麥格理分析師在周一的報告中表示，他們估計R1 的開發成本為26 億美元，是DeepSeek 公佈的成本的467 倍。該公司表示：我們估計DeepSeek R1 的開發成本為26 億美元。這是基於先前的工作，意味著開發成本比報告的成本高出467 倍。

報告強調，新興市場靠數量而非價格來成長，隨著運算成本的下降，採用將會加速。

分析師認為，訓練運算是一種具有明確成本曲線的商品，硬體效率的提升會增加運算能力的供應，而軟體的進步則會減少對運算能力的需求。

該報告指出：硬體效率的提高增加了每兆瓦計算’單位’的供應量。軟體效率的提高降低了對計算’單位’的需求。

麥格理也指出了開源人工智慧模型的結構優勢，受益於免費開發、麻省理工學院許可證的使用和廣泛的採用。

分析師寫道：這將繼續降低基礎模型建構者的進入門檻。

儘管存在成本方面的擔憂，但對運算能力的需求仍在不斷增長。該報告指出了人工智慧領域的傑文斯悖論，即效率提高會帶動整體消耗增加。

麥格理指出：推理成本的降低推動了傑文斯悖論。效率的提高推動了總計算消耗的成長。

麥格理聲稱資本支出意圖仍然是資料中心營運商的主要驅動力，並強調與人工智慧相關的支出正在成為當前收入的重要驅動力。

分析師的結論是：押注人工智慧就是押注地球上最大的資產負債表，這表明，儘管存在投機風險，但超大規模企業對人工智慧基礎設施的投資將繼續擴大。