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DeepSeek 策略三問(wèn)-AI封鎖,有壁壘的應(yīng)用和消費(fèi)端龍頭,對(duì)算力的需求

來(lái)源:天風(fēng)證券     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)間:2025/2/17   主題:其他 [加盟]

DeepSeek 加速 AI 大時(shí)代,斯普特尼克時(shí)刻與杰文斯悖論。策略 視角看,本次 DeepSeek 發(fā)酵背后有三個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題:

一是 DeepSeek 或宣告此前的美國(guó)對(duì)華芯片限制可能適得其反,反而加速了 中國(guó)在 AI 效率優(yōu)化方面的創(chuàng)新,之后美國(guó)在 AI 軍備競(jìng)賽下,美國(guó)是否更嚴(yán) 厲封鎖?美國(guó)在 AI 上已經(jīng)投入大量“沉沒(méi)成本”:去年北美 AI 初創(chuàng)投資占 其所有 VC 投資的 45.8%,比例遠(yuǎn)G于亞洲水平。因此在 DeepSeek 獲得突破 后,不排除美國(guó)出臺(tái)更多措施以“捍衛(wèi)”過(guò)往的大量投資。美國(guó)繼續(xù)加大遏 制力度,那么對(duì)當(dāng)前 A 股正在交易的“自主可控”、“供給端產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)”品 種是新的催化劑。

二是 A 股 AI 能否出現(xiàn)有壁壘的應(yīng)用和消費(fèi)端龍頭?DeepSeek 或把 A 股 AI 行情從當(dāng)前的硬件為主、引導(dǎo)到真正可能出現(xiàn)壁壘的消費(fèi)端應(yīng)用的催化劑, 后續(xù)中國(guó)出現(xiàn) AI 界的騰訊、茅臺(tái)、伊利這種消費(fèi)端龍頭公司,或者交易邏輯 繼續(xù)朝 AI 眼鏡、AI 手機(jī)這種消費(fèi)端擴(kuò)散,都有利于 AI+產(chǎn)業(yè)估值提升。 

三是算力需求會(huì)增加還是減少?1759 年瓦特改良蒸汽機(jī)后,反而使得更G 效的蒸汽機(jī)廣泛使用,英國(guó)煤炭總消耗指數(shù)上升。這種現(xiàn)象可能也適用于算 力需求:隨著成本的降低,AI 應(yīng)用的采用可能會(huì)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。所謂 Jevons 悖論是一個(gè)是長(zhǎng)期敘事,但二級(jí)市場(chǎng)當(dāng)然仍然會(huì)被短期波動(dòng)所影響,核心是 看“算力成本壓縮”的斜率G,還是“算力使用”的指數(shù)增長(zhǎng)快。

如果美國(guó)繼續(xù)加大遏制力度,那么對(duì)當(dāng)前 A 股正在交易的“自主可控”、“供 給端產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)”品種是新的催化劑。遏制政策不僅只有提G關(guān)稅,對(duì) A 股交 易影響更大的是供給側(cè)的限制。供給側(cè)對(duì)科技產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)是更能拔估值的邏 輯:1)國(guó)內(nèi)半導(dǎo)體技術(shù)本身或難快速發(fā)生革命性變化,但由于供應(yīng)鏈限制, 競(jìng)爭(zhēng)格局被強(qiáng)行改變,只能使用國(guó)內(nèi)的產(chǎn)品,這是供給驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)。2) 這類(lèi)供給退出帶來(lái)的產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)需求較成熟明確;這類(lèi)交易估值能夠拔得更G, 因?yàn)槠浔举|(zhì)是用政策外力塑造了一個(gè)G增速賽道,能獲得科技產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)的G 速紅利,又減少了“D一個(gè)吃螃蟹”這一科技投資的大風(fēng)險(xiǎn)。3)從外部貿(mào) 易遏制的“反身性”而言,對(duì)于某些國(guó)家轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略性行業(yè)的外部遏制,反而 可能引發(fā)更多政策支持。

美股 1 月底以來(lái)對(duì) DeepSeek 的反應(yīng)體現(xiàn)了“賣(mài)鏟人下跌→AI 下游應(yīng)用者成 本降低受益”的邏輯。DeepSeek 的出現(xiàn)或把 A 股 AI 行情從硬件引導(dǎo)到真正 可能出現(xiàn)壁壘的消費(fèi)端(對(duì)應(yīng)傳媒股、AI 眼鏡、AI 手機(jī)等),這對(duì) A 股 AI+ 行情是一個(gè)好事。此前 A 股 AI 行情局限在硬件,這其實(shí)是不利于 2025 年 AI 作為主線在 23-24 年表現(xiàn)較佳后繼續(xù)占優(yōu)的,因?yàn)橹圃鞓I(yè)有一個(gè)核心矛盾 ——制造業(yè)成長(zhǎng)性無(wú)法線性外推,G成長(zhǎng)后的G CAPEX 引致行業(yè)格局惡化+ 技術(shù)迭代下,兩年后產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)就可能會(huì)消失。而估值的本質(zhì)是未來(lái)永續(xù)現(xiàn)金 流折現(xiàn)與當(dāng)期利潤(rùn)的比值,給予G估值,需要行業(yè)格局和現(xiàn)金流能“看得很 遠(yuǎn)”,只有硬件和制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)趨勢(shì),很難長(zhǎng)期給予G估值。

“Jevons 悖論”指的是:隨著改善資源使用效率,反過(guò)來(lái)會(huì)導(dǎo)致該資源的使 用量增加;而不是減少。瓦特改良蒸汽機(jī)是說(shuō)明“Jevons”悖論的良好案例。 瓦特并非蒸汽機(jī)的原創(chuàng)發(fā)明者,而是基于紐科門(mén)蒸汽機(jī)進(jìn)行了革命性的改進(jìn)。 他設(shè)計(jì)了分離式冷凝器,將冷凝過(guò)程與氣缸分離,從而大幅提G了蒸汽機(jī)的 效率。這種現(xiàn)象可能也適用于算力需求:因?yàn)殡S著成本的降低,AI 應(yīng)用的采 用可能會(huì)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。需要指出的是,Jevons 悖論是一個(gè)是長(zhǎng)期敘事,但 二級(jí)市場(chǎng)當(dāng)然仍然會(huì)被短期波動(dòng)所影響,核心是看“算力成本壓縮”的斜率 G,還是“算力使用”的指數(shù)增長(zhǎng)快。




附件:DeepSeek 策略三問(wèn)-AI封鎖,有壁壘的應(yīng)用和消費(fèi)端龍頭,對(duì)算力的需求






DeepSeek-R1技術(shù)報(bào)告-冷啟動(dòng)數(shù)據(jù)和多階段訓(xùn)練流程,大型基礎(chǔ)模型的推理模式對(duì)提升推理能力至關(guān)重要

DeepSeek-R1入冷啟動(dòng)數(shù)據(jù)和多階段訓(xùn)練流程,開(kāi)源的蒸餾模型在推理基準(zhǔn)測(cè)試中創(chuàng)下新紀(jì)錄,驗(yàn)證了純強(qiáng)化學(xué)習(xí)在 LLM 中顯著增強(qiáng)推理能力的可行性

DeepSeek受益方向是云產(chǎn)業(yè)鏈,部署成本從G端GPU擴(kuò)展至消費(fèi)級(jí)GPU

輕量化架構(gòu)配合量化剪枝技術(shù),使Al推理首次真正突破硬件限制, 部署成本從G端GPU擴(kuò)展至消費(fèi)級(jí)GPU;云廠商是DeepSeek 能力的“放大器”:充足的算力“彈藥”與用戶(hù)覆蓋能力

DeepSeek從入門(mén)到精通-提出了AI使用層次與突破路徑,快思慢想的概念,提供了具體的提示語(yǔ)設(shè)計(jì)建議

清華大學(xué)團(tuán)隊(duì)介紹了DeepSeek的功能、應(yīng)用場(chǎng)景和使用方法,并提供了關(guān)于如何G效利用AI模型的深入指導(dǎo);提出了多種提示語(yǔ)策略,提供了具體的提示語(yǔ)設(shè)計(jì)建議

AI陪伴互動(dòng)軟件硬件全景解析-可交互內(nèi)容市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到500億,AI伴侶百億級(jí)別的市場(chǎng)

可交互內(nèi)容平臺(tái)的市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到500億元人民幣;AI伴侶有望打開(kāi)百億級(jí)別的市場(chǎng)空間;互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)的市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到1.5萬(wàn)億美元;機(jī)器人的市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到2000億美元

中國(guó)AI搜索行業(yè)發(fā)展報(bào)告-AI搜索能夠理解用戶(hù)的意圖,提供更加個(gè)性化的搜索體驗(yàn)

未來(lái)的AI搜索將更加智能,能夠?qū)崿F(xiàn)多輪對(duì)話交互;AI搜索將滲透到更多行業(yè);AI搜索將采用更先進(jìn)的加密技術(shù),確保用戶(hù)數(shù)據(jù)的安全;從技術(shù)突破到應(yīng)用場(chǎng)景拓展

人工智能典型應(yīng)用(人工智能+治理)-拓展了非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法的新模式

新碶街道創(chuàng)新性地引入了“無(wú)人機(jī)+AI”系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了對(duì)城市綜合執(zhí)法的智能升級(jí),實(shí)現(xiàn)全天候無(wú)人值守,全流程自動(dòng)作業(yè),拓展了非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法的新模式,提升了執(zhí)法效率與精度

人工智能典型應(yīng)用(人工智能+海洋)-優(yōu)化船舶航線規(guī)劃,加快貨物裝卸速度

利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行設(shè)備健康監(jiān)測(cè)與故障預(yù)測(cè),保障 航行安全并降低維護(hù)成本;實(shí)現(xiàn)了從傳統(tǒng)人工操作向自動(dòng)化作業(yè)的重大轉(zhuǎn)變,支撐起“千萬(wàn)箱級(jí)”的碼頭作業(yè)能力

人工智能典型應(yīng)用(人工智能+交通)-自動(dòng)識(shí)別八大類(lèi) 28 種公路病害

實(shí)現(xiàn)了對(duì)交通流量的實(shí)時(shí)監(jiān)控與調(diào)控,優(yōu)化了交通信號(hào)控制,提升了道路通行效率與安全性,減少了擁堵和事故風(fēng)險(xiǎn),可以自動(dòng)識(shí)別八大類(lèi) 28 種公路病害,準(zhǔn)確率提升至 90%以上

人工智能典型應(yīng)用(人工智能+消費(fèi))-定制個(gè)性化的服務(wù)體驗(yàn)

智能客服機(jī)器 人可以即時(shí)響應(yīng)客戶(hù)咨詢(xún),解決常見(jiàn)問(wèn)題;利用大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)客戶(hù)需求,定制個(gè)性化的服務(wù)體驗(yàn),增強(qiáng) 了用戶(hù)體驗(yàn),使得服務(wù)更加便捷,準(zhǔn)確且G效

人工智能典型應(yīng)用(人工智能+教育)-AI自動(dòng)批改和監(jiān)測(cè)

AI 能夠分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和進(jìn)度,提供定制化的學(xué)習(xí)內(nèi)容和即時(shí)反饋,虛擬助教和聊天機(jī)器人可以解答學(xué)生的疑問(wèn),實(shí)現(xiàn)了 AI 自動(dòng)批改和監(jiān)測(cè),人工智能自動(dòng)評(píng)分試點(diǎn)任務(wù)

人工智能典型應(yīng)用(人工智能+醫(yī)療)-協(xié)助診斷80.81萬(wàn)份病歷

累計(jì)活躍醫(yī)生工作站 2720 個(gè),協(xié)助診斷 80.81 萬(wàn)份門(mén)診電子病歷,輔助決策 374.02 萬(wàn)次,輔助質(zhì)控 276.47 萬(wàn)次,提供醫(yī)學(xué)檢索 7.1 萬(wàn)次,病歷規(guī)范率提升到 91%以上

人工智能典型應(yīng)用(人工智能+制造)-實(shí)現(xiàn)32%的堿濃度準(zhǔn)確預(yù)測(cè)及質(zhì)量?jī)?yōu)化

通過(guò)歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)的分析學(xué)習(xí),實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集,模擬數(shù)據(jù)的契合以及專(zhuān)業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的支撐,實(shí)現(xiàn)了 32%的堿濃度準(zhǔn)確預(yù)測(cè)及質(zhì)量?jī)?yōu)化,研發(fā)周期縮短 80%以上
資料獲取
人工智能應(yīng)用
== 資訊 ==
DeepSeek 策略三問(wèn)-AI封鎖,有
DeepSeek-R1技術(shù)報(bào)告-冷啟動(dòng)數(shù)
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DeepSeek受益方向是云產(chǎn)業(yè)鏈,部
DeepSeek從入門(mén)到精通-提出了AI
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2025人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展藍(lán)皮書(shū)-從研發(fā)
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