科技行业：DeepSeek之AI大模型解读：模型成本大幅下降，国产化全方位加速
在1月20日，DeepSeek R1正式发布。其数学、编程、自然语言推理等能力比肩OpenAI o1，而其成本/价格显著低于其他模型。1月20日，深度求索（DeepSeek）正式发布DeepSeek R1模型。DeepSeek R1是在此前DeepSeek-V3的模型基础上，通过强化学习和知识蒸馏等技术进一步优化推理能力的模型。DeepSeek R1具有6,710亿参数，在数学、编程、自然语言推理等方面能力比肩OpenAIo1模型，优于较多开源和闭源模型。
目前，DeepSeek R1API服务定价为每百万输入tokens为1元（缓存命中）/4元（缓存未命中），每百万输出tokens为16元。此价格大幅低于国内和海外的竞争对手。
DeepSeek的APP下载量在1月上旬上线之后快速增长，在1月20日至1月26日实现了环比375%的增长。在1月27日，DeepSeek在苹果美国区和中国区的下载量均登顶第一。在1月29日及之后，英伟达、微软、亚马逊等海外科技巨头相继接入DeepSeek的模型，以完善和丰富这些巨头搭建的AI平台的模型选择。
DeepSeek在较短的时间内成为国内和海外热度较高的话题之一。我们认为主要原因在于DeepSeek在三个方面超出市场预期：1）其性能与OpenAI等最领先的AI大模型接近，2）其成本/价格大幅低于其他模型，3）其为中国本土的初创企业。
根据我们的观察，DeepSeek在北京时间1月24日开始引起热议，在美国时间1月26日登顶苹果AppStore全球下载榜首。在1月27日，英伟达（NVDA.US）大跌17%，台积电（TSM.US）大跌13%。海外市场主要有两方面的担忧：1）算力芯片投资过大，芯片算力可能过剩；2）在AI大模型的竞争中，美方企业优势减弱。
针对DeepSeek大模型的发展近况，我们有如下基本判断：1）AI算力芯片行业需求有望在综合成本快速下行中大幅扩张；2）端侧应用有望受益于技术迭代带来的成本下降，从而快速扩张；3）当前中美关系可能催生中美AI企业分别在其优势区域成长为行业龙头。
第一，我们认为市场对于AI算力需求过高的担忧是过度担忧，尤其是短期AI算力需求。在2025年科技展望报告中，我们有一个基本判断，即目前AI大模型行业仍然处于发展的初期阶段，AI大模型厂商作为供应端推动行业快速成长。因此，与DeepSeek类似的初创企业在新兴行业中有成长的机会，也有对于AI算力芯片的较强烈的需求。
OpenAI在近日也发布了Deep Research的模型，一方面是对于自家模型细化应用的更新迭代，另一方面也是为了应对潜在的竞争。AI大模型仍然处于百家争鸣的发展初期，中美头部和初创企业均在投入阶段。因此，AI大模型厂商对于AI算力的需求不会在短期内快速下调。
在2024年7月、11月的AI算力芯片两篇覆盖报告中，我们提到AI大模型综合成本的下行有望推动新技术的快速普及。DeepSeek通过其自身的技术路径可以实现更低的使用成本，低于OpenAI、谷歌、Meta等海外竞争模型。虽然新的技术路径实现单位算力使用量/价格的下降，但是这也带动真正的需求端，尤其是企业需求端的成本下降，从而大幅促进AI大模型需求的扩张。因此，从长期来看，我们认为AI算力芯片的需求仍然有较大空间。
从投资角度看，在AI算力芯片行业中，我们维持对于台积电（2330.TT、TSM.US）、英伟达（NVDA.US）、AMD（AMD.US）的乐观判断。单日大跌是对于估值较好的消化方式，这有利于此后基本面成长对于股价的推动。我们重申对于台积电的首推判断。
第二，AI大模型使用成本下行有利于应用端企业。在2025年科技和新能源车的展望报告中，我们均提及AI大模型在端侧的快速渗透。DeepSeek所带来的更低成本的AI大模型技术有望推动端侧应用企业用更低的成本带来更优的AI使用体验，有利于AI在端侧的快速普及。DeepSeek的APP下载量飞速攀升就是潜在端侧需求的体现之一。
在我们覆盖的行业中，智能手机和新能源车均为端侧AI重要的落地载体。因此，我们预期苹果（AAPL.US）和小米（1810.HK）有望受益于端侧AI应用成本下行。比亚迪电子（285.HK）、蓝思科技（300433.CH）、立讯精密（002475.CH）等配套供应链也有望同步受益。
而在降低训练/推理成本的同时，DeepSeek较强的推理能力和技术实现路径则通过多模态数据处理，分析车载摄像头、激光雷达等传感器信息，提升决策精度。蔚来（NIO.US、9866.HK）、小鹏（XPEV.US、9868.HK）、理想（LI.US、2015.HK）、零跑（9863.HK）、比亚迪（1211.HK、002594.CH）、小米（1810.HK）等有望受益AI在智驾的应用。其中，小米、零跑、小鹏是我们的首推标的。同时这也有助于禾赛（HSAI.US）、速腾（2498.HK）、Mobileye（MBLY.US）等智驾增量零部件/芯片企业的成长。
第三，美对中的先进技术的限制，尤其是半导体的AI算力，既保护美在AI技术的领先，也催动中国国产化的加速。今年1月以来，美先后发布AI大模型出口管制和更新商务部出口规则，意欲确保其AI领域的领先地位。尽管在美对AI和半导体技术管制趋严的背景下，中国初创企业仍然取得AI大模型的重大进展。这是美国科技巨头单日大跌的重要原因之一。
但是，美科技头部企业依然占据对于AI算力芯片和全球主要的市场的优势地位。在行业发展初期技术无法带来商业闭环/盈利领先的背景下，美国企业依然保有较强的竞争优势。因此，短期的情绪利空，利于估值的消化。
同时，在这个背景下，中国的国产化在多个链条环节有望加速，包括芯片端、算法端和应用端。这有利于中国AI国产化供应链的成长。因此，我们建议投资人关注受益于国内和海外AI服务器，尤其是电源管理等功率、模拟芯片成长需求标的，如中芯国际（981.HK、688981.CH）、华虹半导体（1347.HK、688347.CH）、新洁能（605111.CH）、扬杰科技（300373.CH）、华润微（688396.CH）等。
投资风险：全球，包括中国和美国，经济增长面临压力，服务器、智能手机、新能源车等需求不及预期；半导体行业下行，或细分行业上行动能不足；生成式AI需求爆发持续性弱于预期，AI算力芯片迭代不及预期；行业竞争加剧；投入或费用过大，拖累利润表现；美对中半导体等前沿技术制裁趋严，中国AI芯片/大模型发展慢于预期；中美初创企业投资热情下滑。
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