券商研报深度掘金DeepSeek:如何重塑AI产业链投资逻辑?

券商研报深度掘金DeepSeek:如何重塑AI产业链投资逻辑?

说书人 2025-02-07 实时报 3 次浏览 0个评论

国产AI公司深度求索(DeepSeek)的横空出世,不仅成为科技圈焦点,同样引发资本圈关注,且当下还在不断“破圈”。

数据显示,DeepSeek应用上线20天,日活就突破了2000万,包括阿里、腾讯、华为、百度等国内多个云巨头均宣布接入DeepSeek,形成强大的“朋友圈”。

DeepSeek的哪些“魔力”让其轰动全球?到底从哪些方向重塑了AI产业?哪些投资机会又被一致性看好呢?

澎湃新闻记者通过梳理券商研报,初探DeepSeek为何“光速蹿红”,如何“深度掘金”。

缘何爆火

对于DeepSeek爆火全球的原因,多家券商研报显示,主要得益于其“强能力、低成本”的特点,因此性价比优势突出。

具体而言,能力方面,中信证券指出,DeepSeek-R1的推理能力对标OpenAI o1。“参考DeepSeek官方发布的论文,DeepSeek-R1作为开源强化学习大模型,在数学、编程、复杂问题解决等领域体现强大推理能力。”

“数学方面,R1在AIME 2024测试集中得分79.8,与OpenAI-o1-1217的79.2分和OpenAI-o3-mini(medium)的79.6分处于同一水平。”中信证券进一步指出,“编程方面,R1在Codeforces测试集上得分为2029,与OpenAI-o1-1217的2061和OpenAI-o3-mini(medium)的2036处于同一水平。”

华泰证券表示,DeepSeek在多个方面展现出技术创新,主要包括模型架构创新、训练方法突破、蒸馏优化、推理效率提升等。特别是在解决复杂数学、物理和推理问题时,其速度是ChatGPT的两倍,且在编程问题上提供了迅速而全面的答案。

中信建投证券则指出,DeepSeek-R1性能已基本达到OpenAI-o1水平,但较o3模型基准测试表现仍有不小差距。不过,随着DeepSeek在MoE架构、强化学习等技术上进一步迭代,推理模型性能表现有望持续增长。

而在成本端,中信建投证券表示,DeepSeek通用及推理模型的成本,相较于OpenAI同类模型下降至数十分之一以下。

“通用模型方面,2024年12月26日DeepSeek-V3更新上线,模型API服务定价调整为每百万输入tokens 0.5元(缓存命中)/ 2元(缓存未命中),每百万输出tokens 8元。与此同时,OpenAI GPT-4o的API服务定价为每百万输入tokens 1.25美元(缓存命中)/ 2.5美元(缓存未命中),每百万输出tokens 10美元。”中信建投证券指出。

中信建投证券进一步指出,推理模型方面,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。而OpenAI o1的API 服务定价为每百万输入tokens 7.5美元(缓存命中)/ 15美元(缓存未命中),每百万输出tokens 60美元。

中信证券也表示,从定价来看,R1的API定价较OpenA o1定价输入,呈现数量级下降。

不过,华泰证券强调,虽然据DeepSeek V3技术报告,V3模型的训练总计只需要278.8万 GPU小时,相当于在2048卡的H800GPU集群上训练约2个月,合计成本约557.6万美金。但是,SemiAnalysis在报告中指出,557.6万美元这个数字主要指的是模型预训练的GPU成本,并不包括研发、数据收集、清理等其他重要成本。

“实际上,DeepSeek的总体投资规模相当可观。”华泰证券指出,据SemiAnalysis估计,其GPU投资就超过5亿美元。考虑到服务器资本支出、运营成本等因素,DeepSeek的总拥有成本(TCO)在4年内可能达到25.73亿美元。

“整体而言,DeepSeek的成本优势主要体现在其高效的训练方法和创新的模型架构上。例如,其推理成本降至OpenAI的1/50,这在实际应用中可以带来显著的成本节约。然而,这种成本优势并不意味着整体AI开发和运营成本的大幅降低。”华泰证券称。

对AI产业格局影响几何

落实到产业层面,DeepSeek的横空出世,到底将如何重塑AI产业的发展呢?

记者梳理显示,整体看目前市场对DeepSeek的出圈将如何影响产业,讨论最多的主要有3点:一是开源生态促进“AI平权”,有望为AI产业注入活力并使产业链享受发展红利;二是“低成本、高性能”的DeepSeek会抑制算力需求,还是提升算力增长;三是在应用端能否显著拓展应用场景。

具体来看,首先在产业生态方面,华泰证券指出,以DeepSeek-R1为例,其开源仓库(包括模型权重)统一采用标准化、宽松的MIT License,完全开源,不限制商用,无需申请。因此,理论上所有的小参数模型均能够直接利用R1蒸馏出的标签数据,来增强推理性能。

“英伟达、英特尔、亚马逊、微软、AMD等海外巨头仍纷纷在自家产品中接入了DeepSeek,参考安卓及iOS份额变化,开源生态有望为AI产业注入活力。”中信建投证券指出。

中信建投证券进一步指出,在智能手机操作系统领域,安卓的开源与iOS的封闭带来了截然不同的生态模式。其中,安卓系统开源开放,允许众多手机厂商基于其底层架构进行定制化开发,使其市场份额从2008年的2.8%提升到2011年的48%,至2024年12月,安卓操作系统市场份额已经达到73.49%。

“相较于安卓的开放,苹果iOS系统采用封闭式生态,严格把控软件审核环节,一定程度限制了系统的灵活性。从市场份额看,近年来iOS系统的市占率相对稳定,2024年12月市场份额为26.04%,低于2009年1月iOS的市场份额35.56%。”中信建投证券称。

中信建投证券表示,类比手机操作系统领域,当前AI 产业同样面临开源和闭源之争。参考安卓系统的发展历程,开源模式能够吸引全球范围的开发者参与AI技术创新,后来者能够基于已有成果快速进行应用开发与产品迭代,从而推动AI应用的快速落地,推动AI产业加速发展。

华泰证券也认为,DeepSeek-R1开源有望提振整个开源社区的共建氛围,使得更多开源模型能够“站在巨人肩膀上”加速迭代。因此,2025年或是开源模型快速进步的一年,开源和闭源模型的差距有望进一步缩小。

第二,在算力需求方面,多家券商研报一致指出,虽然短期内DeepSeek的低成本高效训练方法可能导致训练需求下降,但在“Jevons悖论”(杰文斯悖论)预期下,算力有望保持旺盛的需求。

据悉,“杰文斯悖论”是指“燃料效率的提高往往会增加燃料使用”,简单理解,即“蒸汽机降低煤耗但提升煤炭总用量”。

“将该理论拓展到算力领域,模型对算力应用效率的提升反而会带来算力需求的增长。”中信建投证券指出,DeepSeek影响下算力需求是否增加的关键在于算力的价格弹性,而这又受到算力用途的影响(一般来说,商品用途越多,需求弹性就越大)。算力作为新一轮科技革命的底层基础,算力的价格弹性更可能大于“1”,从而持续保持旺盛的需求。

华泰证券进一步指出,DeepSeek对算力需求的影响将呈现出短期抑制、长期增长的复杂趋势。短期内,DeepSeek的低成本高效训练方法,可能导致训练需求下降。

“然而,从长远来看,随着模型的普及和应用场景的扩展,推理需求将显著增长。随着AI技术成本的下降,其应用范围将大幅扩展,最终可能导致算力需求的大幅增长。”华泰证券称。

最后,在应用端,总的来说,DeepSeek将加速带动端侧AI的落地,是机构的主流预期。

中信证券便指出,一方面,DeepSeek专注于大模型、不做垂类和应用,将对AI软件、AI硬件等应用厂商赋能,这有望加速国内外AI应用的快速发展。“另一方面,物联网端侧AI作为AI应用的重要载体之一,在Deepseek所带来的模型小型化和开源化的趋势下有望迎来加速落地。”

浙商证券同时指出,DeepSeek发布DeepSeek-R1模型及多模态框架Janus-Pro、JanusFlow,模型在小参数、低成本的情况下展现出色的综合性能,腾讯云、华为云以及微软、英伟达等厂商相继上线DeepSeek模型服务。同时,阿里、字节发布最新多模态模型,国产大模型竞争力持续迭代下商业应用有望加速落地。

不过,华泰证券强调,虽然DeepSeek很可能会显著推动端侧智能的发展,其高性价比模型使得更多企业可能考虑在端侧设备上部署AI应用,推动智能设备的智能化进程。

“但是,从Apple Intelligence过去一年的发展历程中,智能硬件的迭代是循序渐进的过程,不会一蹴而就。模型能力提升只是其中一环,还存在生态链协调等很多挑战,对2025年AI手机等端侧智能的发展不应抱过高预期。”华泰证券称。

如何深度掘金

具体到投资环节,整体来看,DeepSeek的横空出世,带来的投资利好可谓“百花齐放”。银河证券便指出,DeepSeek的技术颠覆带来的是AI行业的多元化,有望加速AI行业的普及繁荣。

记者梳理显示,多家券商一致看好的投资逻辑,一是集中在算力,二是聚焦在应用。

算力方向上,中信建投证券分析称,算力作为新一轮科技革命的底层基础,将持续受益于千行百业的应用需求。叠加DeepSeek - R1为推理范式带来泛化的可能性,预计各厂商在技术探索下算力产业链持续高景气。叠加AI竞争加剧,建议关注以国产算力和AI推理需求为核心的算力环节,尤其是IDC、服务器、国产芯片等算力配套产业。

天风证券则建议投资者更加聚焦算力基建,随着算力需求螺旋上升,AI行业或继续追逐算力升级,部分企业可能坚持通过更强大的算力推动模型性能提升,同时考虑到AI领域的竞争强度,建议投资者关注GPU、存储芯片、ASIC、铜连接、光模块、液冷服务器、电源和PCB等细分领域。

而在应用方向上,中信证券认为,DeepSeek其各类模型开源开放的特点有助于不同场景应用落地,配套生态有望不断丰富壮大。建议投资者重点关注企业管理(员工助手、面试、营销)、教育(数学、竞赛)、科研(药物、材料研发)、法律(合同全案分析)、医疗(病历纵向追踪)等场景。

“DeepSeek-R1有望引发新一轮大模型API降价,AI应用作为新一代生产力工具,看多C端软件的持续发展,B端应用软件商业化进展更快。建议投资者关注B端Agent,其中OA+ERP作为核心入口,AI结合更易,有望率先商业化。其次,可关注用户量多、生态好且可云化的软件公司等。”中信建投证券称。

主题板块方面,华泰证券表示,Deepseek引起的中美科技预期差收敛,是当前A股/港股科技板块估值修复的最大阿尔法之一。接下来,科技成长或引领中国资产新一轮估值修复,因此看好AI+、机器人等板块。

银河证券则建议投资者,关注电子板块消费电子相关产业链、AI终端硬件等方向;通信板块运营商、光模块、光芯片等方向;计算机板块的边缘算力、AI应用开发、数据服务与处理、端侧AI设备等方向;传媒板块的“AI+”等细分子领域方向。

“投资逻辑上,未来大模型公司之间的竞争中,‘算法效率’的重要性可能上升, 投资重点可能从‘算力军备’转向‘算法效率’,AI竞赛也正从‘算力军备’转向‘算法效率’。因此,未来的竞争重点或将更多地集中在算法优化和生态活力上。”华泰证券称。

国金证券在研报中表示,DeepSeek的低成本、高性能特点有望带动AI应用和端侧硬件的加速落地,建议关注4个领域的投资机会。

1,端侧智能硬件:契合中国优势+需求,落地场景分为娱乐、工作两大类,产品包括耳机/眼镜/手机/电脑/智能家居等,看好萤石网络、虹软科技、科大讯飞,关注汉王科技。

2,软件应用:C端重点关注高用户基数/出海两类,看好金山办公、万兴科技、福昕软件、彩讯股份。B端重点关注增收能力/制造业配套两类,看好焦点科技、新致软件、鼎捷数智、汉得信息等。G端重点关注契合中国国情的落地能力,看好科大讯飞、第四范式、中科星图、航天宏图。

3,网络安全:AI对网安行业带来新机遇和新挑战,叠加行业见底反转,关注奇安信,永信至诚,启明星辰,安恒信息,亚信安全,深信服,天融信。

4,信创:AI产业链自主可控需求迫切,十四五投入进度明确,关注中科曙光,神州数码,软通动力,拓维信息,中国软件,达梦数据。

建议关注 DeepSeek 相关产业链投资机会,来源:国金证券研报

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