DeepSeek十大关键问题解读.pptx

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核心提要

DeepSeek探索出一条“算法创新+有限算力”的新路径，开源AI时代或已至，国产AI估值或将重塑。

uQ1：DeepSeek对于算力的影响？——Jevons悖论：短期训练侧算力需求或受影响，但DeepSeek推理价格下降吸引更多用户调用模型，带来英伟达H100GPU的租赁价格提升，故表明算力需求量短期仍呈提升趋势，中长期推理算力需求有望持续增长。

uQ2：文本与多模态对算力的需求差别？——多模态模型大规模应用，或将升级算力需求。Sora将大模型训练数据从大规模的文本/图像，发展到视频数据，提升了新的维度，这或将数倍提升算力需求。

uQ3：对芯片未来格局的影响？——训练：NV仍具备计算与生态护城河，DeepSeek带来模型训练算力使用效率提升，NV高等级芯片或主要用于探索AGI；推理：推理化、国产化、ASIC化为三大趋势。

uQ4：DeepSeek系列模型为何引起轰动？——技术与开源：DeepSeek优化模型结构(MLA+MOE、MTP)、模型训练方法(DualPipe)、针对性GPU优化(FP8混合精度等)等内容，降低了训练成本，同时进行开源，各下游企业可以直接通过本地部署或云端调用，降低了调用成本。

uQ5：模型未来侧重Dense还是Sparse(MOE)？——一个通才(Dense)能够处理多个不同的任务，但一群专家(MoE)能够更高效、更专业地解决多个问题。

uQ6：蒸馏模型的定义与发展潜力？——蒸馏可以减少原本大参数模型部署的硬件需求高、推理时间长、成本高昂的缺点，更有利于本地部署、推理业务、应用与端侧发展。

uQ7：多模态的演进路径？——AI大模型技术和应用逐渐从文本扩展至更多模态。

uQ8：DeepSeek发生后对应用侧的影响？——DeepSeek在推动降本、强推理等驱动下，有望加速AI应用普及度迎来跨越式提升。

uQ9：DeepSeek发布对于端侧的影响？——DeepSeek决定支持用户进行“模型蒸馏”，已更新线上产品的用户协议，有望加速AI在端侧进程，未来手机、PC、小型设备等端侧或可部署。

uQ10：北美增加Capex的用意，以及对deepseek的看法？——北美CSP厂商增加资本开支至服务器与数据中心，继续发展模型预训练与推理侧，重视deepseek技术与发展。

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u投资建议

DeepSeek探索出一条“算法创新+有限算力”的新路径，开源AI时代或已至，国产AI估值或将重塑，维持计算机行业“推荐”评级。

u1)AI应用：

2G：中科曙光、科大讯飞、中国软件、太极股份、中科星图、国投智能、云从科技

2B：金蝶国际、用友网络、卫宁健康、广联达、石基信息、明源云、新开普、泛微网络、同花顺

2C：金山办公、三六零、万兴科技、福昕软件、合合信息

u2)算力：

云：海光信息、寒武纪、浪潮信息、中科曙光、华勤技术、紫光股份、中国电信、优刻得、云赛智联、光环新网、中国软件国际、神州数码

边：网宿科技、顺网科技、中科创达、深信服

端：软通动力、乐鑫科技、移远通信

u风险提示：宏观经济影响下游需求、大模型产业发展不及预期、市场竞争加剧、中美博弈加剧、相关公司业绩不及预期，各公司并不具备完全可比性，对标的相关资料和数据仅供参考。

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Q1：DeepSeek对于算力的影响？——Jevons悖论

●AI的演进路径中，推理成本不断下降，计算效率持续提高是长期趋势。例如：据Semianalysis，算法进步的速度约为每年4次；AnthropicCEODario甚至认为，这一进步速度可能达到10倍。

●Jevons悖论：技术进步提高了资源使用效率，效率提高降低了资源使用成本，成本下降刺激了资源需求的增长，需求增长可能超过效率提升带来的节约，最终导致资源总消耗增加。

●我们认为，短期训练侧算力需求或受影响，但DeepSeek推理价格下降吸引更多用户调用模型，带来英伟达H100GPU的租赁价格提升，故表明算力需求量短期仍呈提升趋势，中长期推理算力