刚刚过去的1月，中国人工智能初创企业Deepseek公司发布最新开源模型R1，打破人工智能开发“越大越好”迷思，也冲击了美国科技巨头的股价。据美国市场观察网站报道，英伟达公司市值在过去一周缩水5520亿美元（超4万亿元）。
据报道，DeepSeek R1模型在性能受限的硬件条件下，以较低的成本实现了卓越的人工智能表现，这引发了投资者对英伟达等依赖高端GPU销售的企业未来增长潜力的担忧。
英伟达股价的急剧下跌不仅影响到了自身，还波及到了其他依赖于数据中心业务的科技巨头，如微软、亚马逊以及博通等，这些公司的股价也出现了不同程度的下滑。此外，与AI基础设施相关的硬件供应商如西门子、施耐德电气等同样未能幸免，股价纷纷下挫。
而市值蒸发超5千亿美元后，英伟达（Nvidia）在官网宣布，DeepSeek-R1模型可作为NVIDIA NIM微服务预览版使用。目前英伟达面向开发者的网站（build.nvidia.com）已将DeepSeek-R1模型纳入“最受欢迎的模型”栏目，且已可在NVIDIA NIM微服务上使用。
人工智能芯片是一种常见的专用芯片，具有一些共同的特点。首先，与CPU相比，人工智能芯片可以并行执行更多计算，从而提高计算效率。其次，人工智能芯片能够采用低精度计算模式成功实现人工智能算法，同时减少相同计算所需的晶体管数量，提高计算效率。此外，通过将整个算法存储在单个人工智能芯片中，可以加速内存访问，提高数据读取速度。最后，人工智能芯片使用专门的编程语言来有效地翻译人工智能计算机代码，以便在人工智能芯片上执行，从而提高人工智能计算的效率和速度。
AI芯片行业仍处在发展阶段
人工智能核心的底层硬件AI芯片，经历了多次的起伏和波折，自诞生以来不断实现升级和进步。2006年Hinton发表“多层神经网络”论文，证明了大规模深度学习神经网络学习的可能性，AI芯片自此得到飞速的发展;
2014年陈天石博士研究团队发布DianNao系列论文，开启ASIC芯片研究领域。随着深度学习算法的快速发展，各个应用领域对算力提出愈来愈高的要求，传统的芯片架构无法满足深度学习对算力的需求，能够加速计算处理的人工智能芯片进入快速发展的阶段。
全球AI芯片市场规模预测
2019年全球AI芯片市场规模为110亿美元。随着人工智能技术日趋成熟，数字化基础设施不断完善，人工智能商业化应用将加速落地，推动AI芯片市场高速增长，预计2025年全球人工智能芯片市场规模将达726亿美元。
根据市场研究机构Gartner最新预测，到2024年AI芯片市场规模将较上一年增长25.6%，达到671亿美元，预计到2027年，AI芯片市场规模预计将是2023年规模的两倍以上，达到1194亿美元。”