非就是需要少一些算力而已。你們知道deepseek 用chatgpt訓練數據吧？
省算力意義不用誇大，和以前我們馬工編程序管理內存一樣，現在沒人幹了因為算力大了。
DeepSeek需要英偉達（NVIDIA）的原因如下：
1. 依賴英偉達的硬件生態
DeepSeek的底層計算可能依賴於英偉達的GPU，尤其是在AI模型的訓練階段。NVIDIA的GPU以其高並行計算能力和出色的性能表現，成為AI計算領域的首選。
NVIDIA的硬件廣泛用於支持AI基礎設施，DeepSeek的產品或服務可能需要利用這些硬件來實現高效的運算性能。
2. CUDA軟件生態支持
NVIDIA的CUDA平台是AI計算和深度學習領域的核心工具，許多AI應用程序都依賴於CUDA優化。
DeepSeek需要在NVIDIA硬件上運行，並使用CUDA工具鏈來最大化性能，從而更高效地完成其搜索和推理任務。
3. AI模型訓練階段不可或缺
即使DeepSeek是一個針對推理優化的解決方案，AI模型的訓練通常需要大規模的GPU計算能力，而NVIDIA的A100和H100 GPU是目前市場上的主流選擇。
DeepSeek的開發者在構建、優化和訓練模型時，可能已經深度依賴NVIDIA的硬件和軟件支持
4. 高效兼容現有基礎設施
目前市場上的AI數據中心和雲計算平台大多基於NVIDIA的GPU，DeepSeek要進入市場，需要與這些基礎設施高度兼容。
DeepSeek的性能優化可能在NVIDIA硬件上效果最佳，從而進一步增強NVIDIA的銷售需求
5. 市場整合優勢
DeepSeek的出現可能會增強AI市場的多樣性，但這不會削弱NVIDIA的地位，反而可能刺激更多企業購買NVIDIA硬件以運行DeepSeek的解決方案。
深度學習的快速發展仍然需要NVIDIA提供底層計算支持，DeepSeek的成功反過來也會推動對NVIDIA產品的需求
