預訓練、後訓練 都需要晶片

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關鍵在於「AI大餅」是持續擴大，所以硬體（晶片軍火），永遠有需求。

前所黃仁勳談DeepSeek 稱投資人「誤判了」    鉅亨網 20250222

輝達 (Nvidia)(NVDA-US) 執行長黃仁勳在周四 (21 日) 接受《DDN》採訪時，談到了市場關注的焦點——DeepSeek。黃仁勳表示，DeepSeek 及其開源推理模型所帶來的能量「令人無比興奮」，但投資人「判斷錯誤」，誤以為這對輝達及人工智慧 (AI) 產業是不利的。

輝達股價在 1 月 27 日，即 DeepSeek 掀起市場動盪的那個周一大跌 17%，但此後已收復大部分跌幅。

黃仁勳解釋道，投資人所考慮的框架與現實不同。他表示，從投資人的角度而言，有一心智模型 (mental model) 認為 AI 世界是「預訓練」然後是「推理」，但事實並非如此。「我不知道這是誰的錯，但顯然這種思維方式是錯的。」

他進一步說明正確的思維方式，指出「預訓練...... 是因為我們想要奠定基礎...... 以便進行第二部分，即後訓練。」他強調，後訓練將持續發揮重要作用，因為這個階段是「學習解決問題」的過程。

黃仁勳認為市場過度擔心，以為「天啊，預訓練大幅變少了...... 卻忽略了後訓練的運算需求其實非常龐大。」

此外，黃仁勳提到第三擴展定律 (third scaling law)，即在回答問題之前，推理得越多，效果就越好。他強調，「推理本身是一個運算密集的過程。」

整體而言，黃仁勳指出，股市對 DeepSeek R1 的反應是「我的天啊，AI 完了」，但實際情況「恰恰相反」。

 

黃仁勳談DeepSeek 稱投資人「誤判了」    聯合 20250221

美國人工智慧（AI）晶片龍頭輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳回應中國大陸DeepSeek引發輝達股價賣壓一事，表示投資人弄錯了DeepSeek進步的訊息，正確的訊息應該是AI的後訓練（post-training）階段才是關鍵，將帶動對輝達晶片的需求不減反增。

DeepSeek在1月發表「R1」大型語言模型（LLM），以較低的成本獲得高效能，引發美國科技巨擘的AI投資前景憂慮，拖累輝達股價在1月挫跌。輝達的股價則已幾乎收復在那之後的失土。

黃仁勳20日在合作夥伴DDN預錄的訪談影片表示，輝達股價對DeepSeek的劇烈反應，源於投資人對DeepSeek進步的解讀錯誤。

他說，AI產業仍需要運算能力進行AI模型的後期訓練，隨著後期訓練的方法不斷增加、漸趨多元，對輝達晶片所供應運算能力的需求也將成長。後期訓練讓AI模型能在完成訓練後，做出結論或進行預測。

黃仁勳說，「從投資人的角度來看，過去都有一種心智模型，認為世界是先預訓練（pre-training），接著再（進入）推論（階段），而（投資人認知的）推論是：你問了AI一個問題，就能立刻獲得答案」，「我不知道這是誰的錯，但很顯然，這個心智圖是不對的」。

他說，預訓練仍然很重要，但後期訓練反而是「最重要的智慧環節，才是（AI）學會解決問題的環節」，後期訓練方法「真的如火如荼」進展，AI模型將持續以新的推理方法進步。他也稱讚DeepSeek的創新提振AI產業的活力，「實在令人無比興奮。R1開源在全球激起的活力令人驚嘆」。

黃仁勳這番談話，或許透露了輝達26日財報說明會在面對DeepSeek的問題時，可能回答的內容。在最近的美股財報季，DeepSeek已成為熱議話題，超微（AMD）執行長蘇姿丰也被問到類似問題，回答表示DeepSeek正在帶動「有利AI採用」創新。

黃仁勳最近幾個月不斷駁斥模型擴展陷入麻煩的憂慮，即便是在DeepSeek聲名大噪之前，1月就有報導指出OpenAI的模型進步正在放慢，引人憂心輝達成長可能放緩。黃仁勳去年11月強調，模型擴展「活得很好」，只是從訓練轉向推論。