中国人工智能（AI）初创企业深度求索（DeepSeek）的成功证明，即便在低成本条件下，也能实现高性能AI技术，这一突破使得长期依赖向英伟达供应高带宽存储器（HBM）来获取大量利润的SK海力士和三星电子，面临新的应对挑战。
最重要的是，“DeepSeek冲击”在一定程度上揭开了英伟达GPU主导的AI基础设施投资泡沫。由于DeepSeek通过软件（SW）优化，使得低规格半导体也能支持先进的AI服务，意味着无需投入昂贵的英伟达高端GPU。
据业内人士6日消息，今年，亚马逊云服务（AWS）、微软（MS）、Meta等大型科技企业计划大规模投资AI基础设施，并可能在部分数据中心采用DeepSeek的R1模型，以优化成本。据悉，R1模型搭载的HBM规格低于SK海力士目前向英伟达供应的最先进HBM3E。
这一趋势短期内对SK海力士和三星电子等HBM供应商构成利空。由于高端GPU需求减少，随之而来的高规格HBM销售额可能受损。然而，从中长期来看，这一变化可能成为SK海力士和三星电子摆脱对英伟达依赖、拓展客户群的契机。因此，业界呼吁加强与更多企业的合作，并推动定制化业务战略，以适应市场需求。
未来资产证券研究员赵延珠（音）表示：“尽管市场对DeepSeek的影响有所担忧，但成本效益更高的AI模型的出现，预计将推动更多AI应用的落地。整体AI计算需求反而会增加，推动电力需求的持续增长。”她补充道：“目前，AI模型的计算效率正在不断提升，但微软、Meta等科技巨头非但没有减少投资，反而在加大对AI基础设施的投入。”
有观点认为，DeepSeek的成功意味着AI技术的产业范式正从依赖大规模资本投入，转向更加多元化和灵活的发展模式。业内人士指出：“DeepSeek的崛起象征着创业公司无需依赖大型AI企业，也能开发出独立的AI应用。这标志着行业范式转变的开始。”
对于长期依赖标准化、批量生产模式的三星电子和SK海力士而言，如何调整业务以适应这一新的AI产业格局成为关键。半导体行业相关人士表示：“目前，三星电子的存储业务主要依赖向英特尔、英伟达、AMD等大型客户批量供应通用存储器产品，这种模式过于单一。未来，企业需要灵活调整，向‘定制化’和‘小批量多品种’供应模式转变，以满足不同AI服务的需求。”
神经网络处理器（NPU）相关企业负责人表示：“DeepSeek采用的‘混合专家（MoE, Mixture of Experts）’架构虽然早已在市场上普遍应用，但DeepSeek成功地将其与最新技术结合并优化，以低成本实现高端AI服务，这具有重大意义。”他进一步指出：“以DeepSeek为代表，未来将有更多AI初创企业涌现。这些公司将寻求优化成本，与存储器、代工（半导体制造）等半导体企业建立紧密合作关系。”
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