2025年2月下旬，全球AI算力产业链迎来两大标志性事件：英伟达发布FY25Q4财报，其数据中心业务营收创历史新高；国内AI企业开源周发布五大创新项目及推理系统，引发市场对算力投资上限与下限的深度探讨。这两大事件揭示了当前AI产业的技术迭代逻辑与算力需求演变趋势。
英伟达财报：算力需求持续向多模态迁移
英伟达FY25Q4财报显示，其数据中心业务营收达356亿美元，同比增长93%，其中Blackwell架构产品贡献了110亿美元收入。尽管市场对DeepSeek“低成本部署”方案可能削弱英伟达GPU需求的担忧有所升温，但财报数据表明，海外CSP（云服务提供商）的投资逻辑并未受到根本性冲击。
首先，海外算力需求的结构正在分化。GPT-4.5等大模型的前训练边际收益下降，推动算力需求向多模态、科学计算、世界模型等领域转移，这些场景对硬件性能的要求不减反增。其次，工程优化与硬件升级并行。英伟达NVL72等高能效产品仍被海外CSP视为核心选择，而DeepSeek的推理降本方案被认为将刺激更多算力调用需求，形成“杰文斯悖论”效应——效率提升反而推动总量扩张。此外，中国区收入同比增长66%至171亿美元，验证了区域市场的持续活跃。
算力投资的上限与下限：规模化与差异化并存
DeepSeek开源周发布的五大项目（、DeepEP等）及推理系统概览，展示出545%的成本利润率，但其技术能力与商业模式的普适性仍存争议。这为算力投资的边界提供了重要参考。
下限：规模化部署与通信能力不可妥协。DeepSeek在推理系统中采用EP多节点并行策略，例如Prefill阶段使用4节点、Decode阶段扩展至18节点，这对通信组网能力提出极高要求。国内算力投资需依赖800G光模块、超节点铜连接等技术保障集群效能，单机或小规模部署因缺乏并行能力，难以压缩算力需求。此外，GPU型号（如H800停产）、组网调优能力差异导致中小厂商难以复现理想ROI，市场份额加速向头部集中。
上限：应用迭代与技术突破驱动需求扩张。DeepSeek现有2000卡集群对千万级DAU的服务能力仍显不足，高峰期算力需扩容2-5倍以保障用户体验。若用户日均提问频次提升10-100倍，算力需求将同步激增。同时，下一代大模型向更大参数、多模态、低时延演进，也将进一步抬高算力天花板。