近期，天風國際知名分析師郭明錤發布了一項引人注目的觀點，指出隨著DeepSeek的迅速走紅，端側AI（即設備端人工智能）的發展步伐顯著加快。這一趨勢不僅推動了英偉達H100訓練需求的激增，還進一步驗證了CUDA生態的強勁競爭力。
據郭明錤的分析，臺積電與英偉達均對端側AI的未來充滿信心。臺積電在最近的財報電話會議中提到，預計到2026年，端側AI將迎來更為顯著的發展。與此同時，英偉達也計劃在2025年第四季度至2026年上半年間，量產其專為AI設計的PC芯片N1X/N1。
DeepSeek的流行無疑是端側AI加速發展的一個重要催化劑。它不僅直接帶動了英偉達H100訓練需求的增長，更展示了優化訓練方法對于降低成本、刺激市場的巨大潛力。同時，這也再次證明了CUDA生態在用戶心中的地位，解釋了為何H100會受到如此廣泛的青睞。
值得注意的是，DeepSeek還引發了本地大模型（LLM）部署的熱潮。通過優化訓練方法，DeepSeek R1提升了本地設備上中小規模LLM的性能，從而滿足了用戶對于高性能與數據安全性的雙重需求。這一趨勢預計將持續發展，未來將有更多類似DeepSeek的開源模型問世，進一步推動本地LLM生態的繁榮。
目前，本地DeepSeek的部署方式多種多樣，包括使用LM Studio進行便捷部署、利用Ollama運行模型、通過4-bit/8-bit量化降低顯存需求同時保持性能等。這些部署方式覆蓋了從低端筆記本到搭載英偉達獨立GPU的高端PC等廣泛硬件范圍，模型規模也涵蓋了15億到700億參數不等。
盡管目前本地DeepSeek部署仍處于小眾市場，對英偉達云端AI芯片的需求影響不大，但長期來看，這一趨勢可能會帶來新的云端需求。端側AI與云端計算預計將同步增長，共同構建一個融合的AI生態系統。然而，這也可能導致短期內云計算增速低于市場預期，對投資情緒產生一定影響。
對于臺積電和英偉達而言，這一趨勢的影響各有不同。臺積電作為芯片制造商，將直接從端側AI的發展中受益，享受芯片升級帶來的紅利。而英偉達則在端側AI市場面臨更為激烈的競爭壓力，這可能對其短期投資信心產生一定影響。
