DeepSeek惊艳世界，算力与应用将迎来结构性变化

核心观点 ⚫DeepSeek近期成为科技圈最炙手可热的明星企业：DeepSeek近期分别发布大模型DeepSeek-v3和推理模型R1，前者在大模型主流榜单的开源模型中位列榜首，并与世界上最先进的闭源模型不分伯仲；后者性能对标OpenAI的o1正式版，在数学、代码和自然语言推理等任务上表现卓越。以上两个模型均通过算法和架构的创新，大幅降低了训练成本和推理成本，为AI技术的普及与创新作出了卓越的贡献。DeepSeek相关模型自从推出后，立刻占据全球科技头条并引发巨大关注，我们认为，DeepSeek呈现出的算法创新、性能表现、开源属性等多重因素，将对AI应用与算力行业产生深远的影响。 浦俊懿021-63325888*6106pujunyi@orientsec.com.cn执业证书编号：S0860514050004 ⚫DeepSeek在模型训练与推理中采用了多项技术创新：DeepSeek-V3实现了多项工程技术上的创新，包括通过FP8精度训练、DualPipe双向流水线等技术降低训练成本，通过优化MoE负载均衡、多头潜在注意力机制（MLA）来降低推理成本，并通过多Token预测（MTP）以及模型蒸馏来进一步提升模型性能，最终用极低的成本完成了训练过程，与此同时推理的成本也较其他模型有大幅下降。而R1-Zero的目标是验证纯RL能否激发模型的自主推理能力，探索无监督强化学习的潜力，而R1则通过数据引导+多阶段优化，平衡推理性能和实用价值，目标是打造更符合人类偏好的通用推理模型，两个模型均实现了较为理想的效果。 字节加速AI落地、小米、理想"All in AI"2024-12-29AI应用前景广阔、自主可控已是大趋势：计算机行业2025年度投资策略2024-12-27AI应用落地曙光已现2024-11-18 ⚫DeepSeek将对AI算力与应用产生结构性影响：由于DeepSeek-V3、R1等模型通过算法与架构层面的多重创新大幅降低了训练端算力消耗，不过我们认为，在各模型公司仍致力于训练出性能更强大模型的目标指引下，庞大的训练集群将仍然被产业所追逐，训练算力长期看仍有前景和空间。而推理算力的需求空间则更为乐观，我们认为推理成本的大幅下降将带来需求更大幅度的增长，而在这样的过程中，算力需求结构可能将会改变，而美国如果进一步收紧AI芯片供应，则可能对国产芯片形成利好。而另一方面，此前AI应用的普及及其商业化还存在一定的困难，一方面在于模型性能仍然没法满足众多场景的需求，尤其是在推理能力和多模态环节，另一方面则是闭源模型性能领先但API调用的成本过高，影响了AI应用的大范围普及，我们认为，DeepSeek的强推理能力、低算力成本、开源属性，使得其对AI应用的普及有望发挥重要的作用。 投资建议与投资标的 我们认为AI应用正逐步进入落地期，有望呈现较多的投资机遇，建议投资者关注行业整体性机会，而国产算力及推理算力服务企业，也将从AI应用繁荣中受益。 ⚫B端企业级应用，建议关注金山办公、鼎捷数智、泛微网络、汉得信息、软通动力、上海钢联、合合信息、新致软件、每日互动。⚫垂直行业应用领域有较强优势的企业，建议关注科大讯飞、焦点科技、润达医疗、同花顺、卫宁健康。⚫AI工具类应用，建议关注彩讯股份、虹软科技、万兴科技、福昕软件。⚫国产算力及算力服务企业，建议关注海光信息、寒武纪-U、中科曙光、云赛智联、安博通、首都在线、优刻得-W。 风险提示 技术落地不及预期；政策落地不及预期；美国进一步制裁风险；竞争激烈导致变现能力下降。 目录 引言...............................................................................................................4 一、DeepSeek-V3、R1模型推出后“火”遍全球..............................................4 1.1DeepSeek-V3性能表现不输全球顶尖模型...................................................................41.2 R1模型实现了比肩OpenAI o1的推理能力..................................................................51.3 DeepSeek-V3、R1模型在产业中引发巨大反响...........................................................7 二、DeepSeek模型训练与推理技术创新解析................................................8 2.1 DeepSeek-V3模型采用了多项创新技术......................................................................82.2 R1-Zero与R1模型尝试强化学习边界.......................................................................10 三、DeepSeek将对AI算力与应用产生结构性影响.....................................11 3.1 DeepSeek模型有望引发算力需求与市场结构变化.....................................................113.2 AI应用有望在高性能、低成本模型支撑下繁荣...........................................................13 四、投资建议与投资标的.............................................................................15 五、风险提示...............................................................................................16 图表目录 图1：DeepSeek-V3在多项评测中成绩领先................................................................................4图2：DeepSeek-V3在各类测试集上的表现................................................................................5图3：DeepSeek-V3 API服务价格具备很强的吸引力.................................................................5图4：DeepSeek-R1在推理能力上比肩OpenAI o1.....................................................................6图5：基于R1蒸馏的小模型性能超越OpenAI o1-mini................................................................6图6：DeepSeek-R1 API服务定价继续大幅低于OpenAI o1.......................................................7图7：DeepSeek-V3模型训练仅需要278.8万GPU小时训练资源..............................................7图8：DeepSeek成为全球增速最快的AI应用.............................................................................8图9：DeepSeek发布后下载量增长迅猛.....................................................................................8图10：DeepSeek-V3模型基本架构.............................................................................................8图11：DeepSeek-V3采用FP8为主的混合精度训练方法............................................................9图12：多Token预测（MTP）模块结构示意............................................................................10图13：R1-Zero由基础模型直接进行强化学习训练而产生.........................................................10图14：DeepSeek-R1-Zero训练期间AIME准确率....................................................................11图15：DeepSeek-R1-Zero在RL过程中的平均响应长度（输出长度不断增加）......................11图17：“杰文斯悖论”指出成本下降将刺激资源需求更大增长......................................................12图18：硅基流动x华为云联合推出基于昇腾云的DeepSeek R1 & V3推理服务.......................13图19：AI产品榜全球Web端访问前15情况（24年12月）....................................................14图20：AI产品榜全球APP端访问前15情况（24年12月）....................................................14图21：2024年全球AI产品付费用户规模..................................................................................14图22：short-CoT模式下，k1.5模型多方面能力领先...............................................................15图23：long-CoT模式下，k1.5模型多方面能力比肩o1............................................................15图24：Qwen2.5-Max测试结果领先各类指令模型.....................................................................15图25：Qwen2.5-Max表现优于各类开源模型............................................................................15 引言 DeepSeek近期分别发布大模型DeepSeek-v3和推理模型R1，前者在大模型主流榜单的开源模型中位列榜