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　　对此，排排网财富研究部副总监刘有华告诉《每日经济新闻》记者，AI大模型领域近年来吸引了大量资本投入，尽管大模型在性能上取得了突破，但仍面临技术瓶颈与应用落地方面的挑战。大模型训练需要巨额算力支持，而当前市场中算力资源的过剩使得成本问题凸显。国际竞争与政策影响，这进一步加剧了AI产业链的不确定性。AI应用后期的投资机会广泛且多样，从算力基础设施到行业应用，再到生成式AI和端侧AI，均展现出强劲的增长潜力。

　　陈兴文指出，DeepSeek通过MIT协议开源8个核心模型并全链路公开训练细节，其以“技术裸奔”姿态重构了行业竞争规则——开源生态的透明性不仅打破闭源体系的技术黑箱垄断，更通过全球开发者社区的协同创新形成指数级迭代能力。这种开源策略直接颠覆硅谷“算力军备竞赛”逻辑，使得DeepSeek低成本大模型对算力投入的需求可能会从训练侧向推理侧倾斜，即未来对推理算力的需求将成为主要。而英伟达等硬件商的传统优势更多集中在训练侧，这可能会对其市场地位和战略布局产生影响。

　　在算力基建层面，模型训练从粗放型算力堆砌转向精细化能效管理，倒逼数据中心向绿色高效转型。数据要素价值随之凸显，特定领域的行为数据、专业语料库成为模型优化的战略资源，驱动数据采集、清洗、标注产业升级。更深远的影响体现在AI应用生态：开源模型大幅降低技术准入门槛，使得中小企业能快速部署智能客服、自动化文档处理等轻量化应用，而模型轻量化与边缘计算结合，正加速AI能力向物联网终端渗透，为智能家居、工业等场景创造落地条件。

　　陈兴文表示，当前全球算力市场正陷入“结构性过剩与短缺并存”的困境。中国市场中，大量跨界资本涌入智算中心建设，导致2024年全国建成超1.3万个智算中心，但平均利用率不足30%，千卡集群年亏损达2700万元。这种过剩本质上是低端算力（如A100芯片集群）的盲目扩张与高端智能算力（H100/H800）短缺的叠加结果——实际需求端，大模型训练所需的智能算力缺口达53%，更深层矛盾在于技术迭代速度远超硬件建设周期，当企业耗时18个月建成智算中心时，市场主流芯片已从A100升级至H800，设备贬值率超40%。