计算机行业快报：DEEPSEEK有望推动AI 应用生态加速繁荣

　　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tokens55 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。
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