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高性能、低成本的开源LLM
DeepSeek V3的推出显著降低了LLM采用成本，其性能与领先模型相当。这一变化使得初创公司能够避免高昂的API费用，加快投资回报，同时企业如Salesforce $赛富时(CRM)$ 也能减少对封闭API的依赖，从而加速基于开源模型的软件开发。我们因此对软件行业的前景更加乐观，并增加对Salesforce等公司的投资。
LLM的规模法则尚未结束
尽管DeepSeek V3展示了算法和架构创新，但鉴于下一代模型训练集群的预期规模庞大，目前判断规模法则（scaling law，人工智能模型表现于模型规模和算力的正向关系）结束仍然为时过早。当前领先模型如GPT-4的训练成本基于上代的的Nvidia $英伟达(NVDA)$ 芯片。基础设施投资的时间滞后意味著当前的GPU投资将用于未来6个月至1年后发布的模型，因此我们保持对AI基础设施的超配，如TSMC $台积电(TSM)$ 。
降低成本促进推理计算需求
DeepSeek V3的发布显著降低了推理成本，导致整体推理需求增加。这种可负担性鼓励了应用扩展，推动了各行业的采用从而进一步增加推理算力的需求。基金继续持有Broadcom $博通(AVGO)$ 和MediaTek等AI ASIC公司的投资。
Global X 人工智能与创新科技主动型ETF（3006）基金经理：陈梓泓 （Edward Chan）, 未来资产环球投资及Global X ETFs的高级投资分析师，主要负责亚太地区科技硬件，半导体和金融板块，拥有逾7年的投资研究经验。Edward拥有英国剑桥大学土地经济学士学位。
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