《科技行業：DeepSeek十問十答-250204（15頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《科技行業：DeepSeek十問十答-250204（15頁）.pdf（15頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、 免責聲明和披露以及分析師聲明是報告的一部分，請務必一起閱讀。1 證券研究報告 科技科技 DeepSeek 十問十答十問十答 華泰研究華泰研究 科技科技 增持增持 (維持維持)研究員 黃樂平，黃樂平，PhD SAC No.S0570521050001 SFC No.AUZ066 +(852)3658 6000 研究員 陳旭東陳旭東 SAC No.S0570521070004 SFC No.BPH392 +(86)21 2897 2228 聯系人 于可熠于可熠 SAC No.S0570122120079 SFC No.BVF938 +(86)21 2897 2228 行業走勢圖行業走勢圖 資料來

2、源：Wind，華泰研究 2025 年 2 月 04 日中國內地 動態點評動態點評 1.DeepSeek 是否會抑制算力增長？短期抑制是否會抑制算力增長？短期抑制 VS 長期爆發長期爆發 我們認為 DeepSeek 本質是對現有 AI 算法的效率優化，短期可能導致訓練需求下降，但隨著模型普及和應用場景擴展，長期推理需求將顯著增長，這種趨勢類似于蒸汽機降低煤耗但提升煤炭總用量的歷史現象。2.DeepSeek 是否會改變是否會改變 AI 算力的增長范式：目前不會算力的增長范式：目前不會 AI 算力大致分為 1）用于研發前沿模型相關的探索性算力（AGI 方向），2）面向消費者的應用性算力（現有模型推理

3、）。目前北美四大 AI 公司主要通過擴大 GPU 集群規模的方式探索下一代大模型。只要這個探索工作還在繼續產生正向回報，AI 算力的增長范式短期或不會發生變化。3.DeepSeek 會改變市場投資邏輯嗎？軟件有望跑贏硬件會改變市場投資邏輯嗎？軟件有望跑贏硬件 我們認識到，1）未來大模型競爭中，算法效率的重要性或上升,投資重點可能從算力軍備轉向算法效率。2）開源協議使中小開發者能基于前沿模型二次開發，創造更多創新機會。投資角度，看好美股軟件表現好于硬件。4.芯片市場格局是否會改變？高端芯片市場格局是否會改變？高端 GPU 用途受限，用途受限，ASIC 占比或提升占比或提升 DeepSeek 的成

4、功顯示即使不使用最先進的 GPU，也可以開發滿足一般消費者需求的大模型。這可能意味著，英偉達的 Blackwell/Rubin 等最先進的GPU 的用途，可能會局限在探索下一代超大規模模型（Frontier Model）上。5.DeepSeek 真的那么便宜嗎？可能沒有真的那么便宜嗎？可能沒有 DeepSeek 在其 V3 技術報告中估計其訓練成本只有 557.6 萬美元，根據SemiAnalysis 分析，這只包含預訓練階段的部分成本，而加上 GPU 算力投資，研發、數據收集等其他重要成本或遠大于這個數字。6.DeepSeek 到底有哪些創新？混合專家到底有哪些創新？混合專家 MoE，強化學

5、習，蒸餾等，強化學習，蒸餾等 主要創新包括模型架構（混合專家 MoE，MLA）、訓練方法（純強化學習）、蒸餾優化和推理效率提升等，顯著提升了 AI 算法效率和性能。7.DeepSeek 會帶動中國科技資產價值重估嗎？有可能會帶動中國科技資產價值重估嗎？有可能 目前（2025/2/3），恒生科技指數 12 月前向 PE 20.0 倍，遠低于納斯達克的35.4 倍。DeepSeek 的成功可能提高中國 AI 公司估值預期。8.DeepSeek 會推動端側智能發展嗎？有可能，但需要時間會推動端側智能發展嗎？有可能，但需要時間 DeepSeek 的高性價比模型有利于模型在智能手機和汽車等智能設備上落地

6、，我們認為智能硬件迭代不會一蹴而就，模型能力提升只是其中一環。9.DeepSeek 會導致美國提升出口管制壓力嗎？可能會會導致美國提升出口管制壓力嗎？可能會 我們注意到 DeepSeek 發布后，美國媒體進一步限制中國發展 AI 聲音抬頭。建議關注后續：1）高端 AI 芯片出口管制，2）前沿模型的開源限制，3）模型回傳限制，4）數據獲取限制等風險。10.DeepSeek 會改變開源軟件生態嗎？會會改變開源軟件生態嗎？會 目前基礎大模型的開發，主要集中在 OpenAI、Google、Anthropic、阿里，字節、百度的科技巨頭手中。DeepSeek 這次的成功豐富了 AI 開源生態，也為中小開

7、發者依托開源生態實現快速發展提供了一條發展路徑。風險提示：中美貿易摩擦升級風險，宏觀下行風險，創新品滲透不及預期風險。本研報中涉及到未上市公司或未覆蓋個股內容，均系對其客觀公開信息的整理，并不代表本研究團隊對該公司、該股票的推薦或覆蓋。(6)10274359Feb-24Jun-24Sep-24Jan-25(%)科技滬深300 免責聲明和披露以及分析師聲明是報告的一部分，請務必一起閱讀。2 科技科技 正文目錄正文目錄 DeepSeek 十問十答十問十答.3 問題#1：DeepSeek 是否會抑制算力增長？.3 問題#2：DeepSeek 是否會改變 AI 算力的增長范式.4 問題#3：DeepS

8、eek 會改變市場投資邏輯嗎？.5 問題#4：DeepSeek 是否會改變芯片市場格局？.6 問題#5：DeepSeek 真的那么便宜嗎？.7 問題#6：DeepSeek 到底有哪些創新？.8 問題#7：DeepSeek 會帶動中國科技資產價值重估嗎？.9 問題#8：DeepSeek 會推動端側智能發展嗎？.10 問題#9：DeepSeek 會導致美國提升出口管制壓力嗎？.11 問題#10：DeepSeek 會改變開源軟件生態嗎？.12 風險提示.12 圖表目錄圖表目錄 圖表 1：MAAMG 季度資本開支.3 圖表 2：大模型對半導體需求增長快于摩爾定律.4 圖表 3：美股軟/硬件板塊股價漲跌

9、幅.5 圖表 4：硬件/軟件 ETF 主要權重股估值和股價表現.5 圖表 5：Nvidia、AMD、Broadcom、Marvell、Intel 數據中心及 AI 相關收入趨勢.6 圖表 6：DeepSeek AI TCO.7 圖表 7：DeepSeek 技術原理.8 圖表 8：Nasdaq vs 恒生科技一年前向 PE.9 圖表 9：Nasdaq vs 恒生科技一年前向 PE.9 圖表 10：DeepSeek-R1 模型已作為 NVIDIA NIM 微服務發布.10 圖表 11：DeepSeek 或催化美國提升出口限制壓力.11 圖表 12：開源模型性能進步速度快于閉源模型.12 圖表 13

10、：國內外主流 AI 大模型對比.12 hY8VhXpYlXnMsQ8O8Q8OoMnNsQmReRmMoMjMpPnQ9PoOyRvPsPpNwMnMoM 免責聲明和披露以及分析師聲明是報告的一部分，請務必一起閱讀。3 科技科技 DeepSeek 十問十答十問十答 DeepSeek 的橫空出世引發了 AI 產業的深刻討論。本文就 DeepSeek 對算力需求、芯片市場、技術創新、端側智能、出口管制、投資邏輯、軟件生態、開源生態以及中國科技資產估值等十個關鍵問題進行了深入分析。問題問題#1：DeepSeek 是否會抑制算力增長？是否會抑制算力增長？據 DeepSeek V3 技術報告，V3 模型

11、的訓練總計只需要 278.8 萬 GPU 小時，相當于在 2048卡的 H800GPU 集群上訓練約 2 個月，合計成本約 557.6 萬美金，相較而言，Llama 3 系列模型的計算預算則多達 3930 萬 H100 GPU 小時，DeepSeek 訓練成本約相當于 Llama 3系列模型的 7%。我們認為，DeepSeek 對算力需求的影響呈現出短期抑制、長期增長的復雜趨勢。短期內，DeepSeek 的低成本高效訓練方法可能導致訓練需求下降。然而，從長遠來看，隨著模型的普及和應用場景的擴展，推理需求將顯著增長。這種趨勢類似于蒸汽機降低煤耗但提升煤炭總用量的歷史現象。隨著 AI 技術成本的下

12、降，其應用范圍將大幅擴展，最終可能導致算力需求的大幅增長。微軟 CEO 納德拉認為 AI 效率提升將激發指數級需求。圖表圖表1：MAAMG 季度資本開支季度資本開支 注：預測數據來自 Factset 一致預期 資料來源：Factset，華泰研究 -40%-20%0%20%40%60%80%100%120%010,00020,00030,00040,00050,00060,00070,00080,0001Q182Q183Q184Q181Q192Q193Q194Q191Q202Q203Q204Q201Q212Q213Q214Q211Q222Q223Q224Q221Q232Q233Q234Q231Q

13、242Q243Q244Q241Q25E2Q25E3Q25E4Q25E（USDmn）Amazon Meta Microsoft Apple GoogleMAAMG合計同比（右軸）免責聲明和披露以及分析師聲明是報告的一部分，請務必一起閱讀。4 科技科技 問題問題#2：DeepSeek 是否會改變是否會改變 AI 算力的增長范式算力的增長范式 AI 算力大致分為 1）用于研發通向通用人工智能（AGI）的前沿模型相關的探索性算力（AGI方向），2）面向一般消費者的應用性算力（現有模型推理）。過去兩年，推動算力增長的主要動力是，探索性算力增速（25x/2 年）遠高于摩爾定律（2 倍/年），導致 GPU

14、需求激增。只要這個探索工作還在繼續產生正向回報，AI 算力的增長范式短期或不會發生變化。圖表圖表2：大模型對半導體需求增長快于摩爾定律大模型對半導體需求增長快于摩爾定律 資料來源：NVIDIA Ian Buck statement(2018)，華泰研究 在通用人工智能（AGI）愿景的驅動下，我們看到，主要科技巨頭仍然在加大投入，例如：1）1/24,Meta 宣布計劃 2025 年資本支出達 600-650 億美元，主要用于 AI 基礎設施（訓練集群和數據中心建設）。2）1/21，OpenAI 宣布和軟銀、Oracle 啟動的“Project Stargate”計劃投資超 1000 億美元建設

15、AI 基礎設施，顯示資本仍集中流向需要海量算力的前沿探索。根據 Factset 一致預期，微軟、谷歌、亞馬遜、Meta、蘋果等北美五大科技公司合計資本開支 2025 年有望繼續增長 19.6%。其中很大部分投入是用在包括 GPT-5、Llama4 等在內下一代模型的算力投資。另一方面，Agent 等應用目前仍處于探索的初期階段，大規模商用的時間點仍存在不確定性，所以我們認為目前 AI 算力的增長范式沒有變化。Moores Law2x/2yrs20122012201320132014201420152015201620162017201720182018201920192020202020212

16、021202220221001001,0001,00010,00010,000100,000100,0001,000,0001,000,00010,000,00010,000,000100,000,000100,000,0001,000,000,0001,000,000,00010,000,000,00010,000,000,000AlexNetVGG-19Seq2SeqResnetInceplionXceptionResNeXtDemseNet201ELMoMoCo ResNet50Wav2Vec 2.0TransformerGPT-1BERT LargeXLNetMegatronMicro

17、soft T-NLGGPT-3Megatron Turing NLG 530BTraining Compute(PetaFLOPS)Tramsformer275x/2yrsAI model25x/2yrs 免責聲明和披露以及分析師聲明是報告的一部分，請務必一起閱讀。5 科技科技 問題問題#3：DeepSeek 會改變市場投資邏輯嗎？會改變市場投資邏輯嗎？DeepSeek 這次的“驚喜”讓我們認識到，1）未來大模型公司之間的競爭中，算法效率的重要性可能上升,投資重點可能從算力軍備轉向算法效率。AI 競賽正從算力軍備轉向算法效率。未來的競爭重點或將更多地集中在算法優化和生態活力上。2）開源協議能使

18、中小開發者基于前沿模型二次開發，推動大模型創新從少數科技巨頭向分布式社區轉移，為中小軟件企業創造更多創新機會。從投資角度，我們認為 2025 年是AI 發展進入商業化落地的一年。以 Agent AI 為代表的企業軟件有望迅速落地，提升企業工作效率，帶動美股軟件板塊表現或好于硬件。圖表圖表3：美股軟美股軟/硬件板塊股價漲跌幅硬件板塊股價漲跌幅 資料來源：Factset，華泰研究 圖表圖表4：硬件硬件/軟件軟件 ETF 主要權重股估值和股價表現主要權重股估值和股價表現 注：預測數據來自 Factset 一致預期，數據截至 2025/2/3 資料來源：Factset，華泰研究 0%20%40%60%

19、80%100%120%140%160%2023/122024/012024/012024/022024/022024/032024/032024/042024/042024/052024/052024/052024/062024/062024/072024/072024/082024/082024/092024/092024/102024/102024/112024/112024/112024/122024/122025/012025/01iShares Expanded Tech-Software Sector ETFiShares Semiconductor ETF市值市值收盤價收盤價EP

20、S增速增速公司名稱公司名稱（百萬美元）（百萬美元）（當地貨幣）（當地貨幣）2025E2026E2025E2026E2025E2026E2025E1W30D90D180D1Y硬件硬件NVDA USNvidia2,940,51412027.022.117.811.614.812.251%1.4-16.9-14.221.481.5AVGO USBroadcom1,037,17122134.828.813.411.716.914.631%9.5-4.927.262.480.7TSM USTSMC840,27620922.919.26.75.28.06.733%8.80.36.935.080.8ASML

21、 USASML282,96473930.024.813.711.18.87.823%7.13.59.3-11.6-17.0QCOM USQualcomm191,15517315.414.16.55.74.54.210%1.09.64.210.822.0AMD USAMD188,16511623.517.03.02.75.94.749%0.8-7.5-18.1-9.9-34.7TXN USTI168,40418534.426.910.110.49.88.73%-1.3-3.1-8.80.316.0AMAT USAMAT146,57118019.417.56.96.05.04.78%3.36.1-

22、3.31.07.2ADI USADI105,12021229.924.13.23.110.39.111%-1.6-1.6-2.65.310.3LRCX USLam research104,2868121.720.810.89.55.95.723%7.27.96.18.3-3.4小計小計25.921.59.27.79.07.939%4.1-8.7-1.525.964.7軟件軟件MSFT USMicrosoft3,085,54941531.427.48.96.911.19.812%-4.5-2.00.94.20.9ORCL USOracle475,65017024.220.914.88.77.36

23、.414%7.42.2-1.035.146.9CRM USSalesforce327,00734230.426.74.94.57.97.212%-1.62.614.942.419.6NOW USServiceNow209,7861,01862.251.316.512.416.113.418%-10.7-5.24.931.230.3ADBE USAdobe190,42643721.419.012.911.08.17.411%-0.31.6-10.1-14.8-31.1PLTR USPalantir179,88282176.3145.129.925.653.644.023%9.33.361.321

24、3.4384.7INTU USIntuit168,37360231.227.38.46.89.28.214%-0.8-4.6-2.8-1.3-6.0PANW USPalo Alto Networks121,01618458.150.816.912.613.211.412%-2.60.60.721.26.9APP USApplovin110,38537060.744.240.221.721.918.150%7.75.4123.7450.1705.9CRWD USCrowdStrike93,08939891.071.923.817.120.616.916%6.510.929.472.631.1小計

25、小計58.748.517.712.716.914.314%-2.1-0.76.729.136.7PEPBPS股價變動（股價變動（%）免責聲明和披露以及分析師聲明是報告的一部分，請務必一起閱讀。6 科技科技 問題問題#4：DeepSeek 是否會改變芯片市場格局？是否會改變芯片市場格局？根據 Jon Peddie Research，3Q24 英偉達在全球 GPU 市場份額達到 90%。其中，H100等高端 GPU 是主要產品之一。DeepSeek 的成果顯示，在面向一般消費者的大模型市場，企業可以通過使用A100、H800等相對低端的芯片實現類似性能。這可能會影響英偉達2025年以后，B200

26、等最先進 GPU 在云計算、主權 AI 等領域的普及。Blackwell/Rubin 等最先進的 GPU 的用途，初期可能會被局限在探索下一代超大規模模型（Frontier Model）上。圖表圖表5：Nvidia、AMD、Broadcom、Marvell、Intel 數據中心及數據中心及 AI 相關收入趨勢相關收入趨勢 資料來源：Factset，華泰研究 (2,000)3,0008,00013,00018,00023,0004Q221Q232Q233Q234Q231Q242Q243Q24（百萬美元）Nvidia Data centerAMD Data centerBroadcom Netwo

27、rkingMarvell Data centerIntel Data center and AI 免責聲明和披露以及分析師聲明是報告的一部分，請務必一起閱讀。7 科技科技 問題問題#5：DeepSeek 真的那么便宜嗎？真的那么便宜嗎？據 DeepSeek V3 技術報告，V3 模型的訓練總計只需要 278.8 萬 GPU 小時，相當于在 2048卡的 H800GPU 集群上訓練約 2 個月，合計成本約 557.6 萬美金，相較而言，Llama 3 系列模型的計算預算則多達 3930 萬 H100 GPU 小時，DeepSeek 訓練成本約相當于 Llama 3系列模型的 7%。但是，Semi

28、Analysis 在報告中指出，557.6 萬美金這個數字主要指的是模型預訓練的 GPU成本，并不包括研發、數據收集、清理等其他重要成本。實際上，DeepSeek 的總體投資規模相當可觀。據 SemiAnalysis 估計，其 GPU 投資就超過 5 億美元?？紤]到服務器資本支出、運營成本等因素，DeepSeek 的總擁有成本(TCO)在 4 年內可能達到 25.73 億美元。DeepSeek 的成本優勢主要體現在其高效的訓練方法和創新的模型架構上。例如，其推理成本降至 OpenAI 的 1/50，這在實際應用中可以帶來顯著的成本節約。然而，這種成本優勢并不意味著整體 AI 開發和運營成本的大

29、幅降低。圖表圖表6：DeepSeek AI TCO 資料來源：Semianalysis，華泰研究 免責聲明和披露以及分析師聲明是報告的一部分，請務必一起閱讀。8 科技科技 問題問題#6：DeepSeek 到底有哪些創新？到底有哪些創新？DeepSeek 在多個方面展現出技術創新，主要包括模型架構創新、訓練方法突破、蒸餾優化、推理效率提升等。其中，混合專家(MoE)架構和多頭潛在注意力(MLA)的引入顯著提升了模型性能和效率。R1-zero 模型采用純強化學習(RL)訓練，跳過監督微調，驗證了 RL 在 AI訓練中的優先級和有效性。這些創新使 DeepSeek 在性能、效率和成本方面都取得了顯著

30、進展，為 AI 技術的發展提供了新的方向。特別是在解決復雜數學、物理和推理問題時，其速度是 ChatGPT 的兩倍，且在編程問題上提供了迅速而全面的答案。1）采用混合專家（MoE）架構，動態調用子模型降低計算量；2）引入多頭潛在注意力（MLA）壓縮內存，支持長文本處理；3）強化學習（RL）：R1-zero 模型跳過監督微調，通過純 RL 直接訓練，驗證了 RL 的優先級和有效性；4）蒸餾優化：利用 R1 生成數據微調小模型，提升特定場景性能（如數學、代碼任務）模型架構創新、訓練方法突破、蒸餾優化、推理效率提升等。圖表圖表7：DeepSeek 技術原理技術原理 資料來源：DeepSeek，華泰研

31、究 免責聲明和披露以及分析師聲明是報告的一部分，請務必一起閱讀。9 科技科技 問題問題#7：DeepSeek 會帶動中國科技資產價值重估嗎？會帶動中國科技資產價值重估嗎？目前（2025/2/3），恒生科技指數12月前向PE 20.0倍，遠低于納斯達克的35.4倍。DeepSeek的成功可能提高投資者對中國 AI 公司產業鏈的估值預期，吸引更多資本投資中國 AI 領域。圖表圖表8：Nasdaq vs 恒生科技一年前向恒生科技一年前向 PE 資料來源：Bloomberg，華泰研究 圖表圖表9：Nasdaq vs 恒生科技一年前向恒生科技一年前向 PE 注：數據截至 2025/2/3 資料來源：Bl

32、oomberg，華泰研究 0102030405060702020/072020/092020/112021/012021/032021/052021/072021/092021/112022/012022/032022/052022/072022/092022/112023/012023/032023/052023/072023/092023/112024/012024/032024/052024/072024/092024/112025/01NasdaqHang Seng Tech市值市值收盤價收盤價公司/指數名稱公司/指數名稱（百萬美元）（百萬美元）（當地貨幣）（當地貨幣）2025E202

33、6E1W30D90D180D1YCCMP INDEXNasdaq19,62728.223.71.50.06.421.225.6HSTECH USHang Seng Tech4,46815.913.01.27.50.839.555.4MSFT USMicrosoft3,085,54941531.427.4-4.5-2.00.94.20.9GOOGL USGoogle2,329,87920422.719.86.46.420.228.443.3META USMeta1,502,41368927.424.14.414.020.441.045.1AMZN USAmazon2,499,20823837.9

34、30.71.06.019.146.038.3AAPL USApple3,548,93823632.228.72.7-3.05.612.527.0小計小計30.326.22.04.313.226.430.99888 HKBaidu24,712848.88.0-0.44.2-6.53.9-17.29988 HKAlibaba229,5359410.29.27.713.8-4.522.933.0700 HKTencent478,47140415.013.42.2-2.4-5.511.244.71810 HKXiaomi100,2503834.127.72.34.734.6138.7211.1小計小計

35、17.014.63.05.14.544.267.9PE股價變動（股價變動（%）免責聲明和披露以及分析師聲明是報告的一部分，請務必一起閱讀。10 科技科技 問題問題#8：DeepSeek 會推動端側智能發展嗎？會推動端側智能發展嗎？DeepSeek 很可能會顯著推動端側智能的發展，其高性價比模型使得更多企業可能考慮在端側設備上部署 AI 應用，推動智能設備的智能化進程。微軟推出的專為 NPU 設計的DeepSeek-R1 模型，支持 Copilot+PC 等設備，實現半連續運行的主動智能體驗，為智能手機、汽車等端側設備提供了高效本地化部署方案。DeepSeek 的技術進步可能加速端側智能的普及和

36、發展，推動 AI 技術向更廣泛的終端設備滲透，從而改變現有的計算范式和用戶交互方式。這不僅提升了端側 AI 性能，還有助于保護用戶隱私，降低了 AI 應用部署的技術門檻。但是，從 Apple Intelligence 過去一年的發展歷程中，我們看到，智能硬件的迭代是循序漸進過程，不會一蹴而就。模型能力提升只是其中一環，還存在生態鏈協調等很多挑戰，對2025 年 AI 手機等端側智能的發展不應抱過高預期。圖表圖表10：DeepSeek-R1 模型已作為模型已作為 NVIDIA NIM 微服務發布微服務發布 資料來源：英偉達官網，華泰研究 免責聲明和披露以及分析師聲明是報告的一部分，請務必一起閱讀

37、。11 科技科技 問題問題#9：DeepSeek 會導致美國提升出口管制壓力嗎？會導致美國提升出口管制壓力嗎？DeepSeek 發布后，美國媒體進一步限制中國發展 AI 聲音抬頭。我們看到以下幾個風險:1）芯片出口管制收緊：美國可能會加強對高端 AI 芯片的出口管制；2）開源限制：美國政府可能會限制科技公司開源大模型，以防止技術擴散；3）模型回傳限制：在 2024 年年底發布的出口管制政策中，美國政府已經限制在新加坡等第三國訓練好的模型回傳中國，阻止技術轉移；4）數據獲取限制：美國可能會限制用于 AI 訓練的大規模數據集的獲??；5）算力資源限制：除了芯片管制，還可能限制美國云服務提供商的高性能

38、計算資源的使用。圖表圖表11：DeepSeek 或催化美國提升出口限制壓力或催化美國提升出口限制壓力 資料來源：Semianalysis，華泰研究 免責聲明和披露以及分析師聲明是報告的一部分，請務必一起閱讀。12 科技科技 問題問題#10：DeepSeek 會改變開源軟件生態嗎？會改變開源軟件生態嗎？全球主要大模型公司中，OpenAI、Google、Anthropic、字節、百度等采用閉源模式，Meta、阿里等采用開源模式。如下圖所示，閉源模型一直保持對開源模型的性能優勢。圖表圖表12：開源模型性能進步速度快于閉源模型開源模型性能進步速度快于閉源模型 資料來源：Big Ideas 2024(A

39、rk Investment,2024)，華泰研究 這次 DeepSeek 通過開源接近最先進的閉源的高性能模型，可能降低 AI 技術的使用門檻。開源模式帶來邊際成本持續下降的技術紅利，為 AI 技術的真正普及奠定了基礎。此外，DeepSeek 的做法也可能推動其它 AI 公司重新思考其商業模式。圖表圖表13：國內外主流國內外主流 AI 大模型對比大模型對比 地區地區 公司公司 模型模型 參數量參數量 模態（輸入；輸出）模態（輸入；輸出）開源開源/閉源閉源 發布時間發布時間 美國 OpenAI GPT-o1 300B 文本，圖像；文本，圖像 閉源 2024 年 12 月 美國 OpenAI GP

40、T-4o 未公開 文本，圖像，音頻，視頻（幀）；文本，圖像，音頻 閉源 2024 年 5 月 美國 OpenAI GPT-4 turbo 未公開 文本，圖像；文本，圖像 閉源 2023 年 11 月 美國 OpenAI Sora 未公開 文本，圖像；圖像，視頻 閉源 2024 年 2 月 美國 谷歌 Gemini 1.5 未公開 文本，圖像，音頻，視頻（幀）；文本，圖像 閉源 2024 年 2 月 美國 谷歌 Gemini 未公開 文本，圖像，視頻；文本，圖像 閉源 2023 年 12 月 美國 Anthropic Claude 3 未公開 文本，圖像；文本 閉源 2024 年 3 月 中國

41、百度 ERNIE 4.0 未公開 文本，圖像；文本，圖像，視頻 閉源 2023 年 10 月 中國 商湯 日日新 5.0 600B（MoE）文本，圖像；文本，圖像，視頻 閉源 2024 年 4 月 中國 智譜 AI GLM-4 未公開 文本，圖像；文本，圖像 閉源 2024 年 1 月 美國 Meta Llama 3 70B 文本；文本 開源 2024 年 4 月 美國 微軟 Phi-3 3.8B 文本；文本 開源 2024 年 4 月 中國 阿里巴巴 Qwen 1.5 72B 文本；文本 開源 2024 年 2 月 中國 零一萬物 Yi-VL 34B 文本；文本 開源 2024 年 1 月

42、美國 xAI Grok-1 314B（MoE）文本；文本 開源 2023 年 11 月 中國 深度求索 DeepSeek-R1 671B 文本；文本 開源 2025 年 1 月 資料來源：Stanford ecosystem graphs，公司官網，華泰研究 風險提示風險提示 1）中美貿易摩擦升級，影響產品供需與公司海外布局風險；2）宏觀經濟下行風險；3）創新品滲透不及預期，導致公司增長不及預期。4）本研報中涉及到未上市公司或未覆蓋個股內容，均系對其客觀公開信息的整理，并不代表本研究團隊對該公司、該股票的推薦或覆蓋 免責聲明和披露以及分析師聲明是報告的一部分，請務必一起閱讀。13 科技科技 免

43、責免責聲明聲明 分析師聲明分析師聲明 本人，黃樂平、陳旭東，茲證明本報告所表達的觀點準確地反映了分析師對標的證券或發行人的個人意見；彼以往、現在或未來并無就其研究報告所提供的具體建議或所表迖的意見直接或間接收取任何報酬。一般聲明及披露一般聲明及披露 本報告由華泰證券股份有限公司（已具備中國證監會批準的證券投資咨詢業務資格，以下簡稱“本公司”）制作。本報告所載資料是僅供接收人的嚴格保密資料。本報告僅供本公司及其客戶和其關聯機構使用。本公司不因接收人收到本報告而視其為客戶。本報告基于本公司認為可靠的、已公開的信息編制，但本公司及其關聯機構(以下統稱為“華泰”)對該等信息的準確性及完整性不作任何保證

44、。本報告所載的意見、評估及預測僅反映報告發布當日的觀點和判斷。在不同時期，華泰可能會發出與本報告所載意見、評估及預測不一致的研究報告。同時，本報告所指的證券或投資標的的價格、價值及投資收入可能會波動。以往表現并不能指引未來，未來回報并不能得到保證，并存在損失本金的可能。華泰不保證本報告所含信息保持在最新狀態。華泰對本報告所含信息可在不發出通知的情形下做出修改，投資者應當自行關注相應的更新或修改。本公司不是 FINRA 的注冊會員，其研究分析師亦沒有注冊為 FINRA 的研究分析師/不具有 FINRA 分析師的注冊資格。華泰力求報告內容客觀、公正，但本報告所載的觀點、結論和建議僅供參考，不構成購

45、買或出售所述證券的要約或招攬。該等觀點、建議并未考慮到個別投資者的具體投資目的、財務狀況以及特定需求，在任何時候均不構成對客戶私人投資建議。投資者應當充分考慮自身特定狀況，并完整理解和使用本報告內容，不應視本報告為做出投資決策的唯一因素。對依據或者使用本報告所造成的一切后果，華泰及作者均不承擔任何法律責任。任何形式的分享證券投資收益或者分擔證券投資損失的書面或口頭承諾均為無效。除非另行說明，本報告中所引用的關于業績的數據代表過往表現，過往的業績表現不應作為日后回報的預示。華泰不承諾也不保證任何預示的回報會得以實現，分析中所做的預測可能是基于相應的假設，任何假設的變化可能會顯著影響所預測的回報。

46、華泰及作者在自身所知情的范圍內，與本報告所指的證券或投資標的不存在法律禁止的利害關系。在法律許可的情況下，華泰可能會持有報告中提到的公司所發行的證券頭寸并進行交易，為該公司提供投資銀行、財務顧問或者金融產品等相關服務或向該公司招攬業務。華泰的銷售人員、交易人員或其他專業人士可能會依據不同假設和標準、采用不同的分析方法而口頭或書面發表與本報告意見及建議不一致的市場評論和/或交易觀點。華泰沒有將此意見及建議向報告所有接收者進行更新的義務。華泰的資產管理部門、自營部門以及其他投資業務部門可能獨立做出與本報告中的意見或建議不一致的投資決策。投資者應當考慮到華泰及/或其相關人員可能存在影響本報告觀點客觀

47、性的潛在利益沖突。投資者請勿將本報告視為投資或其他決定的唯一信賴依據。有關該方面的具體披露請參照本報告尾部。本報告并非意圖發送、發布給在當地法律或監管規則下不允許向其發送、發布的機構或人員，也并非意圖發送、發布給因可得到、使用本報告的行為而使華泰違反或受制于當地法律或監管規則的機構或人員。本報告版權僅為本公司所有。未經本公司書面許可，任何機構或個人不得以翻版、復制、發表、引用或再次分發他人(無論整份或部分)等任何形式侵犯本公司版權。如征得本公司同意進行引用、刊發的，需在允許的范圍內使用，并需在使用前獲取獨立的法律意見，以確定該引用、刊發符合當地適用法規的要求，同時注明出處為“華泰證券研究所”，

48、且不得對本報告進行任何有悖原意的引用、刪節和修改。本公司保留追究相關責任的權利。所有本報告中使用的商標、服務標記及標記均為本公司的商標、服務標記及標記。中國香港中國香港 本報告由華泰證券股份有限公司制作,在香港由華泰金融控股（香港）有限公司向符合證券及期貨條例及其附屬法律規定的機構投資者和專業投資者的客戶進行分發。華泰金融控股（香港）有限公司受香港證券及期貨事務監察委員會監管，是華泰國際金融控股有限公司的全資子公司，后者為華泰證券股份有限公司的全資子公司。在香港獲得本報告的人員若有任何有關本報告的問題,請與華泰金融控股（香港）有限公司聯系。免責聲明和披露以及分析師聲明是報告的一部分，請務必一起

49、閱讀。14 科技科技 香港香港-重重要監管披露要監管披露 華泰金融控股（香港）有限公司的雇員或其關聯人士沒有擔任本報告中提及的公司或發行人的高級人員。有關重要的披露信息，請參華泰金融控股（香港）有限公司的網頁 https:/.hk/stock_disclosure 其他信息請參見下方“美國“美國-重要監管披露”重要監管披露”。美國美國 在美國本報告由華泰證券（美國）有限公司向符合美國監管規定的機構投資者進行發表與分發。華泰證券（美國）有限公司是美國注冊經紀商和美國金融業監管局（FINRA）的注冊會員。對于其在美國分發的研究報告，華泰證券（美國）有限公司根據1934 年證券交易法（修訂版）第 1

50、5a-6 條規定以及美國證券交易委員會人員解釋，對本研究報告內容負責。華泰證券（美國）有限公司聯營公司的分析師不具有美國金融監管（FINRA）分析師的注冊資格，可能不屬于華泰證券（美國）有限公司的關聯人員，因此可能不受 FINRA 關于分析師與標的公司溝通、公開露面和所持交易證券的限制。華泰證券（美國）有限公司是華泰國際金融控股有限公司的全資子公司，后者為華泰證券股份有限公司的全資子公司。任何直接從華泰證券（美國）有限公司收到此報告并希望就本報告所述任何證券進行交易的人士，應通過華泰證券（美國）有限公司進行交易。美國美國-重要監管披露重要監管披露 分析師黃樂平、陳旭東本人及相關人士并不擔任本報

51、告所提及的標的證券或發行人的高級人員、董事或顧問。分析師及相關人士與本報告所提及的標的證券或發行人并無任何相關財務利益。本披露中所提及的“相關人士”包括FINRA 定義下分析師的家庭成員。分析師根據華泰證券的整體收入和盈利能力獲得薪酬，包括源自公司投資銀行業務的收入。華泰證券股份有限公司、其子公司和/或其聯營公司,及/或不時會以自身或代理形式向客戶出售及購買華泰證券研究所覆蓋公司的證券/衍生工具，包括股票及債券（包括衍生品）華泰證券研究所覆蓋公司的證券/衍生工具，包括股票及債券（包括衍生品）。華泰證券股份有限公司、其子公司和/或其聯營公司,及/或其高級管理層、董事和雇員可能會持有本報告中所提到

52、的任何證券（或任何相關投資）頭寸，并可能不時進行增持或減持該證券（或投資）。因此，投資者應該意識到可能存在利益沖突。新加坡新加坡 華泰證券（新加坡）有限公司持有新加坡金融管理局頒發的資本市場服務許可證，可從事資本市場產品交易，包括證券、集體投資計劃中的單位、交易所交易的衍生品合約和場外衍生品合約，并且是財務顧問法規定的豁免財務顧問，就投資產品向他人提供建議，包括發布或公布研究分析或研究報告。華泰證券（新加坡）有限公司可能會根據財務顧問條例第 32C 條的規定分發其在華泰內的外國附屬公司各自制作的信息/研究。本報告僅供認可投資者、專家投資者或機構投資者使用，華泰證券（新加坡）有限公司不對本報告內

53、容承擔法律責任。如果您是非預期接收者，請您立即通知并直接將本報告返回給華泰證券（新加坡）有限公司。本報告的新加坡接收者應聯系您的華泰證券（新加坡）有限公司關系經理或客戶主管，了解來自或與所分發的信息相關的事宜。評級說明評級說明 投資評級基于分析師對報告發布日后 6 至 12 個月內行業或公司回報潛力（含此期間的股息回報）相對基準表現的預期（A 股市場基準為滬深 300 指數，香港市場基準為恒生指數，美國市場基準為標普 500 指數，臺灣市場基準為臺灣加權指數，日本市場基準為日經 225 指數，新加坡市場基準為海峽時報指數，韓國市場基準為韓國有價證券指數，英國市場基準為富時 100 指數），具體

54、如下：行業評級行業評級 增持：增持：預計行業股票指數超越基準 中性：中性：預計行業股票指數基本與基準持平 減持：減持：預計行業股票指數明顯弱于基準 公司評級公司評級 買入：買入：預計股價超越基準 15%以上 增持：增持：預計股價超越基準 5%15%持有：持有：預計股價相對基準波動在-15%5%之間 賣出：賣出：預計股價弱于基準 15%以上 暫停評級：暫停評級：已暫停評級、目標價及預測，以遵守適用法規及/或公司政策 無評級：無評級：股票不在常規研究覆蓋范圍內。投資者不應期待華泰提供該等證券及/或公司相關的持續或補充信息 免責聲明和披露以及分析師聲明是報告的一部分，請務必一起閱讀。15 科技科技

55、法律實體法律實體披露披露 中國中國：華泰證券股份有限公司具有中國證監會核準的“證券投資咨詢”業務資格，經營許可證編號為：91320000704041011J 香港香港：華泰金融控股（香港）有限公司具有香港證監會核準的“就證券提供意見”業務資格，經營許可證編號為：AOK809 美國美國：華泰證券（美國）有限公司為美國金融業監管局（FINRA）成員，具有在美國開展經紀交易商業務的資格，經營業務許可編號為：CRD#:298809/SEC#:8-70231 新加坡：新加坡：華泰證券（新加坡）有限公司具有新加坡金融管理局頒發的資本市場服務許可證，并且是豁免財務顧問。公司注冊號：202233398E 北京

56、北京 北京市西城區太平橋大街豐盛胡同28號太平洋保險大廈A座18層/郵政編碼：100032 電話：86 10 63211166/傳真：86 10 63211275 電子郵件：ht- 上海上海 上海市浦東新區東方路18號保利廣場E棟23樓/郵政編碼：200120 電話：86 21 28972098/傳真：86 21 28972068 電子郵件：ht- 華泰證券股份有限公司華泰證券股份有限公司 南京南京 南京市建鄴區江東中路228 號華泰證券廣場1 號樓/郵政編碼：210019 電話：86 25 83389999/傳真：86 25 83387521 電子郵件：ht- 深圳深圳 深圳市福田區益田路5

57、999 號基金大廈10 樓/郵政編碼：518017 電話：86 755 82493932/傳真：86 755 82492062 電子郵件：ht- 華泰金融控股（香港）有限公司華泰金融控股（香港）有限公司 香港中環皇后大道中 99 號中環中心 53 樓 電話：+852-3658-6000/傳真：+852-2567-6123 電子郵件： 華泰證券（美國）有限公司華泰證券（美國）有限公司 美國紐約公園大道 280 號 21 樓東（紐約 10017）電話：+212-763-8160/傳真：+917-725-9702 電子郵件:Huataihtsc- 華泰證券（新加坡）有限公司華泰證券（新加坡）有限公司 濱海灣金融中心 1 號大廈,#08-02,新加坡 018981 電話：+65 68603600 傳真：+65 65091183 版權所有2025年華泰證券股 份有限公司