硅谷四巨头全在加钱买算力。春节期间，国产大模型DeepSeek-R1问世，展示了以更低的成本和更少的算力需求实现世界一流的性能水平。R1的出现似乎打破了传统观念，即需要更多资金购买更强芯片来提升性能。1月27日，英伟达股价单日下跌近17%。
然而，在追求通用人工智能的过程中，算力真的不再重要了吗？谷歌、微软、Meta和亚马逊等硅谷科技巨头并不这么认为。从1月30日起，这些公司陆续发布了财报，并表示将在2025年增加算力投入。
谷歌母公司Alphabet计划在2025年的资本支出目标为750亿美元，比2024年增长42%。谷歌称，由于AI产品需求超过现有容量，他们将加大投入以解决这一问题。微软则预计在2025财年投资800亿美元用于人工智能数据中心，理由同样是市场需求超过了可用容量。微软还强调，这种投入是保守的，因为硬件性能每年都在提升，不能一次性买太多。
Meta计划在2025年的资本开支预算为650亿美元，比2024年增长66%。扎克伯格认为，长期来看，大力投资基础设施是一种战略优势。亚马逊则预计2025年的资本开支将达到约1000-1050亿美元，比去年的830亿美元增加24%，其中大部分将用于AI和云服务AWS。
四巨头增加算力投入并不是对DeepSeek不认可，反而非常认同其技术。亚马逊首席执行官Andy Jassy指出，推理成本降低并不意味着总支出减少。微软CEO也引用了“杰文斯悖论”来说明，技术提高资源使用效率后，可能会导致总消耗量不降反升。例如，随着汽车技术进步，虽然发动机更省油，但人们会买更多车、开更远的路，最终石油消耗量增加。
同样地，在AI领域，DeepSeek像是一台高效发动机，尽管训练成本低，但仍遵循规模扩展法则。在这种情况下，更高的效率会导致更大的投入。因此，与其担心算力过剩，我们更应关注的是优质数据的短缺。当模型效率和算力都充足时，如果没有足够的优质数据进行训练，模型性能将难以进一步提升。未来可能需要更多“数据生产师”来创造高质量的数据。
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