2025年产业洞察专题：DeepSeek助推AI产业变革，科技创新引领中国资产重估

一、 引言：DeepSeek 掀起新一轮 AI 热潮

2025 年，全球科技革命将继续聚焦 AI（Artificial Intelligence，人工智能）产业，中国初创公司DeepSeek引发了新一轮 的 AI 投资热潮。1 月 20 日，中国人工智能初创公司 DeepSeek 发布推理模型 R1，通过算法创新实现性能比肩 OpenAI o1 和更低的算力消耗；1 月 27 日，DeepSeek 登顶苹果美区应用下载榜首引发全球关注；OpenAI、英伟达等美国 AI 科技公 司均发声认可 DeepSeek 的创新成果；1 月 31 日，英伟达、微软、亚马逊陆续宣布自家平台接入DeepSeek 模型。模型技 术出圈后，DeepSeek 用户快速增长。据 AI 产品榜数据，截至 2025 年 1 月 31 日，全球 AI 应用日活总榜前 3 名分别为 ChatGPT、DeepSeek 和豆包；其中，DeepSeek 的日活跃用户数已增长至 2215 万，已经超过豆包，达 ChatGPT日活用 户数的 41.6%；从用户总数来看，2025 年 1 月，DeepSeek 已累计获得 1.25 亿用户（含网站、应用累加不去重），其中80% 以上用户增长源自 1 月最后一周，即 DeepSeek 在 7 天完成全球范围 1 亿用户的增长，速度超过 2022 年 11 月发布的 ChatGPT（耗时 2 个月）。DeepSeek 在全球火爆出圈后，资本市场关于全球 AI 竞争合作格局重构的讨论不断增加。 我们认为，DeepSeek 为代表的前沿技术创新有望重塑全球 AI 竞争格局，进而影响全球资本市场定价，中国 AI 科技资产 价值重估、AI 应用和端侧落地是市场关注的重点。本篇报告将以DeepSeek 为切入点，在回顾 AI产业政策与竞争格局的基 础上，讨论最新 AI 技术创新对全球 AI 产业发展模式的影响，并重点聚焦 AI 算力、AI 应用两个方面，梳理中美相关领域的 重点上市公司关注名单，展望资本市场的相关投资机遇。

二、 回顾：从政策与产业链看当前 AI 竞争格局

2.1 产业政策：美国巩固领先地位，中国聚焦自主可控

自 2022 年 11 月 ChatGPT发布以来，全球科技产业革命正式进入由 AI 引领的新时代，AI 也成为中美为代表的大国科技产 业博弈的重要领域，全球资本市场也在持续定价相关投资机会。从产业政策来看，近年来中美两国均高度重视 AI 产业的投 资和发展，相关支持政策持续加码： 美国：一方面重视本国 AI 前沿技术研发和基础建设以巩固本国在 AI 全球领导地位，另一方面通过技术封锁和供应链脱钩 对中国 AI 发展进行限制打压。2023 年 10 月，拜登政府签署《关于安全、可靠和可信的人工智能的行政命令》，旨在加强 对 AI 技术的监管，同时促进创新和投资；2024 年 10 月，该行政令更新，进一步强调巩固和推进美国在人工智能领域的全 球领导地位，利用人工智能实现国家安全目标；2025 年 1 月，特朗普政府就任之初便宣布 5000 亿元的 AI 基础设施政策 （“星际之门”计划），重点投向全国范围内的数据中心、AI 芯片和相关硬件设施、算法与软件研发等，旨在进一步推动本国 人工智能产业发展。对华政策上，美国延续 2020 年以来的“小院高墙”战略，通过出口管制、实体清单、投资限制等手段， 切断中国获取高端 AI 算力芯片、先进半导体设备和关键技术、先进算法的渠道，并限制美国企业对华人工智能领域的投资。 中国：一方面重视 AI 基础层和模型层的自主可控，另一方面提出实施“人工智能+”行动加快应用层的普及。2023 年， ChatGPT 开启全球人工智能技术浪潮后，我国及时发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，明确了我国生成式人工智 能技术发展和监管的基本准测，为后续国内AI技术发展奠定了立法规范的基础。硬件层面，2024年 5月，国家集成电路产 业投资基金三期正式成立，注册资本达 3440 亿元人民币，规模超过前两期总和（一期 987 亿元，二期 2042 亿元），重点 投向半导体产业“卡脖子”环节及高端计算芯片等领域。应用层面，2024 年初的全国两会政府工作报告中首次提出“人工智 能+”行动，2024 年末的中央经济工作会议再次强调“人工智能+”行动，要求加强基础研究和关键核心技术攻关，超前布 局重大科技项目，开展新技术新产品新场景大规模应用示范行动等。

2.2 产业格局：美国整体领先，中国加速赶超

通过拆解产业链来看，目前中美 AI 产业的竞争合作格局呈现：美国整体领先，中国加速赶超的局面。

1. AI 基础层：美国较中国领先，尤其是在高性能 AI 芯片领域较中国具有明显优势。 AI 基础层以 AI 算力为主：主要包括算力硬件、软件平台和数据服务等。算力硬件中，AI 芯片（GPU/CPU/ASIC 芯片等） 是核心，其次是 AI 服务器、存储器、光模块连接器等硬件设施。软件平台和数据服务主要以云计算服务商为核心，包括提 供算力集群、数据中心、数据存储和管理方案、云端开发工具和框架等服务支持 AI 模型的训练和应用。 中国在基础层的 AI 芯片领域较美国仍存在显著差距。首先，美国在高性能算力芯片设计占据全球主导地位，中国正在加快 追赶力求自主可控。根据 Futurum Intelligence 研究，全球 AI 芯片市场主要有四个产品类别：GPU、CPU、XPU 和云服务 厂商自研芯片，2023 年 GPU 芯片的份额占比达 74%，美国的英伟达则占据 92%的 GPU 市场份额；中国的 AI 芯片厂商多 采用ASIC的设计思路，例如华为昇腾系列芯片便是为大规模深度学习模型训练而设计的专用芯片，该技术架构的应用范围 和市场影响仍有待扩大。其次，中国在高端芯片制程上也较国际先进水平存在差距。目前，台积电、英特尔、三星等国际 厂商均已 7nm 以下的先进制程芯片的量产，其中台积电是英伟达的主要代工厂商；但中国半导体制程受制于高端半导体设 备、关键材料等方面的技术封锁和供应限制，目前量产的最先进制程仍停留在中芯国际的14nm，未来还有较大的国产替代 空间。 中美两国在云计算服务领域的差距相对较小。尽管目前全球云计算市场仍以美国科技巨头为主导，2023 年亚马逊、微软、 谷歌三家云计算厂商全球市场份额近七成，但中国国内的云计算市场仍以本土企业为主要供应商，包括阿里云、华为云、 腾讯云等。随着未来国内 AI 产业尤其是应用领域逐步渗透发展后，国内云计算厂商的业务增长空间仍可期待。

2. AI 模型层：中美差距正在逐步缩小，中国科技企业在高端算力不足的限制下加快算法创新。 AI 模型层以 AI 算法为主，主要涉及大模型的研发与优化，包括通用技术（大模型、机器学习等）和领域技术（自然语言处 理、计算机视觉和多模态等），关键技术包括 Transformer 架构、预训练模型和生成式 AI 等。目前，全球 AI 大模型领域仍 以美国为主导，其中 OpenAI、谷歌等科技公司在通用人工智能（AGI）和前沿算法研究方面均处于全球领先。据斯坦福大 学 HAI 实验室发布的《2024 年人工智能指数报告》，2023 年，美国和中国的顶尖大模型数量占据全球前两位，其中美国有 61个，中国有 15个。但在美国对华禁售高性能算力芯片的限制下，以DeepSeek、阿里巴巴等为代表的中国科技公司正在 加快算法创新以弥补劣势，2024 年以来已经在加快推出具有国际竞争力的大模型，双方差距有望继续缩小。

3. AI 应用层：中美均在加快 AI 技术应用落地，中国有望凭借庞大市场规模、商业化能力等优势取得超越。 AI 应用层是 AI 技术落地的最终场景，包括垂直赋能行业应用或智能端侧产品，包括 AI+医疗、AI+金融、AI+制造等垂直应 用，以及智能人形机器人、智能驾驶、智能移动终端（手机/PC/穿戴设备等）。目前，中美两国均在探索AI技术的垂类应用和智能端侧落地，以进一步赋能企业生产和居民生活。从市场规模来看，中国拥有全球最大的移动互联网用户群体，在生 产、电商、社交等一系列领域均存在丰富的商业化应用场景。根据 QuestMobile 数据，截至 2024 年 12 月，中国移动互联 网月活跃用户数量达 12.57 亿人，AI 技术对于移动互联网平台流量增长、智能端侧落地正在加速赋能；同期美国的移动互 联网用户数仅为 3.3 亿人，互联网用户市场规模低于中国。未来随着 AI 技术的创新突破，中国有望凭借庞大的市场规模优 势和商业化能力在 AI 应用领域实现超越。

三、 展望：DeepSeek 将如何影响 AI 产业发展？

此次 DeepSeek 在模型层的算法实现方面取得创新突破，进而辐射影响至产业链上游的基础层 AI 算力和下游的应用层普及。 本节将重点探讨自 2025 年 1 月以来，以 DeepSeek 为代表的全球最新 AI 技术创新对产业链上下游发展前景的影响，重点 聚焦 AI 算力和 AI 应用两个方面。

3.1 AI 算力：国产模型重塑算力需求叙事，关注国产算力自主可控

AI 的三大要素为算力、算法和数据，在通用算法框架下，算力是 AI 竞争的核心。DeepSeek 通过混合专家 MoE、强化学习、蒸馏等算法创新，在保障模型能力的前提下，大幅减少了模型计算量和内存占用，提高了模型的算力利用率，降低了 训练成本和算力消耗。 短期而言，DeepSeek 通过算法创新提高算力利用率，冲击了海外科技公司“堆算力”的训练模式，引发了市场对训练算 力需求预期边际放缓的担忧。据 DeepSeek 公布的数据显示，DeepSeek V3 模型的训练总计只需要 278.8 万 GPU小时， 相当于在 2048 卡的 H800 GPU 集群上训练约 2 个月，合计开发成本约 557.6 万美元，训练算力仅为 Llama 3 模型的十分 之一（Llama 3 训练成本达 3930 万 H100 GPU 小时），推理阶段缓存数据量降低了 50 倍。相较而言，OpenAI 的 GPT-4、 谷歌 Gemini Ultra 的训练成本分别达 7835 万美元和 1.91 亿美元。短期来看，DeepSeek 的算法创新极大提高了算力利用 率，这一创新可能倒逼全球科技公司调整模型训练模式，更多采用类似技术路径或加大算法创新来降低对高性能算力资源 的依赖，进而导致短期 AI 大模型训练算力需求的预期边际放缓。

长期而言，AI 算力需求增长的趋势仍未改变。一方面，通用人工智能（AGI）的探索仍在持续，将继续支撑训练算力需求 长期增长。2017 年，谷歌提出 Transformer 算法创新奠定了大模型（LLM，Large Language Model）的基础架构，自此， 以 AGI 愿景的人工智能研究推动算力需求进入指数增长周期。尤其是 2022 年 11 月 ChatGPT 发布以来，随着大模型参数 规模的不断扩大（从亿级到万亿级），以及多模态、跨领域任务的复杂性增加，模型训练资源需求显著提升。全球科技巨头 也在持续加码 AGI 投入。2025 年 DeepSeek 引爆市场后，美国四大科技巨头仍宣布继续加大 2025 年资本支出投入，重点 投向 AI 算力领域（包括芯片采购、服务器采购、数据中心建设等算力基础设施）。据最新财报显示，2024 年微软、亚马逊、 谷歌、Meta 的资本支出合计达 2431 亿美元，同比增长 63%；对于 2025 年的指引，微软计划资本支出将环比增加；亚马 逊计划 1000 亿美元资本支出，增速将接近 30%；谷歌计划 750 亿美元资本支出，增速将超过 40%；Meta 计划约 600亿650 亿美元的资本支出，增速将达 60%-75%。

另一方面，AI 技术创新将加速模型普及和应用，进而推动长期算力需求（尤其是推理侧）增长。根据杰文斯悖论，技术进 步在提高资源单位使用成本、提高资源利用效率的同时，相关产品价格或进一步降低并刺激需求大幅增长，随着技术应用 的普及，最终使得该资源的总消耗量增长。举例来看，第一次工业革命时期，蒸汽机的发明显著地提高了煤炭利用率，但 随着蒸汽机在工厂、交通运输领域的广泛使用，导致煤炭总需求和消耗量大幅增加。现代的节能技术也存在类似的悖论， 例如，随着汽车发动机技术的进步，汽车燃油效率不断提高，居民使用汽车的成本降低，进而使得更多人购买汽车、增加 驾驶里程数，导致汽车的总油耗可能不降反升。具体到 AI 领域，尽管 DeepSeek 通过算法创新提高了算力利用率，但也同 时加速了大模型的普及和应用落地，模型推理工作的负载或进一步增加，有望推动 AI 算力的规模法则从预训练向后训练和 推理阶段扩展，支撑整体算力需求的长期增长。

3.1.1 AI 芯片：关注国产自主可控空间（半导体设计/半导体设备/先进制程晶圆制造）

美国对华禁售高性能 AI 芯片的背景下，DeepSeek 的算法创新有望进一步打开国产 AI 芯片自主可控的空间。AI 芯片是 AI 算力的核心，2023 年以来的半导体周期复苏总体由 AI 算力需求驱动，未来 AI 算力需求的长期增长有望打开半导体产业空 间。而随着 DeepSeek 等科技公司在算法优化上取得突破，国产 AI 芯片自主可控的空间有望进一步打开。尤其在 AI 应用 加速普及之下，推理侧算力需求有望进一步增加，而由于推理侧对 AI 芯片的性能要求低于训练侧，国产芯片可以通过算法 与硬件的协同优化在性能上逐步缩小与国际领先水平的差距。根据智东西报道，目前已有 16 家国产 AI 芯片公司（包括华 为昇腾、沐曦、天数智芯、摩尔线程、海光信息、壁仞科技、太初元碁、云天励飞、燧原科技、昆仑芯等）相继宣布适配 或上架 DeepSeek 模型服务，共同推动国产 AI 芯片在大模型训练、推理等场景的应用，尤其是本地化部署的推理场景。2 月 11 日，华为官方宣布，基于昇腾系列芯片的 MindSpeed 模型训练加速库已适配支持 DeepSeek V3 模型的预训练与微 调、R1 模型复现项目 OpenR1 等。2 月 16 日，华为发布针对 DeepSeek 本地化部署的 FusionCube A3000 训练/推理超融 合一体机，深度适配 DeepSeek V3&R1 及蒸馏模型，预训练、微调以及推理；其中，硬件端的智算节点使用华为 AI 推理 服务器 Atlas 800I A2，搭载华为自研鲲鹏 920 处理器和昇腾 910 AI 处理器，满血版可以适配 DeepSeek R1、V3 的 671B 模型。

进一步拆解产业链结构，AI 芯片设计、半导体设备和先进制程晶圆制造是国产 AI 芯片自主可控的重点环节。根据美国半 导体产业协会（SIA，Semiconductor Industry Association）的研究，半导体设计、半导体设备和晶圆制造是半导体产业链 最具价值的环节，而中国在这些环节的发展情况较美国仍存在一定差距。半导体设计方面，中国较美国仍存在差距，尤其 是在包含高性能计算芯片（GPU 等）的 逻辑芯片领域仍以英伟达、AMD 等美国公司为主导，2022 年，美国在逻辑芯片设 计环节的全球价值量份额达到65%，而中国在该环节的价值量份额仅为5%。半导体设备方面，中国仍较大程度依赖进口， 尤其在光刻机、刻蚀机等关键设备上对美日荷的依赖较高，2022 年，美国、日本和欧洲在半导体设计环节的全球价值量份 额达到 47%、26%和 18%，而中国在该环节的价值量份额仅为 3%。晶圆制造方面，中国在成熟制程占据主导，但在先进 制程处于劣势，2022 年，中国大陆 28nm 及以上的晶圆制造产能占全球的 33%，高于中国台湾的 30%和美国的 8%，但 10nm 以下的晶圆制造产能目前仍以中国台湾和韩国垄断，预计随着国产替代进程的加速，未来有望占据一定份额。

3.1.2 云计算：关注国产云服务商的 AI 技术赋能和业务增长

DeepSeek的开源和普及或直接利好云计算厂商的业务增长（短期分享流量收益+长期计算需求增长）。 短期来看，DeepSeek 采用了最为宽松的 MIT 开源协议，允许云服务商低成本复制高性能大模型并进行商业化运营，分享 DeepSeek的流量收益，进而带动用户增长和客群拓展。据智东西报道，目前国内 10 家云计算巨头（包括华为云、天翼云、 腾讯云、阿里云、百度智能云、火山引擎、京东云、联通云、移动云、浪潮云）以及 12 家独立云及智算企业（优刻得、神 州数码、并行科技等）均宣布部署接入 DeepSeek 大模型。 长期来看，DeepSeek 代表的技术创新将加速 AI 应用普及，推动长期算力需求增长并赋能云计算厂商构建 AI 生态壁垒。 据中国信通院 2024 年初发布的数据，2022-2023 年，全球云计算市场规模在 AI 技术创新的驱动下从 4910 亿美元增长至 5864 亿美元，年同比增速呈现上升趋势，2024-2027 年整体市场规模预计仍将维持两位数增长。从竞争格局来看，尽管目 前全球云计算市场仍以美国科技巨头为主导（如亚马逊、微软、谷歌等），但中国云计算市场仍以国产企业（如阿里云、天 翼云、移动云、华为云等）为主导，而 DeepSeek 为代表的国产 AI 技术创新有望进一步支持国产云计算厂商构建 AI 生态 壁垒，进一步参与全球市场竞争。

3.2 AI 应用：国产模型降低 AI 技术门槛，关注垂类应用普及+端侧落地

DeepSeek为代表的“开源、高性能、低成本”大模型进一步降低AI 技术使用门槛，有望推动 2025年 AI 应用普及加速， 垂类应用与端侧智能落地值得重点关注。从成本角度来看，DeepSeek 凭借训练成本优势实现了低定价，R1 模型 API服务 价格远低于同期 OpenAI o1API 定价水平，大幅降低了企业接入 AI 技术的门槛。从开源角度来看，DeepSeek 采用最为开 放的 MIT 协议，允许企业和个人自由使用、修改甚至闭源其模型，有望进一步加速AI 垂类应用的开发和普及，为各行业的 深度赋能，同时加快 AI 技术与智能终端的融合，推动人形机器人和智能驾驶等前沿智能终端发展。而相较于美国，中国有 望凭借庞大的市场规模优势和商业化能力在 AI 应用领域实现超越。

3.2.1 垂类应用：关注 AI+行业的技术赋能

2025 年，DeepSeek 等 AI 技术创新有望加速 AI 垂类应用拓展，关注 AI 应用普及较快的计算机、运营商、金融以及应用 普及有望加速的政府、制造、教育、医疗等行业。一方面，DeepSeek 的高性能低成本大模型在短期加速了各行业 AI 模型 的应用。根据 Wind 数据，截至 2025 年 2 月 14 日，已有 98 家 A 股上市公司宣布接入 DeepSeek 大模型，行业涵盖计算 机、传媒、电子、通信、金融、医疗等。另一方面，DeepSeek 有望倒逼其他 AI 企业重新考虑开源策略和降费，进而加速 AI 技术的迭代和普及。2 月 6 日，美国 OpenAI 官方宣布将向所有用户免费开放 ChatGPT 搜索功能，无需注册；2 月 14 日，百度官方宣布将陆续推出文心大模型 4.5 系列，并于 6 月 30 日起正式开源。

从 AI 垂类应用的行业拓展空间来看，根据IDC 于 2025 年 2 月发布的最新研究，2024 年全球生成式人工智能基础设施投入 主要集中在互联网、运营商和 IT 服务三大行业，未来该三大行业的占比有望逐步减少，进而转向政府、金融、制造、教育 和医疗领域；从中国来看，目前人工智能渗透率前三的行业分别是互联网、金融和运营商，而制造、政府、教育、服务和 医疗行业的渗透率还有较大提升空间。AI 垂类应用的普及也有望从提升生产和研发效率、加速产品创新、优化用户体验等 方面为各行业带来技术赋能。

以医疗行业为例，AI 大模型可以赋能影像分析、辅助诊断、药物研发、个性化医疗、远程医疗等多个场景。其中，AI 辅助 诊断通过计算机视觉技术、深度学习等技术，能够辅助医生快速分析医学影响，识别病变特征，进而提高诊断准确率。 2024 年 11 月，国家医保局首次将人工智能辅助诊断列入国家医保局立项指南，明确在放射检查、超声检查、康复类项目 中设立“人工智能辅助”扩展项。据瑞金医院官微消息，2025 年 2 月 18 日，上海交通大学瑞金医院与华为合作发布瑞智 病理大模型 RuiPath，模型基于瑞金医院自有医疗数据，覆盖全国 90%癌种，将在未来赋能病理切片检查、临床诊断等多 个场景。AI 药物研发通过机器学习等技术，快速识别潜在药物靶点、提高化合物分子筛选效率，进而缩短新药研发周期、 提高研发效率。据第一财经，2025 年 2 月 6 日，恒瑞医药发布内部公告，要求公司各部门制定 DeepSeek 的应用计划，推 动其在药物设计研发、辅助病理诊断等领域的落地。

3.2.2 端侧应用：智能驾驶——2025 年高阶智能驾驶有望加速渗透

智能驾驶也是未来 AI 端侧落地的重要场景之一，2025 年高阶智能驾驶有望加速渗透。 技术层面来看，AI 技术创新有望加速智能驾驶解决方案的迭代和普及。随着 AI 大模型创新的加速和技术门槛的降低，智能 驾驶技术方案的迭代速度有望进一步加快，智驾成本也有望下降。DeepSeek 爆火后，比亚迪、吉利汽车、东风汽车等主要车企已经陆续宣布接入 DeepSeek 大模型。 政策端来看，国内主要一线城市正在加快完善智能驾驶法规体系并支持商业化试点。例如，2024 年 12 月北京十六届人大 常委会第十四次会议通过的《北京市自动驾驶汽车条例》（于 2025 年 4 月 1 日起实施），首次针对 L3 级以上级别的个人乘 用车自动驾驶测试上路做出了具体规定，支持 L3 级以上自动驾驶车辆用于个人乘用车、出租车、城市公共汽电车等。 车企端来看，头部车企正在积极布局高阶智能驾驶普及，2025 年城市高阶智能驾驶有望加速渗透 15-20万元车型，需求放 量后有望直接利好产业链相关赛道（尤其是核心零部件）。根据佐思车研的研究，主要车企的智能驾驶解决方案主要包括自 研和与第三方智驾供应商合作两种方式，技术路径自 2023 年以来逐步从高速 NOA（Navigate on Autopilot，导航辅助驾驶） 向城市 NOA 过渡推进，中美主要车企也在加速城市 NOA 的公测/推送进程，包括特斯拉、蔚来、小鹏、理想、赛力斯等。 智驾车型价格级别也有望在 2025 年进一步渗透 15-20 万元级别。根据佐思车研的研究，2024 年国内城市NOA 在 20-25万 元车型的渗透率从 1 月的2.1%提高至 10 月的 24.7%，而 25-20 万元车型的渗透率还不足1%。2025 年2 月 20日，比亚迪 召开智能化战略发布会，正式推出“天神之眼”高阶智驾系统，并宣布旗下全系车型均将搭载“天神之眼”高阶智驾系统， 最低覆盖至 7 万元级别的车型。作为全球销量领先的车企，比亚迪此次“全民智驾战略”有望进一步加速高阶智驾的普及。

3.2.3 端侧应用：人形机器人——2025 年有望迎来量产关键节点

人形机器人作为 AI 端侧落地的重要载体之一，2025 年有望迎来量产的关键时间节点。 从技术层面来看，人形机器人是集成人工智能、高端制造、新材料等先进技术的科技产品，其中AI是人形机器人的“大脑”， AI 的计算机视觉、语音识别、自然语言处理等技术为人形机器人提供了感知、决策、学习和交互的能力。DeepSeek 所代 表的高性能低成本大模型或进一步加速人形机器人的 AI 技术应用，并进而带动产业链内相关赛道的景气向上，包括核心零 部件的电机、减速器、传感器、控制器、芯片等以及软件系统、动力电池等，未来应用场景有望进一步拓展至工业生产、 物流仓储、服务等领域。 从产业发展现状来看，目前中美两国的主要科技巨头均在积极布局人形机器人赛道，如特斯拉、英伟达、华为、小米等； 一批优质初创公司也在逐步涌现，如美国的 Figure、中国的宇树科技等。根据政策规划和部分公司计划，2025 年有望成为 人形机器人量产进程加速的关键时间节点。海外方面，2025 年 1 月全球消费电子展期间（CES），特斯拉正式公布人形机 器人 Optimus Gen2 的量产计划：2025 年预计量产数千台，并在特斯拉工厂进行初步测试；2026 年量产目标增至 5 万-10 万台；2027 年计划产能再增加 10 倍。中国方面，根据 2023 年工信部印发的《人形机器人创新发展指导意见》，2025年国 内人形机器人整机产品达到国际先进水平，并实现批量生产；企业层面，2025 年 1 月，优必选表示目前已收到车厂超过 500 台工业机器人 Walker S 的意向订单，预计将于 2025 年二季度具备规模化交付条件。

四、 市场：中国科技资产价值重估，关注国产 AI 算力+应用普及

综合来看，2025 年中国人工智能初创企业 DeepSeek的爆火，或进一步重构全球AI 竞争格局并影响 AI 产业发展前景： AI 算力方面，DeepSeek 为代表的算法创新进一步提高了算力利用率，冲击了海外科技公司模型训练阶段“堆算力”的发 展模式，短期或导致算力训练需求预期边际放缓；但长期而言，在通用人工智能（AGI）愿景的驱动和 AI 应用的普及下， 长期算力需求增长趋势仍将不变，尤其是推理侧算力需求空间或进一步拓宽。对于产业链主要环节的影响来看，在美国对 华禁售高性能 AI 芯片的背景下，DeepSeek 的算法创新有望进一步打开国产 AI 芯片的自主可控空间，目前 16 家国产AI芯 片公司（包含华为昇腾、海光信息等）均已官方宣布与 DeepSeek 合作，AI 芯片设计、半导体设备和先进制程晶圆厂是国 产 AI芯片自主可控的重点环节；另外，DeepSeek的开源和普及也将利好国产云计算厂商的业务增长，目前国内10家云计 算巨头（包括华为云、天翼云、腾讯云、阿里云）以及 12 家独立云及智算企业均已部署接入DeepSeek 大模型。

AI 应用方面，DeepSeek 代表的“开源、高性能、低成本”大模型将进一步降低AI技术使用门槛。一方面，这将加速AI垂 类应用的开发与普及，为计算机、运营商、金融、政府、制造、教育、医疗等行业深度赋能。另一方面，有望推动 AI 技术 与智能终端的深度融合，加速人形机器人和智能驾驶等前沿领域的发展，产品需求放量后有望直接利好产业链相关赛道。 根据政策导向和主要企业规划，2025 年人形机器人有望迎来量产关键时间节点。美国的特斯拉于年初已公布人形机器人Optimus Gen2 的 2025-2027 年的量产计划，中国的优必选表示将于 2025 年二季度具备人形机器人 Walker S 的规模化交 付条件；高阶智能驾驶也有望在 2025 年加速普及，比亚迪于 2025 年 2 月 20 日宣布旗下全系车型均将搭载“天神之眼” 高阶智驾系统，最低覆盖至 7 万元级别车型。

从资本市场的反应来看，DeepSeek事件后，中美科技股的估值差有所收敛，云计算、AI 应用的表现优于AI芯片。分市场 来看，2025年 1月 20日 DeepSeek R1大模型发布后，A 股和港股的科技板块上涨，而美股科技板块震荡调整，截至2025 年 2 月 20 日，恒生科技指数累计上涨 22.8%，A 股的科创 50、创业板指分别上涨 7.0%和 7.7%，美股的纳斯达克指数先 调整后反弹，累计小幅收涨 1.7%，年内累计涨跌幅来看，港股恒生科技指数已经领涨全球权益。分产业链环节来看，云计 算、AI 应用的市场表现优于 AI 芯片。2025 年 1 月 20 日-2 月 20 日，A 股的云计算指数、AI 应用指数分别上涨 39.9%和 18.6%，而 GPU 指数仅上涨 4.0%，叠加近期人形机器人和智能驾驶产业相关催化的增加，人形机器人、智能驾驶概念指 数上涨 24.6%和 15.9%；美股方面，标普半导体精选指数下跌 3.6%，而标普软件和服务指数小幅上涨 0.5%，英伟达、 AMD、台积电的股价在 DeepSeek 爆火后均在短期出现明显调整。

展望市场，伴随国内新兴科技创新力量的崛起，中国科技资产价值重估的空间有望进一步打开，关注 AI 赛道为主的科技创 新板块，细分领域上关注国产算力自主可控、AI 应用普及+端侧落地。在此次 DeepSeek 在全球爆火的同时，国内以阿里 巴巴、字节跳动为主的互联网科技巨头、以宇树科技为主的初创企业也在相关赛道展示了中国新兴科技创新的力量，市场 情绪得到明显提振，中国科技资产迎来重估。横向比较来看，经过前期上涨后，目前 A 股、港股的主要指数估值相较于美 股仍有较大修复空间。后续，伴随着国产创新进展成果的进一步涌现，2025 年资本市场的结构性机会继续增加，重点关注 以 AI 赛道为主的科技板块。结合前文 AI 产业前景展望的结论，细分方向上我们建议关注两条主线：一是国产 AI 算力自主 可控，包括 AI 芯片的国产替代、云计算厂商的业务拓展；二是 AI 应用普及+端侧落地，包括垂类应用的普及（计算机/运 营商/金融/制造/教育/医疗等）、人形机器人和智能驾驶的发展空间。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）