基於DeepSeek近期连续发表DeepSeek-V3、DeepSeek-R1等AI模型以来，促成美中AI基建需求浮现，不仅将促使终端客户未来更审慎评估投入AI基础设施的合理性，采用更具效率的软体运算模型，以降低对GPU等硬体的依赖；CSP也可能扩大采用自家ASIC基础设施，以降低建置成本。

基於DeepSeek近期连续发表DeepSeek-V3、DeepSeek-R1等AI模型以来，促成美中AI基建需求浮现。

其中依TrendForce预估，2025年以後产业对GPU AI晶片或半导体实际需求可能出现变化。包含全球AI server市场自2023年起快速成长，预期2025年占整体server出货比例将逾15%，至2028年有??接近20%。

加上近年来大型CSP业者应AI训练需求积极扩建，自2025年起将扩展重心至边缘AI推理，除了采用NVIDIA Blackwell等新一代GPU平台，如AWS等也加大开发自家ASIC力道，以提升成本效益、满足特定AI应用需求。

至於中国大陆CSP和DeepSeek等相关AI业者面对美国晶片出囗禁令，则着重开发更高效的AI晶片或演算法，以促进AI需求和应用的多元发展。为克服AI行业过去依赖扩大模型、增加数据和提升硬体效能来发展，但成本与效率成为挑战。

例如大陆业者新推出的DeepSeek采用蒸馏模型（Model Distillation）技术，将压缩大模型以提升推理速度并降低硬体需求，同时充分发挥 NVIDIA Hopper 降规版晶片的效益，最大化运算资源利用。其成本优势来自高效能硬体选择、新型蒸馏技术及 API 开源策略，不仅优化技术与商业应用的平衡，也展现AI产业向高效发展的趋势。

TrendForce进一步指出，在美国晶片禁令持续的情况下，预期大陆AI市场将朝两个重点方向发展。首先，AI相关业者将加速投入自主AI晶片或供应链发展，包含陆系大型CSP业者等除尽量采购目前尚可取得的H20外，未来将加速扩大发展自有ASIC，应用於自家资料中心；其次，将利用既有的互联网基础优势，以软体补足硬体缺陷，如DeepSeek打破常规，改采蒸馏技术强化AI应用机会即是一例。

整体而言，TrendForce预期未来美国政府可能对大陆相关AI或半导体禁令趋严下，迫使欲投入AI发展的当地业者加速发展自有AI晶片或HBM等硬体。尽管其效能不及NVIDIA等GPU方案，但为了满足大陆市场自用资料中心基础建设，单位晶片效能已非唯一考量；此外，DeepSeek等业者近期朝AI多模态模型发展，力求在更低的训练成本下，於特定应用领域达到类似效能，以加速实现商用化。