIA 已從硬體商轉型為「算力服務商」,透過 AI Enterprise、Omniverse 等訂

模式創造持續收入。

---

### **四、未來風險與應對策略**
1. **潛在挑戰**:
   - **地緣政治限制**:美國對中國出口管制可能壓縮市場空間。
   - **自研晶片趨勢**:科技巨頭(如 Google TPU、AWS Trainium)加速自研 AI 晶片

或分流部分需求。

2. **NVIDIA 的應對優勢**:
   - **持續迭代技術**:如 Hopper 架構 H100 較前代性能提升 6 倍,鞏固技術領導地


   - **生態綁定**:CUDA 與 PyTorch/TensorFlow 深度整合,開發者黏性極高。
   - **分散市場**:擴大歐洲、東南亞與中東市場,降低單一區域風險。

---

### **結論:股價波動≠長期價值崩潰**
- **短期股價波動**更多反映市場情緒與宏觀環境,而非 NVIDIA 技術與需求的根本性轉


- **GPU 需求**在 AI、雲端、自動駕駛等領域仍處於爆發期,且 NVIDIA 的技術與生態
壁?
難以被顛覆。
- **投資建議**:
  - 若下跌源於非結構性因素(如情緒面、週期性庫存調整),可視為長期佈局機會。
  - 需持續關注 AI 落地進度、競爭對手技術突破,以及地緣政治風險。

**簡言之,GPU 仍是 AI 時代的「新石油」,而 NVIDIA 是主要煉油廠。短期股價波動如

油價起伏,不改變能源需求的長期趨勢。**


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靠每次問幾個問題就又開始,轉圈圈app又當機了!!!


本來想問:會因為演算法的進步,導至不需要那麼多算力(Nvidia GPU) ,讓微軟與meta

其它公司去砍Nvidia 的訂單嗎?


所以deepseek 的說法怎麼一直說很欠輝達GPU?

甚至說演算法進步,GPU需求是會增加不會減少?






目前還在轉圈圈當機中………..


這deepseek 目前最大缺點就是問了幾個問題後死機


我ㄧ直圍繞引導不需要輝達gpu ,可是他ㄧ直說需要,甚至說輝達是煉油場!


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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.82.104.170 (臺灣)
※ 作者: ImHoluCan 2025-01-31 00:30:47
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※ 同主題文章:
[問卦] deepseek 說輝達是現代石油公司?
01-31 00:30 ImHoluCan
※ 編輯: ImHoluCan (111.82.104.170 臺灣), 01/31/2025 00:32:11
※ 編輯: ImHoluCan (111.82.104.170 臺灣), 01/31/2025 00:32:42
newbrain: DEEPSEEK真的很強 中國人在改進方面真強1F 122.116.228.113 台灣 01/31 00:41
sorrywow: 看來看去沒想像中好用2F 111.246.92.54 台灣 01/31 00:41
ImHoluCan: 真的很猛,我ㄧ直誘導要他說演算法進步,不需要更多Nvidia GPU ,但他確ㄧ直說不是會減少,反而會增加更需要Nvidia  GPU3F 111.82.104.170 台灣 01/31 00:48
v1991829: 沒用阿
我149就賣了 然後120又接回來
這樣股數可以買更多
你沒這樣做?
同樣的錢 多了1200股7F 149.88.101.13 澳大利亞 01/31 00:52
ImHoluCan: 不用單心40見
樓上不用擔心,40見12F 111.82.104.170 台灣 01/31 00:57
jwiww: 我問ChatGPT也是說就算真的成本下降也只會讓AI有機會更普及NVDA還是最大的供應商
成本下降中小企業更有機會去發展AI本來只有巨頭們專利現在各家都有機會嘗試硬體廠還是維持一樣的需求甚至更多
現階段是已經過了第一次的硬體階段裝備進入第二階段的軟體營業模式削價競爭後會在走入第三階段第二次的硬體設備跟應用階段最後第四階段就是完全的應用AI階段14F 114.40.149.188 台灣 01/31 01:49

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