最近，开源的大型语言模型DeepSeek R1的流行引起了行业内外的广泛关注。摩根士丹利指出，该模型以显著低于GPT的成本实现了相似的性能，可能会对中国的数据中心和软件产业产生重大影响。

1月27日，摩根士丹利的分析师Yang.Liu、Tom.Tang、Lydia.Lin在一份报告中提到，DeepSeek R1的问世激发了人们对于是否需要使用大规模高端GPU集群来训练大型语言模型(LLM)的讨论。作为一个开源项目，其训练成本仅为GPT的1/30，却能实现与GPT相媲美的性能。

摩根士丹利认为，对于中国的数据中心来说，DeepSeek R1可能产生以下影响：

短期内，如果大型科技公司开始采纳类似DeepSeek的技术路径，可能会减少AI模型训练的需求，特别是在边远地区的数据中心。

但从长期来看，低成本模型可能会促进推理需求的增长，这对一线城市的数据中心需求是有利的。

另一方面，对于中国的软件行业，摩根士丹利认为DeepSeek R1可能带来选择性的小幅正面影响。因为AI模型成本的降低可能会降低应用程序运行AI功能的门槛，从供给侧改善行业环境。然而，这并不直接意味着更好的变现能力，软件行业最大的挑战仍然在需求端。

摩根士丹利认为，最终的影响将取决于具体的软件产品及其下游市场。

本文来源于“华尔街见闻”，作者：黄雯雯；FOREXBNB编辑：李佛。