【華西證券】Deepseek：國產(chǎn)AI應(yīng)用的“諾曼底時刻”

Deepseek

：國產(chǎn)AI應(yīng)用的“諾曼底時刻”計算機(jī)行業(yè)深度僅供機(jī)構(gòu)投資者使用

證券研究報告|行業(yè)深度研究報告華西計算機(jī)團(tuán)隊2025年2月3

日請仔細(xì)閱讀在本報告尾部的重要法律聲明

Deepseek有望改變AI生態(tài)

我們認(rèn)為DeepSeek的成功有望改變現(xiàn)有AI的產(chǎn)業(yè)格局，一方面是中國在全球AI產(chǎn)業(yè)的競爭形態(tài)，另一方面是大模型開源與閉源的競爭形態(tài)：

1）對于訓(xùn)練而

言，最引人注目的自然是FP8的使用。根據(jù)深度學(xué)習(xí)與NLP公眾號，

DeepSeek-V3是第一個（至少在開源社區(qū)內(nèi)）成功使用FP8混合精度訓(xùn)練得到的大號MoE

模型。

2）與OpenAI依賴人工干預(yù)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練方式不同，

DeepSeek

R1采用了R1-Zero路線，直接將強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于基礎(chǔ)模型，無需依賴監(jiān)督微調(diào)（SFT）

和已標(biāo)注數(shù)據(jù)。

3）低成本模型有望引領(lǐng)AI產(chǎn)業(yè)“新路徑”：開源+MOE。

4）開源VS閉源：開源重構(gòu)AI生態(tài)，與閉源共同繁榮下游。

堆算力的AI“老路徑”遭到強(qiáng)力挑戰(zhàn)

1）NV、博通等大跌意味著純算力路徑依賴被挑戰(zhàn)：

DeepSeek在沒有最高端算力卡并且以極低的價格建立了一個突破性的AI模型，純算力路徑依賴得到挑戰(zhàn)；2）國內(nèi)外科技巨頭持續(xù)提升capex指引，劍指NV

GPU需求高景氣，國產(chǎn)Deepseek模型爆火，高端算力/高集群能力并非唯一解；

3）國產(chǎn)算力異軍突起，充

分受益國產(chǎn)模型deepseek崛起。據(jù)華為云2月1日消息，硅基流動和華為云雙方聯(lián)合首發(fā)并上線基于華為云昇騰云服務(wù)的DeepSeek

R1/V3推理服務(wù)。

2025：端側(cè)AI爆發(fā)元年

1）token成本持續(xù)降低，AI

agent加速元年：

1月27日后，

Deepseek-V3發(fā)布后英偉達(dá)股價大跌，與之相對，蘋果、

Meta、谷歌等應(yīng)用提供商股價表現(xiàn)明顯

更好。

谷歌、

OpenAI、

Anthropic、字節(jié)跳動等國內(nèi)外領(lǐng)先大模型廠商紛紛劍指智能體開發(fā)，發(fā)布Project

Astra、

Operator、

Computer

Use、

UI-TARS等產(chǎn)品，

2025年有望成為AI智能體加速元年。

2）相比云端AI，終端AI在成本、能耗、隱私等方面都具有優(yōu)勢。

豆包大模型的成功為字節(jié)系A(chǔ)I智能終端

的爆發(fā)提供了有力支撐。 u受益標(biāo)的：AI終端：樂鑫科技、恒玄科技、潤欣科技、中科藍(lán)訊、翱捷科技、博士眼鏡、億道信息、云天勵飛、天鍵股份、星宸科技；AI應(yīng)用：麥迪科技、

能科科技、

潤達(dá)醫(yī)療、開普云、新致軟件、微盟集團(tuán)、彩訊股份、漢得信息、拓爾思、同花順、財富趨勢、創(chuàng)業(yè)黑馬、萬興科技；國產(chǎn)算力：

中芯國際、海

光信息、寒武紀(jì)、中科曙光；算力云：金山云、品高股份、優(yōu)刻得、青云科技等。

u風(fēng)險提示：市場競爭加?。划a(chǎn)品研發(fā)不及預(yù)期。

2核心邏輯01

Deepseek改變行業(yè)生態(tài)3u

DeepSeek是一家中國人工智能公司，成立于2023年7月17日，總部位于浙江杭州。它由量化資管巨頭幻方量化創(chuàng)立，專

注于大語言模型（LLM）及相關(guān)AI技術(shù)的研發(fā)。 u

簡單來說，DeepSeek是一款大語言模型（

LLM

），

主打

“極致性價比”。它能寫代碼、

解數(shù)學(xué)題、做自然語言推理，性

能比肩OpenAI的頂尖模型o1，但成本卻低到離譜——訓(xùn)練費用僅557.6萬美元，是GPT-4o的十分之一，API調(diào)用成本更

是只有OpenAI的三十分之一。資料來源：算法工程筆記，編程奇點，華西證券研究所4!

!

V2

!

!

!1.1.

Deepseek

：AI生產(chǎn)函數(shù)的根本性改變DeepSeek開源模型時間軸

國內(nèi)外應(yīng)用市場下載排名20250127：DeepSeek-Janus-

Pro20240617：DeepSeek-Coder-20241017：DeepSeek-Janus20240205：DeepSeek-Math20240105：DeepSeekLLM20241213：DeepSeek-VL220240311：DeepSeek-VL20250120：DeepSeek-R120241226：DeepSeek-V320240507：DeepSeek-V2u

對于訓(xùn)練而言，最引人注目的自然是FP8的使用。根據(jù)深度學(xué)習(xí)與NLP公眾號，

DeepSeek-V3是第一個（至少在開源社區(qū)內(nèi)）成功使用

FP8混合精度訓(xùn)練得到的大號MoE模型。

u眾所周知，F(xiàn)P8伴隨著數(shù)值溢出的風(fēng)險，而MoE的訓(xùn)練又非常不穩(wěn)定，這導(dǎo)致實際大模型訓(xùn)練中BF16仍舊是主流選擇。為了解決以上問題，

1）DeepSeek-V3在訓(xùn)練過程中統(tǒng)一使用E4M3格式，并通過細(xì)粒度的per-tile（1x128）和per-group（128x128）量化來降低誤差。

FP8

的好處還體現(xiàn)在節(jié)省顯存上（尤其是激活值）。

2）此外，DeepSeek-V3使用BF16來保存優(yōu)化器狀態(tài)，以及對部分操作進(jìn)行選擇性重計算

（例如RMSNorm,

MLA

Up-Proj,

SwiGLU）。

3）在并行策略上，DeepSeek-V3使用64路的專家并行，16路的流水線并行，以及數(shù)據(jù)并行（ZeRO1）為了降低通信開銷。4）在算法層面，

DeepSeek-V3使用分組路由的方式，限制每個token只會激活4個節(jié)點上的專家，從而減

半跨節(jié)點的通信流量。

5）在系統(tǒng)層面，將節(jié)點間通信和節(jié)點內(nèi)通信進(jìn)行流水，最大化使用網(wǎng)絡(luò)帶寬和NVLink帶寬。。1.2.1

Deepseek：算法能力被突出（DeepSeek-V3）資料來源：人工智能AB面，華西證券研究所5DeepSeek-V3

的基本架構(gòu)圖DeepSeek-V3的MTPu

DeepSeek

R1的技術(shù)關(guān)鍵在于其創(chuàng)新的訓(xùn)練方法。與OpenAI依賴人工干預(yù)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練方式不同，

DeepSeek

R1采用了

R1-Zero路線，直接將強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于基礎(chǔ)模型，無需依賴監(jiān)督微調(diào)（SFT）和已標(biāo)注數(shù)據(jù)。

u

R1的總體訓(xùn)練過程如下：

1）從base模型開始：使用量少、質(zhì)量高的冷啟動數(shù)據(jù)(cold

data)來sft

base模型，使得base模

型可以有個良好的初始化；使用RL提升模型的推理能力；在RL階段接近收斂時，用這個時候的checkpoint生成高質(zhì)量的數(shù)

據(jù)，將它們與現(xiàn)有的sft數(shù)據(jù)混合，創(chuàng)建新的sft數(shù)據(jù)集；

2）再次從base模型開始：使用新創(chuàng)建的sft數(shù)據(jù)集做finetune；執(zhí)

行二階段RL；得到最終的r1。1.2.2

Deepseek：算法能力被突出（DeepSeek

R1）資料來源：算法工程筆記，華西證券研究所6推理價格對比蒸餾模型評測

低訓(xùn)練成本+高性能表現(xiàn)，使得DeepSeek-V3成為國產(chǎn)模型之星

DeepSeek-V3性能表現(xiàn)令人驚嘆：不僅全面超越了Llama

3.1405B，還能與GPT-4o、Claude

3.5

Sonnet等頂尖閉源模型正面競爭。更

令人矚目的是，DeepSeek-V3的API價格僅為Claude3.5Sonnet的1/15，堪稱“性價比之王”。

DeepSeek-V3

的預(yù)訓(xùn)練階段在不到兩個月內(nèi)完成，并花費了2664KGPU小時。加上

119KGPU小時的上下文長度擴(kuò)展和

5KGPU小時的

后訓(xùn)練，DeepSeek-V3

的完整訓(xùn)練成本僅為

2.788M

GPU

小時。假設(shè)

H800

GPU

的租賃價格為每

GPU

小時

2

美元，總訓(xùn)練成本僅為

5.576M美元。

資料來源：人工智能AB面，華西證券研究所71.3低成本模型有望引領(lǐng)AI產(chǎn)業(yè)“新路徑”：開源+MOE幾款主流模型的API價格對比

DeepSeek-V3

的訓(xùn)練成本（假設(shè)

H800

GPU

的租賃價格為每小時

2

美元）

DeepSeek-R1：首個開源、

媲美OpenAI

o1的推理大模型。

DeepSeek-R1展現(xiàn)出了與OpenAI

o1相當(dāng)甚至在某些方面更優(yōu)的性能。在

MATH基準(zhǔn)測試上，R1達(dá)到了77.5%的準(zhǔn)確率，與o1的77.3%相近；在更具挑戰(zhàn)性的AIME

2024上，R1的準(zhǔn)確率達(dá)到71.3%，超過了o1的71.0%。在代碼領(lǐng)域，R1在Codeforces評測中達(dá)到了2441分的水平，高于96.3%的人類參與者。

DeepSeek-R1成功蒸餾出多個小型推理模型，其中32B&70B版本可媲美OpenAIo1-mini。蒸餾后的小模型也取得了優(yōu)異成績，如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B在AIME2024上得分55.5%，超過QwQ-32B-Preview（參考P6）。1.3低成本模型有望引領(lǐng)AI產(chǎn)業(yè)“新路徑”：開源+MOE主流大模型能力對比

R1與其他開源模型對比效果評測資料來源：騰訊科技，算法工程師筆記，華西證券研究所8

根據(jù)深度學(xué)習(xí)與NLP公眾號，Janus-Pro是一個新穎的自回歸框架，統(tǒng)一了多模態(tài)理解和生成。通過將視覺編碼分離為“理解”和“生成”

兩條路徑，同時仍采用單一的Transformer架構(gòu)進(jìn)行處理，解決了以往方法的局限性。這種分離不僅緩解了視覺編碼器在理解和生成中的角

色沖突，還提升了框架的靈活性。

在視覺生成方面，Janus-Pro通過添加7200萬張高質(zhì)量合成圖像，使得在統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練階段真實數(shù)據(jù)與合成數(shù)據(jù)的比例達(dá)到1：1，實現(xiàn)“更具視覺吸引力和穩(wěn)定性的圖像輸出”。在多模態(tài)理解的訓(xùn)練數(shù)據(jù)方面，新模型參考了DeepSeek

VL2并增加了大約9000萬個樣本。作為一個多

模態(tài)模型，Janus-Pro不僅可以“文生圖”，同樣也能對圖片進(jìn)行描述，識別地標(biāo)景點（例如杭州的西湖），識別圖像中的文字，并能對圖片中的知識（例如下圖中的“貓和老鼠”蛋糕）進(jìn)行介紹。1.3低成本模型有望引領(lǐng)AI產(chǎn)業(yè)“新路徑”：開源+MOEJanus-Pro

70億參數(shù)模型表現(xiàn)好于OpenA

I的DALL-E

3

Janus-Pro不僅可以“文生圖

”，同樣也能對圖片進(jìn)行描述資料來源：財聯(lián)社，華西證券研究所9

短期博弈：閉源企業(yè)通過壟斷獲取超額利潤，但可能陷入“創(chuàng)新者窘境”；長期博弈：開源通過協(xié)作降低技術(shù)成本，但需解決商業(yè)化難題

（如紅帽的訂閱模式）；混合策略：現(xiàn)代企業(yè)常采用“核心閉源+外圍開源”（如微軟的VS

Code）或“開源獲客+服務(wù)收費”（如

MongoDB）。

開源模型（如DeepSeek）：推動技術(shù)民主化，適合需要透明性、定制化的場景；閉源模型（如GPT-4）：提供“開箱即用”體驗，適合追

求快速落地、無技術(shù)團(tuán)隊的企業(yè)。趨勢：兩者界限逐漸模糊，部分閉源廠商開源輕量版模型（如Google的Gemma），而DeepSeek等開

源項目通過商業(yè)服務(wù)擴(kuò)大影響力，共同推動AI技術(shù)普惠。

資料來源：兩年砍柴，算力魔方，華西證券研究所101.4開源VS閉源：開源重構(gòu)AI生態(tài)，與閉源共同繁榮下游開源模型與閉源模型對比訓(xùn)練效率對比02

堆算力的AI“老路徑”遭到強(qiáng)力挑戰(zhàn)11

DeepSeek以極低的價格建立了一個突破性的AI模型，而且沒有使用尖端芯片，純算力路徑依賴得到挑戰(zhàn)。截止1月27日收盤，AI龍頭英偉達(dá)創(chuàng)下載入美國金融史有史以來的慘痛大跌，英偉達(dá)周一收跌16.97%，市值蒸發(fā)近5900億美元（相當(dāng)于略超3個AMD或近18個寒武紀(jì)），刷新崩盤紀(jì)錄。

除了英偉達(dá)外，所有過去兩年里與AI芯片關(guān)系密切的“賣鏟人”們?nèi)吭獾絿?yán)重沖擊。據(jù)財聯(lián)社報道，ASIC芯片概念股博通1月27

日收跌17.4%，市值蒸發(fā)近2000億美元。芯片代工廠臺積電收跌13.3%，市值蒸發(fā)逾1500億美元。在這輪大跌的上周剛剛因為特朗

普官宣“星際之門”AI項目大漲的甲骨文，周一收跌13.79%。除英偉達(dá)和博通外，美滿電子跌19.1%、美光科技跌11.71%，均是兩位數(shù)跌幅。2.1NV、博通大跌，純算力路徑依賴得到挑戰(zhàn)NV市值變化

美國前十大市值公司1月27日股價表現(xiàn)資料來源：機(jī)器學(xué)習(xí)研究組訂閱，小訊A

I，華西證券研究所12

Capex資本支出邏輯已不足以支撐AI故事，急需推理/應(yīng)用層“接棒”。亞馬遜、微軟以及谷歌的最新財報顯示，上個季度它們在不動產(chǎn)和設(shè)備上的支出，達(dá)到了驚人的506億美元，相比之下上年同期是305億美元。這其中很大一部分資金，都流向了用于支持

AI的數(shù)據(jù)中心。并且這三家公司指引，未來幾個月它們的支出將繼續(xù)走高。另外，Meta也是如此，Meta為自家在Instagram、

WhatsApp和Facebook上的AI應(yīng)用，進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施投資。

新一輪

10萬卡集群競賽再次證明，AGI的基建投入仍然如火如荼地進(jìn)行，AI數(shù)據(jù)中心成為海外大廠布局重點。根據(jù)海外獨角獸24年7月報道，馬斯克高調(diào)宣布為xAI建設(shè)

10萬卡集群，OpenAI/Microsoft、Anthropic/AWS、

Meta等大型AI公司也在加緊10萬卡集群建設(shè)，每個集群在服務(wù)器硬件上的支出已經(jīng)超過40億美元。還受限于數(shù)據(jù)中心容量和電力供應(yīng)能力。一個

10萬GPU的集群需要超過

150MW的數(shù)據(jù)中心容量，一年的消耗就是

1.59TWh（15.9億度電），約等于

15萬個家庭一年的用電量。

按$0.078/Kwh的單價來計算，一個

10萬卡集群每年光在電力這一項上的支出就高達(dá)

1.239億美元。2.2.1國內(nèi)外科技巨頭持續(xù)提升capex指引，劍指NVGPU需求高景氣資料來源：經(jīng)緯創(chuàng)投，海外獨角獸，華西證券研究所科技巨頭保持最高的Capex支出強(qiáng)度10

萬卡（H100）集群電量消耗13

2024年前三季度，百度、

阿里巴巴、騰訊三家公司的總資本開支達(dá)867.21億元，同比增長119.80%，這些投資主要用于數(shù)據(jù)中心、

服務(wù)器等算力基礎(chǔ)設(shè)施的采購。根據(jù)壹零社，2025年，字節(jié)跳動的資本開支將增至1600億元，其中900億元用于算力采購，700

億元用于IDC基建及網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，旨在構(gòu)建自主可控的數(shù)據(jù)中心集群。Omdia

估計，字節(jié)跳動和騰訊2024年各自訂購了約

23

萬塊

英偉達(dá)芯片，其中包括

H20型號，這款低配版的

Hopper經(jīng)過改動，以滿足針對中國客戶的美國出口管制條例。

根據(jù)半導(dǎo)體行業(yè)觀察，進(jìn)入2024年，英偉達(dá)的GPU銷量依然猛增，英偉達(dá)CEO黃仁勛也直言，公司新推出的Blackwell在市場的關(guān)

注度非常高，也有很多客戶在買。根據(jù)

Jon

Peddie

Research

的數(shù)據(jù)，今年全球

GPU

市場預(yù)計將超過

985

億美元。黃仁勛也認(rèn)

為，數(shù)據(jù)中心運營商將在未來四年內(nèi)花費1

萬億美元升級其基礎(chǔ)設(shè)施，以滿足

AI

開發(fā)人員的需求，因此這個機(jī)會足以支持多家

GPU供應(yīng)商。2.2.1國內(nèi)外科技巨頭持續(xù)提升capex指引，劍指NVGPU需求高景氣資料來源：半導(dǎo)體行業(yè)觀察，華西證券研究所14海外主流A

I視頻應(yīng)用近期訪問量及其變化

R1模型在技術(shù)上實現(xiàn)了重要突破——用純深度學(xué)習(xí)的方法讓AI自發(fā)涌現(xiàn)出推理能力，在數(shù)學(xué)、代碼、自然語言推理等任務(wù)上，性能比肩美國開放人工智能研究中心（OpenAI）的o1模型正式版，該模型同時延續(xù)了該公司高性價比的優(yōu)勢。深度求索公司R1模型

訓(xùn)練成本僅為560萬美元，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于美國開放人工智能研究中心、谷歌、“元”公司等美國科技巨頭在人工智能技術(shù)上投入的數(shù)億美元乃至數(shù)十億美元。

根據(jù)新智元援引外媒報道，他們在短短兩個月時間，在2048個H800

GPU集群上，訓(xùn)出6710億參數(shù)的

MoE語言模型，比頂尖AI效率高出10倍。

Deepseek突破不是用CUDA實現(xiàn)的，而是通過大量細(xì)粒度優(yōu)化以及使用英偉達(dá)的類匯編級別的PTX（并行線程執(zhí)行）編程。在訓(xùn)練V3模型時，DeepSeek對英偉達(dá)H800

GPU進(jìn)行了重新配置：為了最大化性能，DeepSeek還通過額外的細(xì)粒度線程/線程束級別

調(diào)整，實現(xiàn)了先進(jìn)的流水線算法。這些優(yōu)化遠(yuǎn)超常規(guī)CUDA開發(fā)水平，但維護(hù)難度極高。

然而，這種級別的優(yōu)化恰恰充分展現(xiàn)DeepSeek團(tuán)隊的卓越技術(shù)實力。2.2.2國產(chǎn)Deepseek模型爆火，高端算力/高集群能力并非唯一解資料來源：新智元，華西證券研究所15當(dāng)PTX轉(zhuǎn)換為SASS后，就會針對特定代的英偉達(dá)GPU進(jìn)行優(yōu)化V3論文中具體提到了關(guān)于PTX的細(xì)節(jié)

據(jù)華為云2月1日消息，DeepSeek-R1開源后引發(fā)全球用戶和開發(fā)者關(guān)注。經(jīng)過硅基流動和華為云團(tuán)隊連日攻堅，現(xiàn)在，雙方聯(lián)合首發(fā)并上

線基于華為云昇騰云服務(wù)的DeepSeek

R1/V3推理服務(wù)。據(jù)華為云消息，該服務(wù)具備以下特點：1）得益于自研推理加速引擎加持，硅基流

動和華為云昇騰云服務(wù)支持部署的DeepSeek模型可獲得持平全球高端GPU部署模型的效果。2）提供穩(wěn)定的、生產(chǎn)級服務(wù)能力，讓模型能夠在大規(guī)模生產(chǎn)環(huán)境中穩(wěn)定運行，并滿足業(yè)務(wù)商用部署需求。華為云昇騰云服務(wù)可以提供澎湃、彈性、充足的算力。

根據(jù)中國經(jīng)濟(jì)網(wǎng)，日前，英偉達(dá)、

微軟、亞馬遜等AI巨頭紛紛宣布，已接入DeepSeek。

此外，或許是迫于DeepSeek帶來的壓力，

OpenAI緊急上線新一代推理模型o3-mini，并首次向ChatGPT免費用戶開放推理模型。2.3國產(chǎn)算力異軍突起，充分受益國產(chǎn)模型deepseek崛起資料來源：中國經(jīng)濟(jì)網(wǎng)，華西證券研究所16硅基流動和華為云首發(fā)并上線基于華為云昇騰云服務(wù)的DeepSeek

R1/V3推理服務(wù)DeepSeek-R1模型已作為NVIDIA

NIM微服務(wù)預(yù)覽版

華為于2018年10月發(fā)布了AI戰(zhàn)略，并于2019年8月在深圳坂田總部正式發(fā)布AI處理器昇騰

910、昇騰310和MindSpore全場景AI計算框

架。昇騰系列(HUAWEI

Ascend)AI處理器和基礎(chǔ)軟件構(gòu)建Atlas人工智能計算解

決方案，包括Atlas系列模塊、板卡、小站、服務(wù)器、集群等豐富的產(chǎn)品形態(tài)，打造面向“端、邊、云”的全場景AI基礎(chǔ)設(shè)施方案，覆蓋深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域推理和訓(xùn)練全流程。

海光:

DCU產(chǎn)品兼容“類

CUDA”環(huán)境，性能快速迭代。海光

DCU

主要具有三大技術(shù)優(yōu)勢。一是強(qiáng)大的計算能力。二是高速并行數(shù)據(jù)處理能力。海光

DCU

集成片上高帶寬內(nèi)存芯片，可以在大規(guī)模數(shù)據(jù)計算過程中提供優(yōu)異的數(shù)

據(jù)處理能力，使海光

DCU

可以適用于廣泛的應(yīng)用場景。三是良好的軟件生態(tài)環(huán)境。海光DCU

采用

GPGPU

架構(gòu)，兼容“類

CUDA”環(huán)境，解決了產(chǎn)品推廣過程中的軟件生態(tài)兼容性問題。深算二號：已經(jīng)于2023年第三季度發(fā)布，并在大數(shù)據(jù)處理、人工智能和商業(yè)計算等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了商用。該產(chǎn)品具有全精度浮點數(shù)據(jù)和各種常見

整型數(shù)據(jù)計算能力，性能相對于深算一號提升了100%以上。2.3國產(chǎn)算力異軍突起，充分受益國產(chǎn)模型deepseek崛起資料來源：A

I云原生智能算力架構(gòu)，AIGC時代的技術(shù)服務(wù)商，華西證券研究所17海光深算二號參數(shù)華為Atlas產(chǎn)品u寒武紀(jì)：根據(jù)AI云原生智能算力架構(gòu)，公司目前已推出3款加速卡:MLU370-S4、

MLU370-X4、

MLU370-X8，已與國內(nèi)主流互聯(lián)網(wǎng)廠商開

展深入的應(yīng)用適配。而且根據(jù)公司官網(wǎng)介紹，全新一代云端智能訓(xùn)練芯片思元590采用MLUarch05全新架構(gòu)，實測訓(xùn)練性能較在售產(chǎn)品有

了顯著提升

，

它提供了更大的內(nèi)存容量和更高的內(nèi)存帶寬，其PCIe接口也較上代實現(xiàn)了升級。

u

國產(chǎn)芯片與NV差距正在逐步縮小，deepseek出現(xiàn)使得國產(chǎn)算力競爭優(yōu)勢進(jìn)一步凸顯。國產(chǎn)芯片廠商不斷加大研發(fā)投入，在芯片架構(gòu)、制程工藝等方面取得了一系列突破。未來

，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和生態(tài)系統(tǒng)的逐步完善，國產(chǎn)AI芯片有望縮小與英偉達(dá)的差距，在全球AI

芯片市場中占據(jù)更重要的地位。2.3國產(chǎn)算力異軍突起，充分受益國產(chǎn)模型deepseek崛起資料來源：北方算網(wǎng)，中科院計算所培訓(xùn)中心，華西證券研究所華為與NV

H100等GPU參數(shù)對比國產(chǎn)GPU對比1803

端側(cè)AI爆發(fā)元年19

Deepseek-V3發(fā)布后英偉達(dá)股價大跌。截至1月27日美股收盤，英偉達(dá)下跌近17%，收報118.42美元，單日市值蒸發(fā)達(dá)5890億美元，為美國股市歷史新高，打破了去年9月初英偉達(dá)單日重挫超9%、市值蒸發(fā)2790億美元的紀(jì)錄。盡管28日英偉達(dá)股價收漲近9%，這仍然在一定程度上反映了市場對英偉達(dá)和大模型發(fā)展舊模式的信心不足。與之相對，蘋果、

Meta、谷歌等應(yīng)用提供商股價表現(xiàn)明顯更好。蘋果、

Meta分別收漲

約3%和2%。

AI智能體（AI

Agent）是指能自主感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行行動的系統(tǒng)，具備自主性、交互性、反應(yīng)性和適應(yīng)性等基本特征，能在復(fù)雜多變

的環(huán)境中獨立完成任務(wù)，包括記憶、規(guī)劃、工具、行動四個主要模塊。雖然ChatGPT等LLM一直是AI新聞的焦點，但人們逐漸開始意識到其局限性，如幻覺、記憶力短。根據(jù)每日經(jīng)濟(jì)新聞，OpenAI于2024年底表示GPT模型的改進(jìn)速度正在放緩，引發(fā)業(yè)內(nèi)對未來發(fā)展方向的疑問。

Salesforce首席執(zhí)行官馬克·貝尼奧夫更直言AI的未來發(fā)展不在于LLM，而在于開發(fā)AI智能體。

在這一背景下，根據(jù)鈦媒體、科創(chuàng)板日報和DeepTech深科技，谷歌、OpenAI、Anthropic、字節(jié)跳動等國內(nèi)外領(lǐng)先大模型廠商紛紛劍指智能體開發(fā)，發(fā)布Project

Astra、Operator、Computer

Use、

UI-TARS等產(chǎn)品

，2025年有望成為AI智能體加速元年。根據(jù)Research

and

Market、麥肯錫等多份權(quán)威報告，在多元化需求驅(qū)動下，智能體市場呈爆發(fā)式增長態(tài)勢，2024年全球智能體市場規(guī)模約為51億美元，預(yù)計2030年51資料來源：華爾街見聞，Wind，我來A

I等，華西證券研究所20部分大模型相關(guān)企業(yè)股價（取2025/01/02股價為1）全球智能體市場規(guī)模（億美元）3.1.1AI智能體加速元年將飆升至471億美元，復(fù)合年增長率高達(dá)44.8%。5004003002001000

英偉達(dá)

蘋果

Meta

谷歌1.21.110.90.82024

2030471

主流的模型Token價格持續(xù)降低。根據(jù)36Kr今年1月的報道，阿里云已宣布2024年度第3輪大模型降價，通義千問視覺理解模型全線降價超80%。其中，Qwen-VL-Plus直降81%，輸入價格僅為0.0015元/千tokens，創(chuàng)下全網(wǎng)最低價格；更高性能的Qwen-VL-Max降至0.003元/千tokens，降幅高達(dá)85%。這無疑是對此前字節(jié)跳動發(fā)布豆包視覺理解模型的回?fù)?。?024年12月18日的火山引擎Force大會上，字節(jié)跳動推出的豆包視覺理解模型千tokens輸入價格為3厘，1元錢可處理284張720P的圖片。當(dāng)時字節(jié)稱該價格比業(yè)內(nèi)價低85％。硅谷大模型的價格也出現(xiàn)

了下降趨勢。根據(jù)每日經(jīng)濟(jì)新聞，OpenAI的GPT-4o調(diào)用API的價格比GPT-4-turbo降低了一半，為5美元/百萬Tokens，谷歌Gemini

1.5

Flash的價格降至0.35美元/百萬Tokens。預(yù)計未來以DeepSeek-V3為代表的模型訓(xùn)練優(yōu)化和GPU性能增長將繼續(xù)帶動Tokens成本和價格降低。

價格下降帶動Tokens使用量增長，端側(cè)AI應(yīng)用初具放量條件。根據(jù)量子位數(shù)據(jù)，2024下半年國內(nèi)大模型商用落地日均Tokens消耗量增長近10

倍，從1000億級規(guī)模到10000億規(guī)模，月復(fù)合增長率達(dá)到45%。特別是以低價為賣點的字節(jié)跳動，5月份還停留在日均百億級Tokens水平，不及

全行業(yè)1/5；8月初突破千億Tokens大關(guān)，并在之后保持迅速增長，12月日均Tokens市場份額占比超50%；月均復(fù)合增長率超過60%。

IDC數(shù)據(jù)

顯示，2024上半年中國智算服務(wù)整體市場同比增長79.6%，市場規(guī)模達(dá)到146.1億元人民幣。其中，智算集成服務(wù)市場同比增長168.4%，市場規(guī)模達(dá)57.0億元人民幣；GenAI

IaaS市場同比增長203.6%，市場規(guī)模達(dá)52.0億元人民幣；Non-GenAI

IaaS市場同比縮減13.7%，市場規(guī)模達(dá)1601401201008060402005232164643573621102022H12022H22023H12023H22024H1資料來源：AIGCRank，IDC，華西證券研究所21主流大模型Token價格（元/百萬Tokens，對數(shù)坐標(biāo)軸）中國智算服務(wù)市場規(guī)模（億元）3.1.2Token成本持續(xù)降低推動AI普及10001001010.1u

智算集成服務(wù)

uNon-GenAI

IaaS

GenAI

IaaS37.1億元人民幣。輸入價格46374116

2023年10月，Anthropic率先展示了基于Claude

3.5

Sonnet的計算機(jī)操作智能體Computer

Use，首次實現(xiàn)讓模型移動光標(biāo)、點擊按鈕和輸

入文本。該功能已向一小部分測試人員開放，包括來自DoorDash、Canva和Asana等公司的第三方開發(fā)者，共同構(gòu)建跨行業(yè)智能體系統(tǒng)。

1月23日，谷歌發(fā)布了首款實現(xiàn)原生多模態(tài)輸入輸出的大模型Gemini2.0，還推出了3個AI智能體產(chǎn)品：通用大模型助手Project

Astra、瀏覽器

助手Project

Mariner、編程助手Jules，標(biāo)志著谷歌AI初步向智能體時代轉(zhuǎn)變。Astra能進(jìn)行多模態(tài)實時推理，并可調(diào)用搜索、地圖等工具。

Mariner能理解和推理瀏覽器中的文本、代碼、圖像、表單等元素，并使用這些信息完成購物、查找航班和酒店等任務(wù)。Jules可集成進(jìn)Github工

作流，查看用戶已有的代碼并修改。

1月24日，OpenAI宣布其最新智能體Operator已向部分用戶開放試用

，能自主操作瀏覽器以完成采購雜貨、提交費用報表等任務(wù)，旨在通過自動化操作提升用戶在日常生活和工作中的效率。OpenAI還宣布與Instacart、

Uber、

eBay、

Priceline、OpenTable、

Etsy等公司展開合作，提供更多智能體功能。

字節(jié)跳動推出GUI代理模型UI-TARS

，能實時理解動態(tài)界面，用戶可通過自然語言實現(xiàn)對桌面、移動設(shè)備和網(wǎng)頁界面的自動化交互。該模型結(jié)合

了快速直觀反應(yīng)和復(fù)雜任務(wù)規(guī)劃的能力，引入了系統(tǒng)化推理機(jī)制，支持多步任務(wù)分解、反思思維和里程碑識別等推理模式

；還具備短期和長期記

憶功能，能更好地適應(yīng)動態(tài)任務(wù)需求；通過自動收集、篩選和反思新的交互軌跡進(jìn)行迭代訓(xùn)練，從錯誤中學(xué)習(xí)以減少人工干預(yù)。22谷歌智能體用于游戲A

I智能體基本框架UI-TARS智能體3.1.3行業(yè)巨頭劍指智能體開發(fā)資料來源：雷鋒網(wǎng)，深科技，極客網(wǎng)，A

I工具集，華西證券研究所

智能終端是集成了AI技術(shù)，能執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)、提供智能化服務(wù)和交互體驗的終端設(shè)備

，包括智能手機(jī)、AIPC、智能穿戴設(shè)備、智能家居設(shè)備、

車載信息系統(tǒng)等。

隨著5G商用、AIoT興起，智能終端從手機(jī)擴(kuò)展到可穿戴設(shè)備、智能家居等領(lǐng)域，多樣化和專業(yè)化趨勢愈發(fā)明顯

。

2022年OpenAI推出GPT-3.5引爆行業(yè)熱潮，隨后國內(nèi)外科技巨頭爭相布局大模型，AI技術(shù)全面融入智能終端方方面面。

伴隨AI技術(shù)持續(xù)迭代和處理器性能進(jìn)步，AI智能終端市場正處于蓬勃發(fā)展期。根據(jù)QYR的數(shù)據(jù)，2023年中國AI智能終端市場銷售收入達(dá)到344億元，預(yù)計2030年可以達(dá)到14812億元，年復(fù)合增長率約為37.33%；核心廠商包括聯(lián)想、華為、蘋果、榮耀、vivo和小米，2024年合計占有約67.81%的市場份額。從產(chǎn)品類型方面來看，AI

PC占有重要地位，預(yù)計2030年份額將達(dá)到73.88%。根據(jù)雷科技和第一財經(jīng)，英偉達(dá)、AMD、

英特爾等國際巨頭紛紛押注AI終端，發(fā)布Thor、銳龍AI、

Ultra等產(chǎn)品及軟件生態(tài)支持；根據(jù)財聯(lián)社和量子之聲等，瑞芯微、國芯科技、

中科藍(lán)訊等國產(chǎn)廠商也已布局端側(cè)AI芯片，力圖抓住機(jī)遇追趕英偉達(dá)。

相比云端AI，終端AI在成本、能耗、隱私等方面都具有優(yōu)勢。成本方面，將一些處理轉(zhuǎn)移到終端可以減輕日益增加的云基礎(chǔ)設(shè)施開支。在能耗

方面，端側(cè)AI能耗更低，特別是將處理和數(shù)據(jù)傳輸相結(jié)合時。在可靠性方面，需求高峰期時云端存在大量排隊等待和高時延，端側(cè)可規(guī)避該問題，甚至可在無網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下使用。更重要的是，端側(cè)AI在用戶隱私保護(hù)方面具有無可比擬的優(yōu)勢，因為端側(cè)AI的所有信息都保留在終端上，能

大大消除用戶對隱私泄露的顧慮?；谏鲜鰞?yōu)勢，端云協(xié)同逐漸成為AI部署的主流模式，我們認(rèn)為AI智能終端將成為大模型用戶入口，引領(lǐng)大

模型和AI技術(shù)走向商業(yè)閉環(huán)。

16001400120010008006004002000

市場規(guī)模（十億元）對數(shù)增長率（右）14812021202220232024202520262027202820292030200%160%120%80%40%0%提供算力支撐136712481023825

535

2216

34

中國A

I智能終端市場規(guī)模預(yù)測英偉達(dá)Project

DIGITS端側(cè)A

I硬件3.2.1端側(cè)硬件落地加速構(gòu)建商業(yè)閉環(huán)大模型商業(yè)閉環(huán)資料來源：36氪，QYR，21經(jīng)濟(jì)網(wǎng)，電子工程專輯，華西證券研究所服務(wù)終端應(yīng)用算力帶來用戶

流量提

供服

務(wù)產(chǎn)

生收

入234英偉達(dá)

英偉達(dá)GPU為AI提供了主要算力支持。最新發(fā)布的RTX50系顯卡AI性能最高達(dá)4000TOPS。軟件方面，可開啟DLSS4幀生成，首發(fā)支持超75款游戲和應(yīng)用。

終端產(chǎn)品層面，ProjectDigits搭載GB10，體積類似

MacMini，可處理200B參數(shù)大模型，滿足個人用戶運行大模型的需求。

JetsonThor瞄準(zhǔn)機(jī)器人、自動駕駛等AI終端，集成Transformer引擎，提供800TFLOPS的FP8算力，并

通過Isaac、Omniverse、GR00T等提供軟件支持。蘋果

蘋果于2017年在A11處理器中首次集成NPU，發(fā)布了

第1代Core

ML；到A17Pro和M4算力超35TOPS。

軟件方面，蘋果為iPhone、

Mac等蘋果全家桶產(chǎn)品帶來AppleIntelligence功能，包括用于創(chuàng)建自定義表情符號的Genmoji、用于生成圖像的ImagePlayground和ImageWand、集成到Siri的ChatGPT等服務(wù)，還能借助相機(jī)控制實現(xiàn)視覺智能。

蘋果還在開發(fā)可以識別圖像和視頻的多模態(tài)模型，致力于增強(qiáng)VisionPro的計算機(jī)視覺能力，使其可以快谷歌與三星

谷歌Tensor移動處理器從初代開始即搭載TPU用于加速機(jī)器學(xué)習(xí)；最新一代G5的TOPS

值增加近40%，實際性能提升14%，還引入小

型嵌入式RISC-V核心，支持設(shè)備上訓(xùn)練。

三星Exynos2400處理器引入AMDRDNA3架

構(gòu)Xclipse940GPU，AI性能提升至14.7倍，CPU性能提高70%。與谷歌深度合作，允許三星手機(jī)直接呼出Gemini大模型，提供公式識別、劃圈即搜、圖文生成等功能。Meta

Meta與傳統(tǒng)眼鏡品牌雷朋合作推出AI眼鏡Ray-BanMeta，售價299美元，推出當(dāng)季銷

量即超過30萬副。

Ray-BanMeta搭載高通

驍龍AR1Gen

1芯片；接入MetaAI，提供音質(zhì)增強(qiáng)、視覺搜索和實時翻譯等個人助手體驗；搭載12MP超廣角鏡頭，能在部分些場景

取代手機(jī)錄制生活「切片」。

Meta也為Quest3頭顯接入MetaAI，提供聊天功能，允許頭顯“看到”用戶真實視場中的內(nèi)容并回答用戶提出的問題。資料來源：根據(jù)IT之家等整理，華西證券研究所

速識別周遭環(huán)境。

243.2.2國際巨頭爭相布局智能終端02030104

字節(jié)跳動AI模型起步較晚，2023年初才開始訓(xùn)練基礎(chǔ)模型，但投入巨大。

2024年字節(jié)跳動采購了約23萬張英偉達(dá)芯片，成為英偉達(dá)第二大客戶，僅次于微軟。在資金、人力和算力的高投入下，字節(jié)大模型后來居上，2024年11月豆包APP累計用戶規(guī)模即超過1.6億，MAU達(dá)到5998萬，僅次于ChatGPT，位列全球第二，全國第一。豆包大模型的成功為字節(jié)系A(chǔ)I智能終端的爆發(fā)提供了有力支撐。字節(jié)還充分發(fā)揮自身APP工廠的特點，AI應(yīng)用如流水線產(chǎn)品一樣被快速推向市場，為端側(cè)AI提供了豐富的應(yīng)用場景。據(jù)a16z全球Top

100AI應(yīng)用榜單，字節(jié)旗下Cici、Coze、Gauth、

Hypic、CapCut五款產(chǎn)品名列前茅，同時字節(jié)仍在不斷在推出新產(chǎn)品試點，通過API方式使AI硬件接入Chat

Bot產(chǎn)品，讓用戶無需掏

出手機(jī)即可與AI助手對話。

硬件AI終端產(chǎn)品可能是字節(jié)跳動完善其AI布局的最后一塊關(guān)鍵拼圖。在2024年12月舉行的FORCE原動力大會上，字節(jié)跳動宣布與多家公司共

同推出AI+硬件的智躍計劃

，合作伙伴包括FoloToy、樂鑫科技、ToyCity和魂伴科技。該計劃旨在綜合豆包大模型、火山引擎的擬人化語音對話、ToyCity的潮玩設(shè)計、樂鑫科技的AI芯片等技術(shù)積累，以用戶友好的方式將AI技術(shù)與智能硬件結(jié)合，推動智能玩具、教育工具和互動娛樂產(chǎn)

品的普及。字節(jié)還展示了多款基于字節(jié)大模型的AI終端產(chǎn)品

，如斐耳聲學(xué)AI耳機(jī)GSLinks、AI玩具顯眼包、AI耳機(jī)OlaFriend、蔚藍(lán)機(jī)器狗。我們認(rèn)為字節(jié)具備領(lǐng)先的大模型技術(shù)、豐富的軟件生態(tài)和海量的用戶數(shù)據(jù)，并通過并購補(bǔ)足了自身缺失的音頻和硬件技術(shù)，將成為AI智能終端

賽道核心玩家。

25%20%15%10%5%0%-5%-10%25基于豆包的A

I終端2024年12月主要A

I應(yīng)用MAU3.2.3字節(jié)引領(lǐng)中國智能終端資料來源：A

I產(chǎn)品榜，DCD，36氪等，華西證券研究所1000100101對數(shù)MAU（百萬人）同比變化（右）

目前智能終端成本較高，阻礙了其普及。根據(jù)Wellsenn

XR，以Ray-Ban

Meta為例，僅主控芯片高通驍龍AR

Gen

1成本即達(dá)到55美元，占比超1/3，總成本達(dá)164美元，定價則達(dá)到299美元。智能終端產(chǎn)業(yè)鏈與手機(jī)等傳統(tǒng)消費電子產(chǎn)業(yè)鏈重合度較高，中國供應(yīng)商在芯片外絕

大部分環(huán)節(jié)都積累了明顯優(yōu)勢。根據(jù)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)縱橫，如中國屏幕廠商2023年Q2的市場份額已經(jīng)超過50%，截至2020年末，攝像頭模組

前三大供應(yīng)商歐菲光、舜宇光學(xué)、丘鈦微均為中國企業(yè)，2022年韋爾股份（收購豪威）和格科微的CMOS市場份額分列第3、4名，中藍(lán)電子馬達(dá)出貨量2021和2022年進(jìn)入全球前三。依托國內(nèi)完備的產(chǎn)業(yè)鏈，國產(chǎn)智能終端廠商更具成本優(yōu)勢，有望借此擴(kuò)大市場份額。如閃極AI拍拍鏡A1功能與Ray-banMeta類似，但最低售價僅999元，極大降低了AI眼鏡的門檻。再參考光伏電池，價格隨國產(chǎn)廠商份額增長快速下降，我們認(rèn)為中國智能終端廠商的成本優(yōu)勢也將推動智能終端價格降低和普及化。

另一方面，中國人對AI的態(tài)度最積極樂觀，接受度較高，也有利于智能終端普及。根據(jù)2018年電通安吉斯的報告，平均有65%的中國人對新興技術(shù)將創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會這一觀點持樂觀態(tài)度。與之相對，在美國平均只有23%的人持樂觀態(tài)度；在全球10個國家的2萬名被調(diào)查者

中，平均只有29%的人認(rèn)為新興技術(shù)將創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會，中國對就業(yè)前景的樂觀態(tài)度遠(yuǎn)超過全球平均水平。70%60%50%40%30%20%10%0%65%33%29%22%

22%18%

18%中國份額90%75%60%45%30%00.511.522.5價格（美元/W）資料來源：OurWorld

inData，WellsennXR，量子位等，華西證券研究所26光伏電池價格隨國產(chǎn)廠商份額增長快速下降中國人對A

I的態(tài)度最積極樂觀3.2.4中國廠商供應(yīng)鏈優(yōu)勢突出26%

23%35%30%04

受益標(biāo)的27代碼公司名稱最新收盤價（元）市值（億元）PE2024E2025E2026EA

I終端688018.SH樂鑫科技270.24303.2187.5365.9950.24688608.SH恒玄科技397.01476.59122.4481.7460.31300493.SZ潤欣科技30.66157.16142.80102.2772.71688332.SH中科藍(lán)訊143.00172.0456.8043.1334.50688220.SH翱捷科技69.52290.80-51.85-98.92190.05300622.SZ博士眼鏡47.5183.2960.5552.4945.13001314.SZ億道信息48.6568.8353.0547.5641.92688343.SH云天勵飛48.30171.53---301383.SZ天鍵股份60.3098.2148.4636.4626.74301536.SZ星宸科技81.40342.74132.3497.4272.34算力云3896.HK金山云7.82297.57-18.00-47.17-139.24688227.SH品高股份29.0132.80---688158.SH優(yōu)刻得13.8362.66---688316.SH青云科技34.0716.29---資料來源：Wind，PE根據(jù)2025年1月27日收盤價計算，為Wind一致預(yù)測結(jié)果，華西證券研究所284.受益標(biāo)的重點公司盈利預(yù)測與估值（一）u

受益標(biāo)的：代碼公司名稱最新收盤價（元）市值（億元）PE2024E2025E2026EAI

agent應(yīng)用603990.SH麥迪科技11.3934.890.000.000.00603859.SH能科科技36.0388.1635.8328.0722.42603108.SH潤達(dá)醫(yī)療16.3598.7032.5821.9516.59688228.SH開普云49.2333.240.000.000.00688590.SH新致軟件18.5149.0948.5829.1121.762013.HK微盟集團(tuán)2.2982.80-20.73-79.8566.71300634.SZ彩訊股份29.54133.2944.4236.3530.01300170.SZ漢得信息19.59192.9391.8976.5564.21300229.SZ拓爾思22.11193.16102.6075.5661.03300033.SZ同花順279.131,500.60106.0787.3077.52688318.SH財富趨勢152.11278.2791.2581.8972.54300688.SZ創(chuàng)業(yè)黑馬31.1352.11-8