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图灵汇消息显示，天风国际分析师郭明在2月5日的文章中提到，由于DeepSeek的走红，端侧AI技术正在迅速发展。DeepSeek的流行不仅增加了对英伟达H100芯片的需求，还表明优化训练方法能够有效降低成本，这反过来刺激了市场需求，也凸显了CUDA生态的优势。

郭明预测，到2026年，台积电和英伟达认为端侧AI将进入快速增长期。台积电在财报会议上称，2026年将是端侧AI发展的关键节点，而英伟达计划在2025年底到2026年上半年推出AI PC芯片N1X/N1。

DeepSeek的流行加快了端侧AI的进步。它提升了英伟达H100的训练需求，也带动了本地大型模型（LLM）的应用热潮。DeepSeek R1通过改进训练方法，在本地设备上显著提升了中小型LLM的表现。此外，用户对云数据安全的关注也推动了这一趋势。预计未来会有更多类似的开源模型出现，进一步推动本地LLM生态的成长。

目前，常见的本地DeepSeek部署方式包括使用LM Studio简化部署流程，借助Ollama运行模型，以及利用4-bit/8-bit量化技术减少显存占用，同时保持性能。模型参数规模从15亿到700亿不等，硬件配置则覆盖从低端笔记本到搭载英伟达独立显卡的高端PC。

现阶段，本地DeepSeek的部署尚处于初期阶段，对英伟达云端AI芯片的需求影响较小。但从长远看，尽管终端计算可能部分替代云计算，但也可能催生新的云端需求，类似于H100的情况。端侧AI和云计算预计会共同增长，并逐渐形成一个整合的AI体系。

虽然云计算长期仍有发展空间，但端侧AI的发展速度比预期更快，可能导致云计算短期内的增长低于市场预期，进而影响投资者信心。未来，可能缓解云计算增长不确定性的问题包括GB200 NVL72实现规模化生产，以及AI在机器人、自动驾驶和多模态领域的商业化进程更加清晰。

对台积电和英伟达来说，台积电将持续从端侧AI发展中获益（主要来自芯片升级），而英伟达在端侧AI市场的竞争压力可能大于云计算市场，这可能影响其短期投资信心。