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行业研究|深度报告
计算机行业
DeepSeek惊艳世界,算力与应用将迎来结看好(维持)
构性变化国家/地区中国
行业计算机行业
报告发布日期2025年02月04日
核心观点
⚫DeepSeek近期成为科技圈最炙手可热的明星企业:DeepSeek近期分别发布大模
型DeepSeek-v3和推理模型R1,前者在大模型主流榜单的开源模型中位列榜首,
并与世界上最先进的闭源模型不分伯仲;后者性能对标OpenAI的o1正式版,在数
学、代码和自然语言推理等任务上表现卓越。以上两个模型均通过算法和架构的创
新,大幅降低了训练成本和推理成本,为AI技术的普及与创新作出了卓越的贡献。
DeepSeek相关模型自从推出后,立刻占据全球科技头条并引发巨大关注,我们认
为,DeepSeek呈现出的算法创新、性能表现、开源属性等多重因素,将对AI应用
与算力行业产生深远的影响。
⚫DeepSeek在模型训练与推理中采用了多项技术创新:DeepSeek-V3实现了多项工
程技术上的创新,包括通过FP8精度训练、DualPipe双向流水线等技术降低训练成
本,通过优化MoE负载均衡、多头潜在注意力机制(MLA)来降低推理成本,并通
过多Token预测(MTP)以及模型蒸馏来进一步提升模型性能,最终用极低的成本
完成了训练过程,与此同时推理的成本也较其他模型有大幅下降。而R1-Zero的目
标是验证纯RL能否激发模型的自主推理能力,探索无监督强化学习的潜力,而R1字节加速AI落地、小米、理想AllinAI2024-12-29
则通过数据引导+多阶段优化,平衡推理性能和实用价值,目标是打造更符合人类偏AI应用前景广阔、自主可控已是大趋势:2024-12-27
好的通用推理模型,两个模型均实现了较为理想的效果。计算机行业2025年度投资策略
AI应用落地曙光已现2024-11-18
⚫DeepSeek将对AI算力与应用产生结构性影响:由于DeepSeek-V3、R1等模型通
过算法与架构层面的多重创新大幅降低了训练端算力消耗,不过我们认为,在各模
型公司仍致力于训练出性能更强大模型的目标指引下,庞大的训练集群将仍然被产
业所追逐,训练算力长期看仍有前景和空间。而推理算力的需求空间则更为乐观,
我们认为推理成本的大幅下降将带来需求更大幅度的增长,而在这样的过程中,算
力需求结构可能将会改变,而美国如果进一步收紧AI芯片供应,则可能对国产芯片
形成利好。而另一方面,此前AI应用的普及及其商业化还存在一定的困难,一方面
在于模型性能仍然没法满足众多场景的需求,尤其是在推理能力和多模态环节,另
一方面则是闭源模型性能领先但API调用的成本过高,影响了AI应用的大范围普
及,我们认为,DeepSeek的强推理能力、低算力成本、开源属性
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