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行业深度研究/计算机
目录
1DeepSeek给予云厂商低门槛部署“杀手级”应用机会，市场需求有望迎来广阔机遇3
1.1创新技术架构：打破传统内存和算力瓶颈3
1.2DeepSeek突破硬件限制，算力“卖铲人”市场全面打开5
2云厂商是DeepSeek能力的“放大器”：充足的算力“弹药”与用户覆盖能力8
2.1海量算力的重新定价拉开算力平价时代序幕8
2.2云厂商平台优势明显，阈值上限再度打开10
2.3云服务厂商成为心向往之12
3重点公司梳理15
3.1金山云：知名独立云服务商15
3.2优刻得：国产方案+全线云产品积淀16
3.3顺网科技：国内边缘算力领军者16
3.4网宿科技：专注边缘计算+全球部署17
3.5深信服：混合云架构+全渠道战略18
3.6青云科技：混合云先行者+智算生态矩阵19
3.7三六零：专家协作模型云协同+AI安全护航20
3.8金山办公：云办公行业领先者发挥新质生产力作用21
3.9萤石网络：以云为重，终端+AI的两翼齐飞22
3.10软通动力：天璇AI平台获DeepSeek优化能力跃迁23
3.11科大讯飞：讯飞星火深耕AI教育领域24
4风险提示26
插图目录27
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行业深度研究/计算机
1DeepSeek给予云厂商低门槛部署“杀手级”应
用机会，市场需求有望迎来广阔机遇
1.1创新技术架构：打破传统内存和算力瓶颈
DeepSeek通过多方面创新实现在低算力的同时性能优异。DeepSeek模型
对算力要求相比以往大模型大幅降低，主要得益于其在架构设计、训练策略、算法
优化以及硬件适配等多方面的创新。
多头潜注意力（MLA）、深度求索混合专家系统（DeepSeekMoE）的创新架
构显著降低训练和推理时的内存占用和计算量。传统计算方式存在对KV矩阵重
复计算的问题，这不仅浪费了大量的计算资源，还会导致显存消耗过大，影响模型
的运行效率。而MLA技术巧妙地解决了这个难题，它通过独特的算法设计，减
少了对KV矩阵的重复计算，大大降低了显存的消耗。而MOE技术将模型分解
为多个专家模型和一个门控网络，门控网络根据输入数据的特点，智能地选择合适
的专家模型来处理，这样不仅减少了知识冗余，还提高了参数利用效率。在自然语
言处理的语言模型任务中，使用MOE结构的DeepSeek模型可以用相对较少
的参数，保持甚至提升语言生成的质量，同时显著降低训练和推理时的内存占用和
计算量，根据CSDN，DeepSeekMoE在保持性能水平的同时，实现了相较传统
MoE模型40%的计算开销降低。
图1：MLA及DeepSeekMOE基础架构
DeepSeek-V3论文，民生证券研究院
DeepSeek-R1在继承了V3的创新架构的基础上，在后训练阶段大规模使用
了强化学习技术，自动选择有价值的数据进行标注和训练，减少数据标注量和计算
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