Goldman Sachs ①我們看到資本豐富的互聯網巨頭與初創企業之間的潛在競爭、從訓練到更多推論，更強調需要明顯更低資源的後訓練、中國基於CP值的潛在擴張能力。 ②字節跳動去年推出了32款AI，其中豆包是迄今為止中國最受歡迎的AI聊天機器人（每月活躍用戶高達七千萬人）。 ③對於基礎設施層，投資人關注的焦點是，如果模型計算成本效率顯著提高，市場對人工智慧資本支出的預期與計算需求之間是否會出現近期不匹配。 ④對於中國雲端和資料中心市場玩家來說，我們仍然認為2025年的重點將集中在晶片可用性和CSP透過人工智慧驅動的雲端收入成長提供收入貢獻的能力上，而不僅僅是基礎設施或GPU的租賃，人工智慧工作負荷和人工智慧相關服務可以如何促進未來的成長和利潤。 ⑤我們對人工智慧運算需求的長期成長保持樂觀，因為成本降低會帶來更多的需求。 J.P.Morgan ①目前尚不清楚DeepSeek在多大程度上利用了High-Flyer 50k hopper GPU，但他們可能會大幅降低成本（至GPT-4 Turbo的1/7）。更多的投資並不等於更多的創新，OPENAI也不會永遠走在最前面。

UBS ①2024年我們在中國看到了大規模的AI訓練，超過80%對於IDC的需求來自AI，並且集中在一兩個超大型客戶。 ②如果人工智慧訓練和推理成本顯著降低，我們預計更多的最終用戶將利用人工智慧來改善他們的業務或開發新的用例，特別是零售客戶（因為他們對於成本而不是時效性敏感）。 Jefferies: ①人工智慧參與者面臨的壓力，要求證明不斷增加的資本支出計劃的合理性，最終可能導致資料中心收入和利潤的軌跡下降生長。 ②AAPL的模型基於MOE，但30億數據參數仍然太小，無法使服務對消費者有用。因此DeepSeek的成功帶來了希望（但不是短期就會發生的）。 ③限制晶片出口讓中國被迫使更快的創新，認識到這點的川普可能會放鬆AI擴散政策。 Citi ①我們質疑DeepSeek的壯舉是在沒有使用先進的GPU微調它或構建基礎LLM的最終模型基於蒸餾技術的情況下完成的。因此我們不希望領先的AI公司脫離更先進的GPU，這可以在大規模上提供更具吸引力的$/TFLOPS。