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　　林达华表示，近来DeepSeek推出的V3基础模型和R1推理模型分别在训练效率和推理能力上取得了显著突破。V3鲁棒的综合能力首要得益于高质量的数据处理与创新的训练方法，而R1则通过采用新型的算法和模型结构，将计算效率提升至新的高度。这意味着，商汤在推理和训练方面的技术水平已经与行业前沿基本接轨。

　　随着DeepSeek推理能力的不断增强，市场对算力的需求亦呈现迅速增长的趋势。林达华强调，尽管DeepSeek在技术上对算力需求进行了优化，但这并不意味着未来整体算力需求会减少。相反，随着行业竞争的加剧，算力的需求将在可预见的未来持续上升。这一观点显示了AI市场在技术升级与应用扩展中对算力依赖的必然性。

　　在当今AI技术的发展过程中，多模态模型逐渐成为行业发展的关键趋势。林达华指出，未来AI的核心将不仅限于处理语言，更需要能够理解和整合来自图像、视频、音频等多种模态的数据。实现这一目标的技术门槛在于如何有效提取各类数据中的关键信息并进行综合分析，这将为AI智能体的发展创造更加广阔的空间。

　　对于商汤科技而言，持续的高效研发和基础设施建设是确保其在整个AI生态中占据一席之地的基础。商汤提出的“大装置、大模型、应用”的战略，旨在通过底层硬件与上层模型的深度整合实现整体性能的提升。这一战略不仅可以提升公司的竞争力，更能保证商汤在AI行业的长期可持续性与盈利能力。

　　然而，林达华对此也持谨慎态度，强调数字化转换下的服务价值才是商业模式的核心。单纯依赖低价策略无法支撑企业的长久发展，AI企业需要将重心放在解决高难度的行业问题上。随着开源技术的快速普及，AI行业的竞争格局正在发生变化，未来的成功不仅取决于技术本身，更在于如何通过深度业务理解为客户创造实际的商业价值。

　　总之，DeepSeek作为AI技术的重要一环，其在推理和算力需求上的表现将深刻影响未来的市场走向。伴随技术的不断创新和市场需求的持续增长，AI行业的竞争将愈发激烈，各大公司也需在技术和商业实践中寻找新的突破口，以迎接这一未来的挑战。

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