大陸1月底推出的AI聊天機器人DeepSeek引起全球關注，輝達首當其衝，1月27日當天股價崩跌16.97%，市值蒸發5926.58億美元（約台幣19.37兆）。時隔近一個月，輝達執行長黃仁勳20日在全球最大私有儲存系統業者DDN的線上演說中表示，投資人對DeepSeek進步的解讀錯誤，AI的後訓練（Post-training）才是決定智慧高低的關鍵，這將推動對輝達晶片的需求不減反增。
AI的後訓練（Post-training）是指在模型上架前或上架初期，針對特殊需要或資料集進行額外訓練，以優化模型性能，包括Fine-tuning（微調）和Reinforcement Learning from Human Feedback（RLHF，基於人類反饋的強化學習）等。
黃仁勳表示，投資者普遍認為 AI 的流程是預訓練（Pre-training）+推理（Inference），也就是向 AI 提問後立即得到答案；預訓練固然重要，但後訓練才是決定智慧高低的關鍵，也是 AI 學習解決問題的關鍵階段。
黃仁勳表示，AI產業仍需要運算能力進行AI模型的後訓練，隨著後訓練的方法不斷增加、漸趨多元，對輝達晶片所供應運算能力的需求將會增加；後訓練讓AI模型能在完成訓練後，做出結論或進行預測。
不過，黃仁勳也稱讚DeepSeek開源 R1 模型，激發全球AI領域的活力，令人興奮。
輝達曾在1月27 日發聲明稱，中國AI 公司 DeepSeek 的進步表明輝達晶片對中國市場的可用性，未來將需要更多的輝達晶片來滿足 DeepSeek 服務的需求。
輝達發言人表示，DeepSeek 是一項出色的AI進步，也是測試階段運算擴展（Test-Time Scaling） 的完美範例；而且DeepSeek 的技術仍然高度依賴輝達的硬體，因為「推理需要大量 NVIDIA GPU與高效能網路」。
