来源：CNBC
作者：April Roach
尽管DeepSeek的R1发布最初让一些分析师降低了预期，但专家告诉CNBC，利用成本更低、芯片性能较低的模型最终可能推动市场发展。
瑞银（UBS）表示，新的数据和专家意见最终使市场前景更加乐观。该银行的分析师预测，2025年该行业的收入将增长20%。
Equinix公司EMEA（欧洲、中东和非洲）总裁Bruce Owen表示，他预计更高效模型的出现将成为人工智能的“加速剂”。
中国的DeepSeek所带来的更便宜、更高效的人工智能模型，可能会重塑对数据中心的需求，从而推动投资者已经大量押注的一个蓬勃发展的行业。
多年来，分析师一直预测数据中心的指数级增长——这是支持全球数字化转型以及训练大型语言模型（LLM）所需的关键基础设施。
中国初创公司DeepSeek推出其R1模型后，在1月下旬引发了投资者的紧张情绪。这一模型的发布引发了关于美国在人工智能领域主导地位的问题，以及开发者的效率提升是否会削弱对数据中心容量的需求。
数据中心通常需要至少两年时间才能建成，而2025年的订单基本已经计入计划内——这意味着颠覆性的R1模型的发布不太可能立即产生影响。尽管DeepSeek的R1最初让一些分析师质疑向该行业投入的资金是否“被误导”而下调了预期，但专家告诉CNBC，成本更低、芯片性能较低的模型最终可能成为市场的“加速剂”。
乐观前景
巴克莱的分析师表示，DeepSeek突显了数据中心容易受到关于人工智能支出叙事变化的影响。如果这家中国初创公司的效率声明被证实，这一发展表明，“投入人工智能开发的数千亿美元因此可能显得被误导，大型科技公司的资本支出计划可能会被重新考虑，”巴克莱分析师Brendan Lynch领导的团队在1月27日的报告中写道。
他们补充说，如果人工智能需要的基础设施减少，“质量最低的设施”——即能源效率最低的那些——可能会面临需求减弱和价格下跌的局面。
与此同时，瑞银分析师指出，目前约三分之一的数据中心市场增长预测依赖于生成式人工智能（如通过书面提示生成图像的人工智能）的建设和发展。瑞银在1月28日的报告中表示，这些预测并未考虑到效率的根本性改进。
瑞银最初在去年4月预测，全球数据中心设备市场将在2028年之前的三年期间增长10%-15%。本周，该行分析师表示，新的数据和专家意见最终使市场前景更加乐观。该公司现在预计该行业收入将在2025年增长20%，并认为2026-2028年初的增长率将处于10%-15%区间的“上限”。
瑞银的股权研究分析师Andre Kukhnin告诉CNBC，关于DeepSeek是否需要比常规查询少20到30倍的计算能力来进行推理（即通过人工智能模型运行数据以进行预测或解决任务）的问题，“仍然悬而未决”。
“虽然每个token（令牌）的效率更高，但由于它是一种推理模型而不是‘语言流模型’，它每个查询需要更多的token……最终我们认为这并不会显著减少推理所需的计算需求，”Kukhnin解释道。
高盛研究部门预测，数据中心供应和需求的平衡将在未来几年“趋紧”，预计2026年底达到峰值，并从2027年起逐渐缓和。
如果效率提升导致主要投资者的资本支出（capex）水平下降，这可能“减轻我们在2027年及以后看到的长期市场供应过剩风险——这被我们认为是一个重要的考虑因素，可能推动数据中心市场更加持久和减少周期性波动，”高盛高级股权研究分析师James Schneider在2月4日的报告中指出。
距离DeepSeek发布数据不到三周，尚有许多未确定的因素影响这一新兴技术的影响力。据RPC律师事务所的合伙人Andrew McMillan称，R1单靠自身不足以“撼动”市场需求。
“如果这一技术被证明可以复制，并因此导致未来对数据处理的需求远低于现在，或者至少不会继续保持相同的增长路径，那么投资者的兴趣将受到抑制，”专注于并购和数据治理的McMillan表示。
“从长远来看，观察这种结构性方法是否能够占据主导地位将非常有趣，我认为这会影响市场的形态。”
“火上浇油”
1月27日，与数据中心市场变化相关的股票大幅下跌。据瑞银称，与数据中心联系最紧密的欧洲公司施耐德电气（Schneider Electric）股价下跌超过9%，西门子能源（Siemens Energy）股价下跌20%，ABB收盘下跌6%。
一些股票随后收复了失地，从市场的短期反应中恢复过来。谷歌母公司Alphabet和Meta等超级巨头的财报也提振了信心，因为两家公司在科技股抛售后承诺投入数十亿美元的投资。
“该行业的错误空间并不大，”瑞银的Kukhnin说。“这就是为什么一些股票下跌后没有立即被回购的原因，因为投资者已经持有了大量股份，现在正试图弄清这是一个加仓机会还是相反的情况。”
他补充说，较低的成本表明人工智能可能会更加普及，这可能加速这一技术的采用——而这“很难量化”。
数据中心市场还将继续因数字化转型而受到推动，这与人工智能的进步无关。“生成式人工智能几乎就像是蛋糕上的糖衣，但在未来增长方面，已经变成了一层非常厚的糖衣，”Kukhnin说道。
Equinix公司EMEA总裁Bruce Owen表示，随着人工智能技术曲线的变化，公司“处于良好位置”，并预计更高效模型的出现将成为人工智能的“加速剂”。
“我们可能会看到的另一种动态是‘杰文斯悖论’（Jevons Paradox），该理论认为资源效率的提高可能会导致该资源的消耗增加，”他告诉CNBC。
Synechron咨询公司的人工智能主管Ryan Cox也预计，杰文斯悖论效应将使更高效的技术最终导致对数据中心的更高需求。
“这是一个非常复杂的方程式，”他告诉CNBC，并指出在需求变化方面有多种阻力和助力。他分享称，Synechron的客户正在追求通过Hugging Face（一个人工智能模型存储库）间接使用DeepSeek等“安全”选项。
“总体而言，我认为效率会推动采用，我认为即使成本下降，使用量也会继续上升。向这些更先进模型和更广泛应用的竞赛意味着数据中心的整体需求将上升而不会下降，”Cox指出。