DeepSeek最新发布的市场斯悖原生稀疏注意力（NSA）机制提升了大语言模型处理64k长文本速度达11.6倍，同时在通用基准测试中超越了传统全方位注意力机制模型。接纳杰文这意味着AI大模型未来在更精简的论D率革XM平台架构下，有望实现更高性能和更低成本的掀I芯星辰发展，对AI训练与推理成本也有望继续大幅下降。起效求仍

DeepSeek继续引领“极低成本AI大模型算力范式”，片需展示出愈加精简的大海架构将带来的大幅效率提升。尽管DeepSeek推动AI训练与推理效率的市场斯悖“效率革命”，但AI应用的接纳杰文广泛渗透将导致未来对AI芯片需求的巨大增长，这一观点得到市场的论D率革XM平台认同。

市场尚未对AI训练与推理效率提升导致的掀I芯星辰短期需求下滑预期做出明确定价，而是起效求仍更多接纳“杰文斯悖论”的看法。这意味着技术提升带来的片需效率提高反而导致资源消耗激增，转化到AI算力领域，大海则体现为AI推理算力需求的市场斯悖史无前例增长。

DeepSeek的NSA机制通过稀疏策略显著降低了传统全密集Attention（O(n²)复杂度）的计算负担，并实现了训推一体化的高效计算。这一创新设计不仅提升了推理速度，还减少了对AI GPU算力基础设施的依赖，从而改善了AI算力资源的利用率。

在AI芯片市场上，大摩看好AI GPU与AI ASIC两大核心技术路线，强调未来云端AI推理算力需求激增。预计AI GPU将继续发挥优势，同时AI ASIC也有望扩大市场份额，与AI GPU形成平衡。总体来看，AI芯片市场的需求呈现出良好的发展趋势。

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