计算机行业深度分析：三大要素齐发力，AI应用步入全面加速期

分析师：唐月登记编码：S0730512030001tangyue@ccnew.com 021-50586737 ——计算机行业深度分析 证券研究报告-行业深度分析 强于大市(上调) 发布日期：2025年03月07日 投资要点： 我们在2024年11月30日外发的《计算机行业年度策略：国产化形势持续向好，重点关注推理、AI应用和液冷需求》中提出了“o1的问世”“让Agent也步入了发展的快车道，AI在应用软件层的发展潜力亟待释放”。DeepSeek-R1发布后，大模型成本显著下降，开源阵营在性能上实现超越。至此，AI应用集齐全面落地的三大关键要素，这一阶段具有里程碑式意义。 资料来源：中原证券，聚源 相关报告 要素一：逻辑推理能力提升。OpenAI的o1开启了大模型逻辑推理能力的提升路径，DeepSeek首次公开验证了强化学习对于大模型推理能力提升的有效性。 《计算机行业月报：DeepSeek-R1带来AI技术突破，持续关注GPT-5的推出进程》2025-02-13《计算机行业深度分析：美国制裁密集出台，全面围堵对我国的AI算力供应能力》2025-01-24《计算机行业月报：AI模型成果密集发布，制裁或将全面升级》2025-01-10 要素二：推理成本下降。DeepSeek作为大模型领域的“拼多多”，开启了大模型的低成本训练路径。DeepSeek通过MLA和DeepSeek MoE架构减少了模型架构方面的算力消耗，同时在训练架构上展现出了强大的软硬协同优化能力，实现了FP8混合精度训练框架、DualPipe算法、跨节点All-to-All通信内核等一系列创新。在API调用成本仅为o11/30的基础上，DeepSeek推理服务理论毛利率水平高达到84.5%。在带宽和显存落后的H800上，较英伟达H200实现了151%的性能超越 联系人：李智电话：0371-65585629地址：郑州郑东新区商务外环路10号18楼邮编：上海浦东新区世纪大道1788号T1座22楼 要素三：开源阵营的性能超越。DeepSeek的R1和V3模型不光追平了最先进的闭源模型的能力，同时在成本上形成了明显的优势，代表了更先进的模型发展方向，让开源大模型在先进性上首次超越了闭源大模型。DeepSeek的开源条款更加开放，同时将核心代码悉数开源，极大地促进了应用的落地和技术的推广。开源生态的发展，弥补了中国企业上云（特别是公有云）比例偏低的劣势，国内B端大模型应用的也可以通过私有化部署加速展开。 随着AI应用进入爆发期，企业级部署需求呼之欲出，医疗、政务、Manus等应用落地都成为了市场关注的焦点，腾讯、阿里、字节、小米等科技大厂也在加速AI投入，实现向下个时代的布局。虽然大模型推理成本在下降，但是由此带来的应用爆发有望带来更多的应用需求，成为下一阶段拉动算力增长的主要驱动力。考虑到中国有互联网应用的领先优势、在数据端的长期积累和庞大的工程师团队，在底层模型能力实现突破以后，我们在AI应用的发展有望实现全球领先。 风险提示：国际局势的不确定性；下游企业削减开支。 内容目录 1.要素一：逻辑推理能力提升..........................................................................4 1.1. o1开启逻辑推理能力提升的新路径...............................................................................41.2. DeepSeek首次公开验证了强化学习对于大模型推理能力提升的有效性......................5 2.要素二：推理成本下降.................................................................................7 2.1. DeepSeek开启低成本路线...........................................................................................72.2. DeepSeek算力节省的关键点........................................................................................82.3.两大模型训练路径.......................................................................................................102.4. DeepSeek运营成本及相关数据测算...........................................................................12 3.要素三：开源阵营的性能超越.....................................................................15 3.1.开源大模型阵营首次在先进性上超越了闭源阵营........................................................153.2. DeepSeek开源条款更加开放，有利推动模型的推广和应用.......................................173.3. DeepSeek将核心代码悉数开源，极大地促进了AI技术的发展.................................20 6.风险提示.....................................................................................................24 图表目录 图1：人脑中负责语言和逻辑推理的神经网络.....................................................................4图2：推理模型与语言模型在数学、科学、编码方面的能力对比........................................5图3：DeepSeek-R1的训练流程............................................................................................6图4：DeepSeek-R1-Zero在训练中AIME精度提升情况.......................................................7图5：DeepSeek-R1-Zero在训练中的平均响应时长.............................................................7图6：DeepSeek-R1与o1在调用成本差距（美元/百万token）.......................................8图7：DeepSeek-V2中MLA对于降低KV Cache和训练成本的作用.......................................8图8：DeepSeek-V3整体架构...............................................................................................9图9：FP8混合精度训练框架示意图.................................................................................10图10：DualPipe算法示意图.............................................................................................10图11：DeepSeek-V3与Grok-3训练小时数对比（万GPU小时）..................................11图12：头部大模型的Chatbot Arena成绩........................................................................11图13：DeepSeek在不同时段用于推理服务的节点数.........................................................13图14：2024年OpenAI支出预测.....................................................................................14图15：DeepSeek成本与理论收入测算...............................................................................14图16：常见开源协议对比..................................................................................................18图17：2024年全球智能手机出货量市场份额...................................................................19图18：英伟达DeepSeek-R1推理输出能力.....................................................................22图19：各地算力规划中关于总算力的相关目标（EFLOPS）...........................................23图20：各地算力规划中关于智能算力的相关目标（EFLOPS）........................................23图21：各地算力规划中关于智能比例的相关目标.............................................................24 表1：OpenAI大模型产品...................................................................................................5表2：硅基流动上DeepSeek主要模型情况及调用价格......................................................6表3：DeepSeek的主要模型发布情况................................................................................7表4：OpenAI大模型产品竞品推出情况............................................................................12表5：DeepSeek运营数据及测算.....................................................................................12 表6：主流开源大模型..................