开源大语言模型DeepSeek R1展开，介绍大摩对其成本与性能的分析，以及该模型可能对中国数据中心和软件行业产生的影响等内容。
近期，开源大语言模型DeepSeek R1在业界掀起了一阵热潮，受到了众多的关注。摩根士丹利的分析师们在1月27日发布的一份报告中提到，DeepSeek R1这个模型相当厉害，它仅用了远远低于GPT的训练成本，就达到了与GPT相近的性能。这一情况的出现，引发了大家对于是否必须采用大规模高端GPU集群来训练大型语言模型（LLM）的广泛讨论。
从大摩的分析来看，DeepSeek R1对中国数据中心可能产生的影响有着短期和长期的区别。在短期内，如果那些大型的科技公司开始采用和DeepSeek类似的技术路线的话，那么很可能会使AI模型训练相关的需求有所减少，尤其是在那些位于偏远地区的数据中心。不过要是从长远的角度去看的话，这种低成本的模型却有可能推动推理需求的增长，这对于一线城市的数据中心来说是个好消息，会增加对其的需求。
再看看对中国软件行业的影响。大摩觉得DeepSeek R1可能会给这个行业带来一定程度的小利好，但这种利好是有选择性的。为什么这么说呢？因为AI模型成本降低了，就有可能降低应用程序运行AI功能的门槛，这是从供给侧对行业环境进行了改善。但是，这并不代表软件行业就能马上拥有更好的变现能力了，毕竟这个行业最大的问题还是在需求端。
摩根士丹利也明确表示，最终这个模型到底会产生什么样的影响，还是要看具体的软件产品以及它的下游市场情况。
开源大语言模型DeepSeek R1走红的情况，重点阐述了大摩对其成本与性能的分析，以及该模型可能对中国数据中心和软件行业在短期和长期内产生的不同影响，同时也指出最终影响取决于具体软件产品及其下游市场。
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