2月10日消息，中國AI初創公司深度求索（DeepSeek）憑借DeepSeek-R1、V3等系列開源模型，號稱能以Open AI的3%-5%成本，實現媲美甚至超過Chat GPT的性能，引發了業界對“算力為王”和“scaling law”的疑問。

不過在市場研究機構TrendForce集邦咨詢看來，DeepSeek模型雖降低AI訓練成本，但AI模型的低成本化可望擴大應用場景，進而增加全球數據中心建置量。

另外，DeepSeek與CSP，AI軟件業者將共同推動AI應用普及，特別是未來的大量數據將會在邊緣端生成，意味著工廠、無線基地臺等場域需布建大量微型數據中心。

光收發模塊作為數據中心互連的關鍵組件，將受惠于高速數據傳輸的需求。TrendForce指出，未來AI服務器之間的數據傳輸，都需要大量的高速光收發模塊，這些模塊負責將電信號轉換為光信號并通過光纖傳輸，再將接收到的光信號轉換回電信號。

根據TrendForce統計，2023年400Gbps以上的光收發模塊全球出貨量為640萬個，2024年約2,040萬個，預估至2025年將超過3,190萬個，年增長率達56.5%。

據了解，從美國幾大主流云服務廠商發布的2025年CAPEX指引來看，亞馬遜為1000億美元，微軟為800億美元，谷歌為750億美元，Meta為600-650億美元，合計超過3000億美元。

OpenAI聯合創始人Sam Altman也撰文表示，算力依然是基礎，AI模型的智能大致等于用于訓練和運行它的資源的對數。與此同時，AI成本每12個月下降10倍，較低的價格會帶來更多使用。