科技行业：DEEPSEEK十问十答

　　1.DeepSeek 是否会抑制算力增长？短期抑制 VS 长期爆发我们认为 DeepSeek 本质是对现有 AI 算法的效率优化，短期可能导致训练需求下降，但随着模型普及和应用场景扩展，长期推理需求将显著增长，这种趋势类似于"蒸汽机降低煤耗但提升煤炭总用量"的历史现象。
　　2.DeepSeek 是否会改变 AI 算力的增长范式：目前不会AI 算力大致分为 1）用于研发前沿模型相关的探索性算力（AGI 方向），2）面向消费者的应用性算力（现有模型推理）。目前北美四大 AI 公司主要通过扩大 GPU 集群规模的方式探索下一代大模型。只要这个探索工作还在继续产生正向回报，AI 算力的增长范式短期或不会发生变化。
　　3. DeepSeek 会改变市场投资逻辑吗？软件有望跑赢硬件我们认识到，1）未来大模型竞争中，"算法效率"的重要性或上升, 投资重点可能从"算力军备"转向"算法效率"。2）开源协议使中小开发者能基于前沿模型二次开发，创造更多创新机会。投资角度，看好美股软件表现好于硬件。
　　4.芯片市场格局是否会改变？高端 GPU 用途受限，ASIC 占比或提升DeepSeek 的成功显示即使不使用最先进的 GPU，也可以开发满足一般消费者需求的大模型。这可能意味着，英伟达的 Blackwell/Rubin 等最先进的GPU 的用途，可能会局限在探索下一代超大规模模型（Frontier Model）上。
　　5.DeepSeek 真的那么便宜吗？可能没有
　　DeepSeek 在其 V3 技术报告中估计其训练成本只有 557.6 万美元，根据SemiAnalysis 分析，这只包含预训练阶段的部分成本，而加上 GPU 算力投资，研发、数据收集等其他重要成本或远大于这个数字。
　　6.DeepSeek 到底有哪些创新？混合专家 MoE，强化学习，蒸馏等主要创新包括模型架构（混合专家 MoE，MLA）、训练方法（纯强化学习）、蒸馏优化和推理效率提升等，显著提升了 AI 算法效率和性能。
　　7.DeepSeek 会带动中国科技资产价值重估吗？有可能目前（2025/2/3），恒生科技指数 12 月前向 PE 20.0 倍，远低于纳斯达克的35.4 倍。DeepSeek 的成功可能提高中国 AI 公司估值预期。
　　8.DeepSeek 会推动端侧智能发展吗？有可能，但需要时间DeepSeek 的高性价比模型有利于模型在智能手机和汽车等智能设备上落地，我们认为智能硬件迭代不会一蹴而就，模型能力提升只是其中一环。
　　9.DeepSeek 会导致美国提升出口管制压力吗？可能会我们注意到 DeepSeek 发布后，美国媒体进一步限制中国发展 AI 声音抬头。
　　建议关注后续：1）高端 AI 芯片出口管制，2）前沿模型的开源限制，3）模型回传限制，4）数据获取限制等风险。
　　10.DeepSeek 会改变开源软件生态吗？会
　　目前基础大模型的开发，主要集中在 OpenAI、Google、Anthropic、阿里，字节、百度的科技巨头手中。DeepSeek 这次的成功丰富了 AI 开源生态，也为中小开发者依托开源生态实现快速发展提供了一条发展路径。
　　风险提示：中美贸易摩擦升级风险，宏观下行风险，创新品渗透不及预期风险。本研报中涉及到未上市公司或未覆盖个股内容，均系对其客观公开信息的整理，并不代表本研究团队对该公司、该股票的推荐或覆盖
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