▲中國AI新創公司DeepSeek（深度求索）推出新AI模型DeepSeek R1。（圖／路透）
記者高兆麟／綜合報導
知名分析師郭明錤今日發文表示，台積電與NVIDIA均預期裝置端AI將在2026年顯著成長。先前台積電法說提到裝置端AI趨勢在2026年才明顯，NVIDIA AI PC處理器N1X/N1量產時間為4Q25/1H26。然而，DeepSeek爆紅後，裝置端AI的趨勢將加速。
郭明錤表示，DeepSeek的爆紅直接提升NVIDIA H100的訓練需求，這證明優化訓練方式 有助訓練需求，且再度驗證CUDA生態優勢。
郭明錤表示，不過，另一個更顯著的趨勢是，自DeepSeek爆紅後，興起了在本地端部署LLM的熱潮。DeepSeek R1提出的優化訓練方式，有利提升裝置端中小規模LLM的效能，加上對使用雲端DeepSeek資料安全的顧慮，都是推升此熱潮的原因。預期接下來會有更多類似DeepSeek的開源模型，本地端部署LLM的熱潮將持續維持。
郭明錤表示，部署本地端DeepSeek常見做法與規格，如：LM Studio用於簡化部署流程、Ollama用於執行模型、採4-bit/8-bit量化降低VRAM需求時亦能維持較好效能、1.5B到70B參數規模、從低階筆記電腦到中高階配備NVIDIA獨立顯卡的PC等。
郭明錤表示，目前部署或使用本地端DeepSeek僅限於少數人，故對NVIDIA雲端AI晶片需求沒立即影響。長期來看，裝置端會取代部分雲端，但裝置端的成長也可能會創造新的雲端需求，故兩者需求還是會同時成長，並整合成新的AI生態。
郭明錤表示，他對雲端長期成長趨勢並不悲觀，但需注意裝置端趨勢快於預期，會否讓雲端的成長速度在未來的某段期間內，低於先前市場樂觀預期並影響投資氣氛。展望未來，Scaling law因GB200 NVL72順利量產再度增速，或AI新應用 (如機器人、自動駕駛、多模態) 商業化能見度提高等，都有助於降低雲端成長的不確定性。
郭明錤表示，至於開頭提到的台積電跟NVIDIA，台積電依舊是裝置端AI趨勢的最大贏家之一 ，但NVIDIA因在裝置端面臨的競爭顯著高於雲端，故不利短期投資氣氛。
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