MHC框架突破与国产AI机遇

西部证券张宏达在会议中重点解读了Deepseek于元旦发布的MHC训练框架，该框架通过在原有Hyperconnection（HC）⽴体数据传输⽹络中引⼊类似“信号灯”的控制机制，显著提升了⼤模型 训练的稳定性，有效解决了传统训练过程中因数据流混乱导致的频繁宕机问题。MHC不仅提⾼了训练效率，还增强了深度推理能⼒，使模型能够处理更复杂的多步骤任务。这⼀技术突破对国产AI芯⽚构成重⼤利好，因其可在算⼒相对落后的情况下通过⾼稳定性实现持续训练，弥补与英伟达芯⽚在速度上的代际差距。同时，市场预期Deepseek即将推出基于MHC的新⼀代模型，推动AI应⽤类公司受到资⾦关注，尤其是基本⾯优良的标的。 什么是HC与MHC• HC（Hyperconnection）是⼀种复杂的⽴体数据传输⽹络，允许神经⽹络中任意层之间⾼效传递信息，提升训练速度○MHC是在HC基础上新增“信号灯”式流量管控机制，通过算法规则约束数据流动路径，防⽌错乱和拥堵○ MHC的核⼼改进• 解决了传统⼤模型训练中因数据流⽆序导致的系统不稳定和频繁宕机问题○实现⻓时间连续训练，⼤幅提升训练效率与模型收敛质量○⽀持更深层次的推理任务，可处理更多推理步骤和更复杂逻辑结构○ 技术意义 是近年来⼤模型训练架构的重要创新，具有⾏业级影响○不依赖海量算⼒或数据，体现算法层⾯的智⼒突破，凸显Deepseek团队的技术实⼒○ ⼆、对国产AI芯⽚的重⼤利好 国产芯⽚现状• 当前国产AI芯⽚整体⽔平较英伟达落后约两代，主要体现在单卡性能与卡间互联速度上○已发布产品如寒武纪MLU6901、海光DCU集算4号均⽀持FP8精度，具备参与⼤模型训练的基础条件○ MHC带来的转机• MHC框架降低了对硬件⾼速通信的依赖，使得低速但稳定的国产芯⽚也能完成⾼质量训练任务○类⽐“⻳兔赛跑”：英伟达芯⽚如兔⼦速度快但易宕机，国产芯⽚如乌⻳速度慢但可持久运⾏○在MHC加持下，国产芯⽚有望训练出不逊于甚⾄优于英伟达平台的模型效果○ 推荐标的• 寒武纪：主要客⼾为⾃⾝⽣态，2025年出货量预计达数⼗万张级别○海光信息：需求来⾃阿⾥、腾讯及地⽅智算中⼼，具备规模化应⽤场景○华为升腾虽强，但⾮直接可投标的，建议优先选择上市公司中的核⼼芯⽚企业○ 三、对AI应⽤领域的间接推动 利好逻辑 • MHC提升深度推理能⼒，使⼤模型能解决更复杂业务场景问题，从⽽促进AI应⽤落地○市场已出现积极信号：近期AI应⽤板块上涨，且领涨个股为机构偏好型优质标的，反映预期改善○ 市场预期驱动因素• Deepseek论⽂明确表⽰将把MHC应⽤于其下⼀代模型○上⼀次发布新模型为2025年1⽉，⾄今已⼀年未更新，符合新产品周期节奏○市场正提前布局，埋伏潜在受益的应⽤端公司○ 推荐标的• 合合信息：海外拓展潜⼒⼤，付费率提升空间显著，港股IPO有助于国际化布局○⿍捷数智：可转债发⾏完成，公司将转向盈利正向循环，制造业AI原⽣产品即将推出，AI收⼊占⽐预计达10%○红软科技、税友股份、福昕软件等基本⾯稳健，亦被列为重点关注对象○