DeepSeek突破下的影响有哪些？

Deep Seek显著降低模型训练成本，或加速下游终端落地与场景拓宽。

1.DeepSeek突破下的影响：产业篇

DeepSeek科技突破对我国AI及整个科技产业具有重要意义： 1）DeepSeek是首次国内在最重要的商用化技术前沿震撼全球资本市场的“真创新”突破。DeepSeek的崛起标志着中国在大模型领域首 次达到国际头部水平，震撼全球资本市场。这一突破提升了国内AI技术竞争力，为更多的下游前沿应用提供技术基础的同时，其开源策略 也能带动全球AI产业共同发展，放大其影响力。 2）工程极限优化，成本大幅降低，端侧部署成为可能。DeepSeek采用先进的混合专家架构（MoE），使用多种方法优化算法，显著提升 了模型的效率和性能。其中DeepSeek-R1大模型在性能对标GPT-4的同时，训练仅需2048块H800芯片，且成本不到600万美元，相比其他 大型模型显著降低。在目前大模型主流榜单中，DeepSeek-V3 在开源模型中位列榜首，且性能比肩头部闭源模型。

3）应用端部署或加速落地，带来终端需求提升。Deep Seek显著降低模型训练成本，或加速下游终端落地与场景拓宽。当前多家企业已宣 布接入Deep Seek，AI赋能速度与广度或明显提升。春节前后恒生科技指数大幅上涨主要受AI下游需求提升影响。其中大量互联网、新能 源车企宣布接入Deep Seek，如阅文科技，金蝶国际，小米，金山云等AI下游板块出现一轮明显上涨。 4）单个模型算力需求下滑或加速国产替代进程。目前国产芯片离英伟达，AMD等显卡巨头仍差距较大。若美国对我国高科技芯片禁运持 续，且算法提升能够明显提高性能，则国产芯片的需求或大幅上升。在需求与利润的辅助下，国产芯片板块研发进程或持续加速，竞争力 不断提高，形成“正反馈”。受国产替代需求预期增加影响，本周A股计算机板块，国产算力板块表现较好。

市场对DeepSeek突破的几个误区： 1. Open AI等美国大厂模型只会“堆算力”？实际上，Open AI等欧美大模型每年效率也在上升，同性能下整体成本亦处于下降趋势。另 外，由于DeepSeek开源的特性，其模型与算法优化，会快速被各大厂商所学习。李飞飞等斯坦福大学和华盛顿大学的研究人员以不到 50美元的费用，使用了16张英伟达H100GPU “打造”出低成本高性能模型。 2. DeepSeek使得中国打破“算力霸权”？长期来看，DeepSeek算法优化或使得AI对于算力的需求进一步提升。短期来看，DeepSeek使用 各项技术创新降低模型训练成本，能够在同性能下局部降低了单个模型对算力的依赖。但是长期来看，技术效率的提升并未抑制算力 需求，反而因应用场景的拓展和AI应用的泛在化，导致算力需求指数级增长。随着AI在办公、教育、医疗等领域的广泛应用，以及AI 终端设备的加速落地，算力需求将被进一步反哺。另外，随着模型复杂程度提升，模型对算力的需求也是指数级攀升。

3. DeepSeek将带来类似互联网行情的各行业应用的爆发？ 以美国为例，本轮美股行情主要由AI结构性驱动，行情集中度较高。2023年以来，“美股七姐妹”总市值占比持续上升，带动指数上涨， 但未形成行情“扩散”。出现这一现象本质上是因为与互联网赋能大量行业相比，AI产业更加“赢者通吃” 。 就产业逻辑看，AI的根本逻辑在于AGI（通用型人工智能）——一个模型解决所有问题的赢者通吃模式，而非各个行业创造各自应用的 互联网时代模式，所辐射的产业链更加狭窄。 就中美对比来看，美股五大模型公司“百花齐放”。DeepSeek推出后迅速风靡全球，国内多数大模型下游企业全面接入，形成明显的 “头部效应”。与美国AI产业格局相比，中国AI产业更加集中，未来产业链辐射幅度或更加狭窄。

2.DeepSeek突破下的影响：资本市场篇

资金维度方面，本轮科技股行情，或依然以“大存量资金”为主，而长线配置型资金参与度较为谨慎。海外交易型外 资，国内游资、主动权益基金调仓或是本轮科技股流入的主要资金来源。而海外长线资金（产业资本、海外养老金）、 国内长线资金（社保、养老、险资）由于绝对收益属性和合规要求，难以参与本轮由科技股估值抬升驱动的行情。 • 就估值盈利角度，当前科创板估值较高，且盈利增速为负，故本轮上涨更多由情绪带动资金涌入，即“跟涨”状态。 相比之下，当前恒生科技板块盈利增速强，且估值仍相对较低，相比科创板更具备投资价值。投资者可以重点关注恒 生科技板块中的龙头企业，尤其是互联网、算力、机器人等AI上下游方向。