DeepSeek突破下的影響有哪些？

Deep Seek顯著降低模型訓(xùn)練成本，或加速下游終端落地與場(chǎng)景拓寬。

1.DeepSeek突破下的影響：產(chǎn)業(yè)篇

DeepSeek科技突破對(duì)我國(guó)AI及整個(gè)科技產(chǎn)業(yè)具有重要意義： 1）DeepSeek是首次國(guó)內(nèi)在最重要的商用化技術(shù)前沿震撼全球資本市場(chǎng)的“真創(chuàng)新”突破。DeepSeek的崛起標(biāo)志著中國(guó)在大模型領(lǐng)域首 次達(dá)到國(guó)際頭部水平，震撼全球資本市場(chǎng)。這一突破提升了國(guó)內(nèi)AI技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力，為更多的下游前沿應(yīng)用提供技術(shù)基礎(chǔ)的同時(shí)，其開(kāi)源策略 也能帶動(dòng)全球AI產(chǎn)業(yè)共同發(fā)展，放大其影響力。 2）工程極限優(yōu)化，成本大幅降低，端側(cè)部署成為可能。DeepSeek采用先進(jìn)的混合專家架構(gòu)（MoE），使用多種方法優(yōu)化算法，顯著提升 了模型的效率和性能。其中DeepSeek-R1大模型在性能對(duì)標(biāo)GPT-4的同時(shí)，訓(xùn)練僅需2048塊H800芯片，且成本不到600萬(wàn)美元，相比其他 大型模型顯著降低。在目前大模型主流榜單中，DeepSeek-V3 在開(kāi)源模型中位列榜首，且性能比肩頭部閉源模型。

3）應(yīng)用端部署或加速落地，帶來(lái)終端需求提升。Deep Seek顯著降低模型訓(xùn)練成本，或加速下游終端落地與場(chǎng)景拓寬。當(dāng)前多家企業(yè)已宣 布接入Deep Seek，AI賦能速度與廣度或明顯提升。春節(jié)前后恒生科技指數(shù)大幅上漲主要受AI下游需求提升影響。其中大量互聯(lián)網(wǎng)、新能 源車企宣布接入Deep Seek，如閱文科技，金蝶國(guó)際，小米，金山云等AI下游板塊出現(xiàn)一輪明顯上漲。 4）單個(gè)模型算力需求下滑或加速國(guó)產(chǎn)替代進(jìn)程。目前國(guó)產(chǎn)芯片離英偉達(dá)，AMD等顯卡巨頭仍差距較大。若美國(guó)對(duì)我國(guó)高科技芯片禁運(yùn)持 續(xù)，且算法提升能夠明顯提高性能，則國(guó)產(chǎn)芯片的需求或大幅上升。在需求與利潤(rùn)的輔助下，國(guó)產(chǎn)芯片板塊研發(fā)進(jìn)程或持續(xù)加速，競(jìng)爭(zhēng)力 不斷提高，形成“正反饋”。受國(guó)產(chǎn)替代需求預(yù)期增加影響，本周A股計(jì)算機(jī)板塊，國(guó)產(chǎn)算力板塊表現(xiàn)較好。

市場(chǎng)對(duì)DeepSeek突破的幾個(gè)誤區(qū)： 1. Open AI等美國(guó)大廠模型只會(huì)“堆算力”？實(shí)際上，Open AI等歐美大模型每年效率也在上升，同性能下整體成本亦處于下降趨勢(shì)。另 外，由于DeepSeek開(kāi)源的特性，其模型與算法優(yōu)化，會(huì)快速被各大廠商所學(xué)習(xí)。李飛飛等斯坦福大學(xué)和華盛頓大學(xué)的研究人員以不到 50美元的費(fèi)用，使用了16張英偉達(dá)H100GPU “打造”出低成本高性能模型。 2. DeepSeek使得中國(guó)打破“算力霸權(quán)”？長(zhǎng)期來(lái)看，DeepSeek算法優(yōu)化或使得AI對(duì)于算力的需求進(jìn)一步提升。短期來(lái)看，DeepSeek使用 各項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新降低模型訓(xùn)練成本，能夠在同性能下局部降低了單個(gè)模型對(duì)算力的依賴。但是長(zhǎng)期來(lái)看，技術(shù)效率的提升并未抑制算力 需求，反而因應(yīng)用場(chǎng)景的拓展和AI應(yīng)用的泛在化，導(dǎo)致算力需求指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。隨著AI在辦公、教育、醫(yī)療等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，以及AI 終端設(shè)備的加速落地，算力需求將被進(jìn)一步反哺。另外，隨著模型復(fù)雜程度提升，模型對(duì)算力的需求也是指數(shù)級(jí)攀升。

3. DeepSeek將帶來(lái)類似互聯(lián)網(wǎng)行情的各行業(yè)應(yīng)用的爆發(fā)？ 以美國(guó)為例，本輪美股行情主要由AI結(jié)構(gòu)性驅(qū)動(dòng)，行情集中度較高。2023年以來(lái)，“美股七姐妹”總市值占比持續(xù)上升，帶動(dòng)指數(shù)上漲， 但未形成行情“擴(kuò)散”。出現(xiàn)這一現(xiàn)象本質(zhì)上是因?yàn)榕c互聯(lián)網(wǎng)賦能大量行業(yè)相比，AI產(chǎn)業(yè)更加“贏者通吃” 。 就產(chǎn)業(yè)邏輯看，AI的根本邏輯在于AGI（通用型人工智能）——一個(gè)模型解決所有問(wèn)題的贏者通吃模式，而非各個(gè)行業(yè)創(chuàng)造各自應(yīng)用的 互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代模式，所輻射的產(chǎn)業(yè)鏈更加狹窄。 就中美對(duì)比來(lái)看，美股五大模型公司“百花齊放”。DeepSeek推出后迅速風(fēng)靡全球，國(guó)內(nèi)多數(shù)大模型下游企業(yè)全面接入，形成明顯的 “頭部效應(yīng)”。與美國(guó)AI產(chǎn)業(yè)格局相比，中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)更加集中，未來(lái)產(chǎn)業(yè)鏈輻射幅度或更加狹窄。

2.DeepSeek突破下的影響：資本市場(chǎng)篇

資金維度方面，本輪科技股行情，或依然以“大存量資金”為主，而長(zhǎng)線配置型資金參與度較為謹(jǐn)慎。海外交易型外 資，國(guó)內(nèi)游資、主動(dòng)權(quán)益基金調(diào)倉(cāng)或是本輪科技股流入的主要資金來(lái)源。而海外長(zhǎng)線資金（產(chǎn)業(yè)資本、海外養(yǎng)老金）、 國(guó)內(nèi)長(zhǎng)線資金（社保、養(yǎng)老、險(xiǎn)資）由于絕對(duì)收益屬性和合規(guī)要求，難以參與本輪由科技股估值抬升驅(qū)動(dòng)的行情。 • 就估值盈利角度，當(dāng)前科創(chuàng)板估值較高，且盈利增速為負(fù)，故本輪上漲更多由情緒帶動(dòng)資金涌入，即“跟漲”狀態(tài)。 相比之下，當(dāng)前恒生科技板塊盈利增速?gòu)?qiáng)，且估值仍相對(duì)較低，相比科創(chuàng)板更具備投資價(jià)值。投資者可以重點(diǎn)關(guān)注恒 生科技板塊中的龍頭企業(yè)，尤其是互聯(lián)網(wǎng)、算力、機(jī)器人等AI上下游方向。