美国人工智慧（AI）晶片龙头辉达（NVIDIA）执行长黄仁勋近期首度公开谈论中国DeepSeek引发辉达股价卖压，表示投资人弄错了DeepSeek进步的讯息，正确的讯息应该是AI的后训练（post-training）阶段才是关键，对辉达晶片的需求不减反增。



DeepSeek在1月发表“R1”大型语言模型（LLM），以较低的成本获得高效能，引发美国科技巨擘的AI投资前景忧虑，拖累辉达股价在1月挫跌，但近期辉达股价几乎已收复失土。

黄仁勋20日在合作伙伴DDN预录的访谈影片表示，辉达股价对DeepSeek的剧烈反应，源于投资人对DeepSeek进步的解读错误。AI产业仍需要运算能力进行AI模型的后训练，后期训练的方法多元，对辉达晶片所供应运算能力的需求也将成长。后期训练让AI模型能在完成训练后，做出结论或进行预测。

黄仁勋说，“从投资人的角度来看，过去都有一种心智模型，认为世界是先预训练（pre-training），接著再（进入）推论（阶段），（投资人认知的）推论是：你问了AI一个问题，就能立刻获得答案”，他认为，这个心智图是不对的。

他说，预训练仍然很重要，但后期训练反而是最重要的智慧环节，“是（AI）学会解决问题的环节”，后期训练方法“如火如荼”进展，AI模型持续以新的推理方法进步。他称赞DeepSeek的创新提振AI产业的活力，“实在令人无比兴奋。R1开源在全球激起的活力令人惊叹”。

辉达26日将举行财报说明会，黄仁勋势必面对DeepSeek的问题，这番谈话可能也是他的回应。近期的美股财报季，DeepSeek已成为热议话题，超微（AMD）执行长苏姿丰也被问到类似问题，她表示DeepSeek正在带动“有利AI采用”的创新。

黄仁勋最近几个月不断驳斥模型扩展陷入麻烦的忧虑，在DeepSeek声名大噪之前，1月就有报导指出OpenAI的模型进步正在放慢，辉达成长可能放缓。黄仁勋去年11月强调，模型扩展“活得很好”，只是从训练转向推论。

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