麦格理分析师在周一的一份报告中表示，他们估计R1的开发成本为26亿美元，是DeepSeek公布的成本的467倍。该公司表示：我们估计DeepSeekR1的开发成本为26亿美元。这是基于之前的工作，意味着开发成本比报告的成本高出467倍。
报告强调，新兴市场靠数量而非价格来增长，而且随着计算成本的下降，采用将会加速。
分析人士认为，训练计算是一种具有明确成本曲线的商品，硬件效率的提高会增加计算能力的供应，而软件的进步则会减少对计算能力的需求。
该报告指出：硬件效率的提高增加了每兆瓦计算‘单位’的供应量。软件效率的提高降低了对计算‘单位’的需求。
麦格理还指出了开源人工智能模型的结构优势，受益于免费开发、麻省理工学院许可证的使用和广泛的采用。
分析师写道：这将继续降低基础模型构建者的进入门槛。
尽管存在成本方面的担忧，但对计算能力的需求仍在不断增长。该报告指出了人工智能领域的杰文斯悖论，即效率提高会带动整体消耗增加。
麦格理指出：推理成本的降低推动了杰文斯悖论。效率的提高推动了总计算消耗的增长。
麦格理声称资本支出意向仍然是数据中心运营商的主要驱动力，并强调与人工智能相关的支出正在成为当前收入的重要驱动力。
分析师的结论是：押注人工智能就是押注地球上最大的资产负债表，这表明，尽管存在投机风险，但超大规模企业对人工智能基础设施的投资将继续扩大。
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