在科技界掀起轩然大波的事件中，DeepSeek公司年初发布的R1模型无疑占据了C位。这一发布直接导致英伟达股价暴跌16.79%，市值瞬间蒸发约5900亿美元，这一数字震惊了整个美国金融市场。面对这一突变，英伟达发言人迅速作出回应，称赞DeepSeek是一项卓越的人工智能进步，并指出它是测试时间缩放的经典案例。尽管英伟达随后逐渐收复失地，但其首席执行官黄仁勋却始终未就此事公开发声。
然而，在近日的一场访谈中，黄仁勋终于打破了沉默，首次就DeepSeek及其R1模型发表了自己的看法。他表示，投资者对DeepSeek在人工智能领域的进展存在严重误解，这种误解进而引发了市场对英伟达股价的过度反应。自R1模型以低成本高性能引起广泛关注后，不少投资者开始质疑科技公司投入巨资建设AI基础设施的必要性。
黄仁勋强调，市场的剧烈波动源于投资者的误读。他指出，尽管R1模型的开发似乎降低了对算力的依赖，但人工智能行业仍然需要强大的算力来支持模型的后训练处理方法。这些方法对于AI模型在后训练阶段进行推理或预测至关重要。黄仁勋进一步解释称，从投资者的角度来看，他们往往将世界简单地划分为预训练和推理两个阶段，认为推理就是向AI提问并立即得到答案。然而，这种观念显然是错误的。
在访谈中，黄仁勋详细阐述了预训练和后训练的重要性。他表示，预训练是人工智能发展的基础，它为我们提供了对信息的基本理解水平。然而，真正体现智能价值的是后训练阶段，这是学习解决问题的关键环节。在后训练过程中，我们需要应用基础知识来解决实际问题，这涉及到词汇、句法、语法以及基本数学等多个方面的综合运用。
黄仁勋还指出，R1模型开源后在全球范围内引发的热情令人难以置信。他认为这是一件极其令人兴奋的事情，因为它标志着人工智能领域的一个重要里程碑。同时，他也对投资者在R1模型发布后的过度反应表示理解，但强调这种反应是基于误解之上的。
在访谈的最后部分，黄仁勋再次强调了后训练在人工智能中的重要性。他提到，近年来与后训练相关的学习模式取得了巨大的进步，同时计算需求也日益增加。然而，一些投资者却错误地认为预训练的成本已经大大降低，从而忽视了后训练的高强度需求。他还提到了第三条缩放定律，即推理和思考越多，AI的表现就会越好，但这同样需要强大的计算能力来支持。
黄仁勋表示，市场的反应似乎认为AI已经走到了尽头，但实际上却恰恰相反。他认为，R1模型的发布不仅不是AI的终点，反而是其发展的新起点。未来，随着人工智能技术的不断发展和计算能力的不断提升，我们有理由相信AI将在更多领域发挥更大的作用。
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