CEO Nansen Alex Svanevik 表示，人工智慧產業泡沫可能破裂，當中國的語言模型變得更高效且能在較簡單的硬體上運行時。他也指出 H100 和 H200 GPU 租賃價格的下降，反映出計算需求結構的變化。

在過去幾年中，主流假設是人工智慧需求越大，計算供應商的價值也越高。然而，現在模型能力的提升恰恰發生在處理成本開始下降之時，這對支援產業形成了悖論。

許多人士相信，AI 的進步總是需要越來越昂貴的計算資源。事實上，軟體創新已開始減少對最先進硬體的依賴。

開發者越來越專注於追求處理效率，而非僅僅擴大容量。重點正從獲取更多晶片轉向最大化現有資源的產出。

更節省資源的模型出現、全球半導體產能的增加，以及非主流生態系統的替代方案，推動了需求與供應之間的新平衡。

產業正從稀缺階段轉向優化階段。市場評價不再僅依賴硬體容量，而是著重於以較低成本產生高性能的能力。

如果效率的提升速度超過需求的增長，對基礎設施的大量投資可能面臨較低的回報壓力，遠低於最初的預期。

高價值的稀缺性直到效率提升為止。

正在形成的故事是，AI 競爭正從追求最大計算力的比賽，轉向最有效率利用計算資源的較量。

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