deepseek，与智能体！

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老生常谈，每次算力优化都会有此类论点。模型智商、通用能力、成本降应用爆发等不赘述。

如果说大厂的模型是巨头的专属，那么ds则给出了“平民版”模型，让大模型不再只是巨头的游戏，所有企业，万众AI。巨头卷巨头的AGI，长尾们探索自己的“平民版”商业落地，这是nv英伟达乐于见到的。

看好模型平民化后应用、端侧持续繁荣。

另外，部分领域（如大语言模型）仍存在“越大越好”的趋势。若DeepSeek推动模型能力上限提升，可能刺激更大规模模型的研发，抵消单模型效率优化的收益。

训练成本居高不下： 即使推理效率提升，训练高效模型仍可能依赖大规模计算资源。若追求更高精度，训练阶段的算力消耗未必减少。（上游算力依旧看好）

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