计算机：2025AI大应用时代：Agent/终端/智驾/机器人

DeepSeek多款模型以开源和高性价比出圈，2025年AI大应用的燎原之势。 1）性能：DeepSeek V3 / R1均可与OpenAI等同类大模型实现较好对标。通过671B的总参数量，在每个token激活37B参数的精准控制下，DeepSeek-V3构建出了一个能够超越所有开源模型，直逼GPT-4和Claude-3.5的AI巨人；DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码等任务上，性能比肩OpenAI o1正式版。 2）价格：开源API定价相对同类OpenAI大幅下降。V3 API服务定价调整至每百万输入tokens 0.5元（缓存命中）/ 2元（缓存未命中），每百万输出tokens 8元；而GPT-4o API定价为每百万输入tokens 1.25美元（缓存命中，约为9.11元，按2月7日美元兑人民币汇率7.29，下同）/ 2.5美元（缓存未命中，约为18.23元），每百万输出tokens 10美元（约为72.9元）。R1 API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；与此对比，GPT o1 API服务定价为每百万输入tokens 7.5美元（缓存命中，约54.68元）/ 15美元（缓存未命中，约109.35元），每百万输出tokens 60美元（约437.4元）。 我们认为，模型能力和推理成本或迎拐点推动AI平权，2025年AI有望在Agent/终端/智驾/机器人多点开花。一方面，AI基础大模型的参数量迎来拐点，DeepSeek等蒸馏的小模型低参数和高性能特征显著，为AI本地化高效部署运行提供了可能；另一方面，DeepSeek通过算法架构、通信策略等方面的创新显著提升算力利用率，大幅降低推理成本，有望出现算力需求拐点，使得AI进入技术驱动向需求应用驱动转型的关键时期，推动AI规模化部署至Agent/终端/智驾/机器人等领域。 1）Agent：大模型推理能力更强、成本更低，Agent应用需求或将井喷。未来，随着软件开发门槛下降，千行百业Agent有望陆续涌现。目前，零售与电子商务、教育、房地产、人力资源、金融服务等多领域AI智能体应用已落地发布。随着DeepSeek以其低廉的价格、创新的算法和技术震动业界，国内Agent应用企业例如万兴科技、泛微网络、金蝶国际等积极接入DeepSeek API，把握AI应用需求爆发红利。 2）AI终端：小模型推动AI向端侧转移，智能终端的全新革命。蒸馏等技术支持下，低参数量成为2025年大模型的重要特征，为AI终端落地提供有利条件。我们认为，根据甲子光年，2024年之前，在“大力出奇迹”Scalling law推动下，大模型厂商纷纷推动预训练参数规模增长，而在2025年越来越考虑AI的落地与普及，低参数量小模型或将逐渐增多。 AI技术正在加速渗透广泛终端，IDC预测我国2027年AI终端渗透率接近80%。 3）智驾：特斯拉FSD入华在即，比亚迪入局或推动智驾普及。根据IT之家，特斯拉预计2025Q1入华，FSD V13将在中国、欧洲同步更新，或带来国内智驾鲇鱼效应。此外，比亚迪即将发布智驾系统，有望拉动NOA成为10万至15万人民币车型的普及型配置，带来AI智驾平权。根据中商产业研究院，2023年中国智能网联汽车市场规模达到约1613亿元，近五年年均复合增长率为26.20%。 4）机器人：机器人产业落地速度加快，或为Agent Network的终极载体。国内外人形机器人取得显著进展：1）国内来看，2025年宇树科技人形机器人亮相春晚，拥有19个关节，拥有极高的灵活度和精准度；2）国外来看，特斯拉弗里蒙特工厂招兵买马，全力加快Optimus人形机器人量产节奏，2027年计划月量产10万台。未来AI Agent的发展将不仅仅局限于单体智能，而是会扩展到物的智能和机器人的联动，具身智能存在广阔的发展空间。 投资建议。建议关注：1）AI应用：金山办公、泛微网络、致远互联、博睿数据、中科星图、金蝶国际、润达医疗、福昕软件、彩讯股份、鼎捷软件、汉得信息、用友网络、万兴科技、中科星图、航天宏图、云从科技、光云科技、同花顺、新致软件等；2）AI端侧：云天励飞、虹软科技、润泽科技、小米集团、联想集团、科大讯飞、乐鑫科技、中科蓝讯等；3）智驾：比亚迪、捷顺科技、中科创达、经纬恒润、华阳集团、光庭信息、四维图新、德赛西威、当虹科技、均胜电子等；4）机器人：道通科技、能科科技、索辰软件、软通动力、亿嘉和、世运电路、三花智控、拓普集团、拓斯达等。 风险提示：技术迭代不及预期、上游供应不及预期、下游AI产业落地速度不及预期、中游竞争格局加剧、国际局势风险等。 1.DeepSeek多款模型出圈，激活AI大应用燎原之势 DeepSeek近期开源系列大模型，通过算法的系列创新提升算力利用率，以成本、低价、性能等特征显著出圈，或标志着国内大模型向国际第一梯队大模型的快速迁移，孕育着2025年AI大应用的燎原之势。 2024年12月，深度求索推出的DeepSeek-V3以极低的训练成本，实现了与GPT-4o和Claude Sonnet 3.5等顶尖模型相媲美的性能。通过671B的总参数量，在每个token激活37B参数的精准控制下，DeepSeek-V3用14.8万亿高质量多样化token，构建出了一个能够超越所有开源模型，直逼GPT-4和Claude-3.5的AI巨人。根据开发方深度求索的技术报告，DeepSeek-V3合计正式训练成本仅为557万美元（假设H800 GPU的租金为每GPU小时2美元），不包括与架构、算法或数据相关的先前的研究或精简实验的成本，在2048个H800 GPU的集群上需要3.7天；Anthropic的CEO达里奥·阿莫迪曾表示，GPT-4o模型训练成本约为1亿美元，而目前正在开发的AI大模型训练成本可能高达10亿美元，未来三年内，AI大模型的训练成本将上升至100亿美元甚至1000亿美元。 通过算法改进提升硬件使用效率，DeepSeek以开源方式加速追赶闭源模型，API低价提供践行AI普惠原则。V3针对分布式推理做了创新的优化，进而显著提升了分布式MoE模型的负载分配效率，不只是从算法上，而是从整个系统上为未来更大规模的模型提供了新的可扩展性框架的可能。此外，基于RL，还使用了辅助损失自由负载均衡策略、多Token预测目标（MTP）、FP8+BF16+FP32混合等方式大幅降低了算力消耗。随着性能更强、速度更快的DeepSeek-V3更新上线，V3API服务定价调整至每百万输入tokens 0.5元（缓存命中）/ 2元（缓存未命中），每百万输出tokens 8元；而GPT-4o API定价为每百万输入tokens1.25美元（缓存命中，约为9.11元，按2月7日美元兑人民币汇率7.29，下同）/2.5美元（缓存未命中，约为18.23元），每百万输出tokens10美元（约为72.9元）。 图1：DeepSeek V3性能媲美GPT-4o和Claude Sonnet 3.5 图2：DeepSeek V3 API超低价格向用户开放 2025年1月，DeepSeek推出推理模型DeepSeek V1，再次以高性能和低价点燃AI应用热情。DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI o1正式版。DeepSeek-R1 API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；与之对比，GPT o1API服务定价为每百万输入tokens7.5美元（缓存命中，约54.68元）/15美元（缓存未命中，约109.35元），每百万输出tokens60美元（约437.4元）。 图3：DeepSeek R1性能比肩o1 图4：DeepSeek R1相比同类推理模型价格显著下降 此外，DeepSeek-R1遵循MIT License，允许用户通过蒸馏技术借助R1训练其他模型，在小模型能力上取得显著进步，大幅降低AI模型开发门槛。 DeepSeek开源DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1两个660B模型的同时，通过DeepSeek-R1的输出，蒸馏了6个小模型开源给社区，其中32B和70B模型在多项能力上实现了对标OpenAI o1-mini的效果。 图5：通过DeepSeek R1蒸馏的小模型性能对标o1-mini 我们认为，模型能力和推理成本或迎拐点推动AI平权，2025年AI有望在Agent/终端/智驾/机器人多点开花。一方面，AI基础大模型的参数量迎来拐点，DeepSeek等蒸馏的小模型低参数和高性能特征显著，为AI本地化高效部署运行提供了可能。另一方面，DeepSeek通过算法架构、通信策略等方面的创新显著提升算力利用率，大幅降低推理成本，有望出现算力需求拐点，使得AI进入技术驱动向需求应用驱动转型的关键时期，推动AI规模化部署至Agent/终端/智驾/机器人等领域。 图6：DeepSeek通过优化算法架构大幅降低算力成本 2.AI平权时代，Agent/终端/智驾/机器人多点开花 2.1.大模型推理能力更强、成本更低，Agent应用需求或将井喷 当前，AI大模型朝着增强推理和多模态能力前进，并逐步降低推理成本，有望带来Agent应用需求的井喷。 1）海外来看，OpenAI o1模型在2024年12月发布会展示出了更快更强的推理能力且支持多模态，复杂问题错误率减少34%、推理速度提升50%，o1实用性大大增强，未来在医学影像、工程设计等多领域具有应用前景。国内来看，DeepSeek R1模型的出圈，同样大幅提升推理能力，对用户开放思维链输出，在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI o1正式版。 2）此外，我们认为，模型是应用的上游成本，更低的调用成本是必然趋势，DeepSeek加速了调用成本下降的速度，使得以Agent为代表的AI应用能够更快实现ROI的平衡，从而带来应用的井喷。 3）未来，随着软件开发门槛下降，千行百业Agent有望陆续涌现。目前，零售与电子商务、教育、房地产、人力资源、金融服务等多领域AI智能体应用已落地发布。 表1：千行百业AI Agent陆续涌现 随着DeepSeek以其低廉的价格、创新的算法和技术震动业界，国内Agent应用企业积极接入DeepSeek API，把握AI应用需求爆发红利。2月，国内万兴科技、易点天下、泛微网络等AI应用厂商相继宣布自身产品接入DeepSeek模型系列，并取得良好的协同赋能。例如，2025年2月6日，泛微公司旗下所有产品全面接入DeepSeek大模型，借助泛微2024年发布的数智大脑Xiaoe.AI，可快捷方便为客户搭建“DeepSeek大模型+专业小模型+智能体”的数智底座，并可量身定制更安全、高效、国产化的数智化解决方案，助力组织管理与业务、财务一体化数智运营升级。 表2：接入DeepSeek的国内AI应用公司 2.2.小模型推动AI向端侧转移，智能终端的全新革命 端侧AI让AI真正触手可及，作为AI Agent的最佳载体承担重要角色。端侧AI具有低延迟、隐私性、低功耗、个性化等优势，是AI实现规模化扩展和应用落地的关键，让AI真正触手可及。我们认为，端侧AI让AI成为无处不在的个人助理，是AI Agent落地的最佳载体。一方面，大模型具备增强智能助理扩展性和可用性的潜力，展现出很强的自然语言理解、内容生成、逻辑推理等能力，以大模型驱动的个人AI Agent，具备把目标分解成子任务，并调用工具来完成的潜力，预期可以做更泛化场景的任务；另一方面，端侧汇聚了个人轨迹数据，为大模型训练提供了内容基础，端侧大模型更能