Macquarie-Analysten sagten am Montag in einer Mitteilung, dass sie die Entwicklungskosten von R1 auf 2,6 Milliarden US-Dollar schätzen, das 467-fache der von DeepSeek angekündigten Kosten. Das Unternehmen sagte: Wir schätzen die Entwicklungskosten von DeepSeekR1 auf 2,6 Milliarden US-Dollar. Dies basiert auf früheren Arbeiten und bedeutet, dass die Entwicklungskosten 467-mal höher waren als angegeben.
Der Bericht hebt hervor, dass Schwellenmärkte aufgrund des Volumens und nicht des Preises wachsen und dass sich die Akzeptanz beschleunigen wird, wenn die Rechenkosten sinken.
Analysten gehen davon aus, dass Schulungscomputer eine Ware mit einer klaren Kostenkurve sind, wobei Verbesserungen der Hardwareeffizienz das Angebot an Rechenleistung erhöhen und Fortschritte in der Software die Nachfrage nach Rechenleistung verringern.
Im Bericht heißt es: Verbesserungen der Hardwareeffizienz erhöhen das Angebot an Recheneinheiten pro Megawatt. Eine höhere Softwareeffizienz verringert den Bedarf an Recheneinheiten.
Macquarie wies auch auf die strukturellen Vorteile von Open-Source-KI-Modellen hin, die von der freien Entwicklung, der Nutzung der MIT-Lizenz und der breiten Akzeptanz profitieren.
Analysten schrieben: Dadurch wird die Eintrittsbarriere für einfache Modellbauer weiter gesenkt.
Trotz Kostenbedenken wächst die Nachfrage nach Rechenleistung weiter. Der Bericht weist auf das Paradoxon von Jevons im Bereich der künstlichen Intelligenz hin, wo eine höhere Effizienz zu einem höheren Gesamtverbrauch führt.
Macquarie weist darauf hin, dass die Reduzierung der Argumentationskosten der Grund für das Jevons-Paradoxon ist. Effizienzverbesserungen treiben das Wachstum des gesamten Computerverbrauchs voran.
Macquarie behauptete, dass Investitionsabsichten nach wie vor der Haupttreiber für Rechenzentrumsbetreiber seien, und betonte, dass Ausgaben im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz zu einem wichtigen Treiber für die aktuellen Einnahmen werden.
Die Analysten kamen zu dem Schluss, dass eine Wette auf KI eine Wette auf die größten Bilanzen der Welt ist, was darauf hindeutet, dass die Investitionen von Hyperscale-Unternehmen in die KI-Infrastruktur trotz spekulativer Risiken weiter zunehmen werden.
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