摩根士丹利近日發布的研究報告指出，DeepSeek R1 的出現對中國數據中心營運商的影響喜憂參半。短期內，市場可能存在不確定性，但長期前景樂觀。

這是由於 DeepSeek 技術的應用，可能會減少對遠端站點進行大規模 AI 模型訓練的需求。然而，從長遠來看，由於 AI 模型成本的降低，將刺激對 AI 推論的需求增加，這對位於一線城市的數據中心來說是利多消息。

此外，摩根士丹利認為，儘管 21Vianet 集團做為供應商，將直接受益於 DeepSeek 應用使用量的增加，但 GDS 控股在此趨勢下將更具優勢。這表明，在 AI 技術變革的浪潮中，不同類型的數據中心營運商將面臨不同的機遇和挑戰。

軟體產業的潛在影響

DeepSeek R1 的低成本特性，也可能對中國的軟體產業產生輕微的正面影響。由於 AI 模型成本的降低，將降低軟體公司將 AI 功能整合到應用程式中的門檻。這將促進更多創新應用程式的出現，並有助於提升軟體產品的競爭力。

然而，摩根士丹利也指出，雖然這有助於改善供給面，但由於市場需求仍存在挑戰，這並不會直接改善軟體公司的獲利能力。

DeepSeek R1 的關鍵影響

報告指出，DeepSeek R1 的訓練成本僅為 GPT 的三十分之一，這意味著 AI 技術的門檻大幅降低，更多企業和研究機構都能夠投入 AI 模型的開發與應用.

R1 的出現可能導致對高階 GPU 的需求降低，並加速更具成本效益的 AI 解決方案的發展，讓更多企業能夠以較低的成本開發和使用 AI.

雖然短期內可能對數據中心造成衝擊，但長期來看，推論需求的增加將為數據中心帶來新的成長動力，尤其是一線城市的數據中心.

降低 AI 模型成本將刺激軟體公司將 AI 功能整合到應用程式中，並推出更多創新應用，但獲利模式仍需進一步探索，市場需求是關鍵。

專家：有利數據中心

DataBank CEO Raul Martynek 發文指出，中國 AI 公司 DeepSeek 推出的模型，以其低成本和高效率的特性，顛覆了傳統 AI 產業的觀念。該模型僅以 600 萬美元的成本進行訓練，且不需要最先進的 GPU 晶片，與矽谷「更多參數、更多 GPU 和更多數據」的理念背道而馳。

DeepSeek 的出現對數據中心產業產生了多重影響。首先，市場對此消息的反應是，晶片製造商、能源公司和數據中心營運商的市值在一天內集體損失了 1 兆美元。這反映出市場對 AI 發展趨勢的重新評估。

儘管短期內可能造成一些痛苦，Martynek 認為，但從長遠來看，DeepSeek 的技術對數據中心產業來說應該是件好事。過去兩年，數據中心的需求因 AI 熱潮而激增。然而，DeepSeek 證明，AI 的發展可能不需要如先前預測的巨大電力需求。這將降低數據中心過度供應的風險，並有助於產業的長期可持續發展。