【山证计算机】DeepSeek有望推动AI应用生态加速繁荣

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（来源：山西证券研究所）

【事件描述】

1月20日，DeepSeek R1模型正式发布，在数学、代码、自然语言推理等任务上的性能比肩OpenAI o1正式版，目前已在网页端、APP端和API全面上线。DeepSeek在开源DeepSeek R1 Zero和DeepSeek R1两个660B模型的同时，蒸馏并开源了6个小模型，其中32B和70B模型在多项能力上实现了对标OpenAI o1 mini的效果。

【事件点评】

DeepSeek R1和V3模型在强化学习、MoE架构、MTP、PTX编程等多个维度进行全方位优化，整体性能对齐国际顶尖大模型。DeepSeek模型优异的性能主要得益于其团队在多个维度进行系统性优化，其中，1）强化学习：DeepSeek R1模型直接从V3基础模型实施强化学习训练，成为首个无监督微调的强化学习训练模型，在激发模型自我学习能力的同时降低数据标注的成本；2）MoE：相比于GShard等传统MoE架构，DeepSeek MoE专家粒度更细，其拥有256个路由专家和1个共享专家，能够大幅提升模型性能；3）MTP：即多token预测，通过提前预测部分输出token，DeepSeek模型效率得到显著提升；4）PTX编程：DeepSeek开创性地采用类似汇编语言的英伟达并行线程执行（PTX）编程，而非完全依赖CUDA，PTX作为一种非常接近底层硬件的指令集架构，使DeepSeek团队能够实现更细粒度的优化操作。此外，DeepSeek还支持FP8精度训练、使用多头潜在注意力机制等实现高效训练和推理。

对应用的影响：模型性能提升叠加调用成本下降，AI应用发展有望加速。凭借架构创新和工程优化，DeepSeek用更少的数据和更低的成本就研发出性能比肩OpenAI o1的模型，目前包括国内的百度、腾讯及海外的微软、亚马逊等在内的大型CSP均已接入DeepSeek模型，通过其云平台向AI应用开发者及用户输出模型能力。同时，DeepSeek R1的使用成本大幅低于o1模型，DeepSeek R1 API的服务定价为每百万输入tokens 1元（缓存命中）/4元（缓存未命中）、每百万输出tokens 16元，而o1的输入价格为每百万tokens 55元（缓存命中）/110元（缓存未命中），输出价格为每百万tokens 438元。基于DeepSeek等低成本的高性能模型，上层AI应用的开发及落地有望加速，根据AI产品榜数据，DeepSeek APP上线20天日活突破2000万，已成为全球增速最快的AI应用，同时，部分初创公司已开始从OpenAI模型向DeepSeek切换，其中，企业级AI代理开发商SuperFocus将从GPT-4o等模型转向DeepSeek。

对算力的影响：推理算力需求有望爆发，国产芯片厂商将充分受益。在训练端，虽然DeepSeek V3论文中公布的557.6万美元训练成本仅考虑了正式训练阶段，不包括与此前架构、算法和数据研究及消融实验相关的成本，但我们认为，基于DeepSeek的算法创新和工程优化效果显著，其总训练成本仍将显著低于其他主流模型，而这将推动中小型大模型厂商沿着DeepSeek的路径再次大力投入模型研发，从而助推训练算力需求持续增长；在推理端，DeepSeek有望促进AI应用发展提速，进而显著刺激推理算力需求。由于AI推理对单个集群的算力要求远低于训练，而更关注推理效率和性价比，ASIC以及国产芯片有望逐步抢占英伟达GPU的份额，目前华为昇腾、海光信息、寒武纪、昆仑芯等国产AI芯片第一梯队厂商正加速追赶英伟达，其中，昇腾910B已基本可对标A100，成为国内互联网厂商国产训练芯片的首选，而寒武纪、海光信息、昆仑芯新一代主力产品思元590、深算三号、昆仑芯3代未来有望对H20形成替代。

【投资建议】

DeepSeek在保持高性能的同时降低使用成本，将加速AI应用发展，进而推动推理算力需求快速增长，同时，基于DeepSeek蒸馏的小模型将加快模型在端侧场景的落地，因此重点关注1）各领域的头部AI应用厂商，包括金山办公、汉得信息、彩讯股份、万兴科技、三六零、新致软件、泛微网络、能科科技、润达医疗等；2）国产算力芯片厂商，包括海光信息、寒武纪等；3）AI服务器厂商，包括四川长虹、神州数码、拓维信息、浪潮信息、中科曙光、华勤技术等；4）算力云厂商，包括青云科技、优刻得等；5）端侧硬件厂商，包括美格智能、移远通信、广和通、乐鑫科技、中科蓝讯、恒玄科技等。

【风险提示】

AI产品落地不及预期，行业竞争加剧风险，技术研发进展不及预期。

分析师：方闻千

执业登记编码：S0760524050001

报告发布日期：2025年2月6日

【分析师承诺】

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