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    • 01投行视角下的DeepSeek技术价值
    • 02对产业链的冲击与机遇
    • 03风险与挑战
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DeepSeek:低成本AI模型重构全球产业链,行业格局迎来变数

02/07 10:50
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2025年初,中国人工智能企业深度求索(DeepSeek)发布的开源模型DeepSeek-R1引发全球关注。其以显著低于行业巨头的训练成本(如DeepSeek-V3仅557.6万美元,性能对标GPT-4o),打破了AI领域长期对算力堆叠的路径依赖。这一技术突破不仅引发资本市场震荡,更吸引了高盛、摩根士丹利等顶级投行的深度解析。

01投行视角下的DeepSeek技术价值

改进模型,降低成本

摩根士丹利指出,DeepSeek通过改进模型架构和优化数据质量,显著降低了训练成本,其模型成本仅为OpenAI等竞争对手的十分之一,且性能接近顶尖闭源模型。这证明“更大并不等于更聪明”,高效工程设计和算法优化可能比单纯算力投入更具竞争力。

摩根大通认为这代表AI技术的阶跃式进步,采用“专家混合”(MoE)系统,使模型在参数运行机制上更为高效,在较弱硬件和较低内存带宽下通过重度优化也能产生显著效果,降低能源需求和总体成本,为AI技术发展提供新思路。

高盛则强调,DeepSeek的低成本将降低AI应用开发门槛,可能颠覆现有竞争格局,使初创企业能够挑战互联网巨头在AI领域的垄断地位。

开源生态的催化剂

DeepSeek选择开源模型,允许开发者自由部署和二次开发。摩根士丹利认为,此举将加速全球开源生态繁荣,推动更多企业探索定制化AI解决方案,同时削弱闭源模型的技术壁垒。例如,华为、阿里云等国内外云厂商已快速集成DeepSeek模型,提供低成本API服务。美银认为DeepSeek的开源特性降低了软件公司应用AI技术的门槛,众多软件企业有望快速嵌入AI功能,提升竞争力,加速行业创新。像金山软件、金蝶等企业可能率先受益。

推理层面的进步

DeepSeek带来的最大的震撼不是开源或者低成本,而是不需要做 SFT(Supervised Fine-Tuning)了。但只是在推理层面,推理以外的任务还是需要做SFT。这也许能够提出一个新的范式或架构,使得训练模型对数据的利用效率更高,或者模型表现的迭代速度更快。

02对产业链的冲击与机遇

算力市场:短期需求预期下降,长期多元化发展 利摩根士丹利观察到,DeepSeek的技术路径降低了对先进算力的依赖,导致市场对英伟达高端GPU(如GB200芯片)的需求预期大幅下调。其报告将英伟达2025年GB200出货量预测从3万件下调至2万件,引发英伟达股价短期暴跌23.8%。 但同时,国产算力厂商(如华为昇腾、海光DCU)因与DeepSeek的深度适配获得发展窗口期。高盛指出,国产芯片厂商可通过优化性价比和服务响应速度,在多元化算力市场中占据更大份额。

云服务与AI应用:成本下降驱动商业化加速

摩根士丹利认为,DeepSeek模型显著缩小了云厂商前期投入与收益兑现的周期差距。例如,微软Azure、亚马逊AWS等全球云平台已快速上线DeepSeek服务,而国内云厂商(如腾讯云、华为云)则通过集成国产算力进一步压缩成本,提升利润率。高盛补充称,低成本的模型调用(如每百万tokens仅0.014美元)将加速AI在医疗、金融、工业等垂直领域的渗透,尤其是Agent AI(智能体)和端侧AI的落地。

数据中心:短期影响有限,长期持乐观态度

美银证券认为对于数据中心短期影响有限,因为2025年的预计收入增长很大程度上已经由先前的积压订单保证;至于长期方面,对受到更广泛的人工智慧应用推动的数据中心需求前景持乐观态度。同时,随着模型推理效率提升,更多人工智慧相关订单将从模型训练转向模型推理。

03风险与挑战

尽管DeepSeek展现巨大潜力,投行也提示以下风险:

技术局限性:DeepSeek在多模态处理、长上下文窗口等方面仍落后于GPT-4o和Gemini。

地缘政治风险:中美技术竞争可能影响DeepSeek的全球供应链合作。

商业可持续性:开源模式可能压缩企业利润空间,需探索差异化服务实现盈利。

DeepSeek的崛起标志着AI发展从“算力竞赛”转向“效率竞争”。摩根士丹利称,这一变革将重构全球AI产业链,推动技术民主化和应用普及化;高盛则断言,未来投资需聚焦“技术降本”与“生态整合”两条主线。随着开源模型与国产算力的协同突破,中国在全球AI竞赛中的话语权或将进一步提升。

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