近期，天风国际知名分析师郭明錤发布了一项引人注目的观点，指出随着DeepSeek的迅速走红，端侧AI（即设备端人工智能）的发展步伐显著加快。这一趋势不仅推动了英伟达H100训练需求的激增，还进一步验证了CUDA生态的强劲竞争力。
据郭明錤的分析，台积电与英伟达均对端侧AI的未来充满信心。台积电在最近的财报电话会议中提到，预计到2026年，端侧AI将迎来更为显著的发展。与此同时，英伟达也计划在2025年第四季度至2026年上半年间，量产其专为AI设计的PC芯片N1X/N1。
DeepSeek的流行无疑是端侧AI加速发展的一个重要催化剂。它不仅直接带动了英伟达H100训练需求的增长，更展示了优化训练方法对于降低成本、刺激市场的巨大潜力。同时，这也再次证明了CUDA生态在用户心中的地位，解释了为何H100会受到如此广泛的青睐。
值得注意的是，DeepSeek还引发了本地大模型（LLM）部署的热潮。通过优化训练方法，DeepSeek R1提升了本地设备上中小规模LLM的性能，从而满足了用户对于高性能与数据安全性的双重需求。这一趋势预计将持续发展，未来将有更多类似DeepSeek的开源模型问世，进一步推动本地LLM生态的繁荣。
目前，本地DeepSeek的部署方式多种多样，包括使用LM Studio进行便捷部署、利用Ollama运行模型、通过4-bit/8-bit量化降低显存需求同时保持性能等。这些部署方式覆盖了从低端笔记本到搭载英伟达独立GPU的高端PC等广泛硬件范围，模型规模也涵盖了15亿到700亿参数不等。
尽管目前本地DeepSeek部署仍处于小众市场，对英伟达云端AI芯片的需求影响不大，但长期来看，这一趋势可能会带来新的云端需求。端侧AI与云端计算预计将同步增长，共同构建一个融合的AI生态系统。然而，这也可能导致短期内云计算增速低于市场预期，对投资情绪产生一定影响。
对于台积电和英伟达而言，这一趋势的影响各有不同。台积电作为芯片制造商，将直接从端侧AI的发展中受益，享受芯片升级带来的红利。而英伟达则在端侧AI市场面临更为激烈的竞争压力，这可能对其短期投资信心产生一定影响。
