TMT行业AI产业系列跟踪专题研究报告：从DeepSeek看国内AI产业趋势.docxVIP

内容目录

DeepSeek推出对标o1开源模型，国产大模型攻城略地 1

DeepSeek与国产算力：形成打破海外AI垄断的合力 3

AI应用：AI普惠化趋势下，产品大规模落地可期 3

投资建议 6

风险提示 8

图目录

图1：DeepSeek-R1性能指标对比 1

图2：DeepSeek-R1输入输出价格对比 1

图3：DeepSeek-R1-Zero在训练期间的AIME准确性 2

图4：DeepSeekDAU趋势图 2

图5：昇腾社区上线DeepSeek系列模型 3

图6：AGI层级划分 5

图7：不同层级中AI的能力 5

表目录

表1：海外部分AI应用端公司动态 4

表2：重点关注公司及盈利预测 6

DeepSeek推出对标o1开源模型，国产大模型攻城略地

定价低廉+性能比肩全球顶尖模型+开源，DeepSeek引起全球关注。2025年1月20日，DeepSeek正式发布DeepSeek-R1模型，并同步开源模型权重。该模型在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI的o1正式版。API定价方面，DeepSeek-R1API服务定价为每百万输入tokens1元（缓存命中）/4元（缓存未命中），每百万输出tokens16元；约是OpenAI-o1对应定价的1.8%/3.6%和3.7%。

图1：DeepSeek-R1性能指标对比 图2：DeepSeek-R1输入输出价格对比

数据来源：DeepSeek官网， 数据来源：DeepSeek官网，

技术路径上，传统大模型训练依赖监督微调（如人工标注数据），而DeepSeekR1-zero是完全依赖强化学习（RL）训练的大语言模型，能够在无监督环境下通过自我反思和环境交互优化策略，提升了模型的推理性能,证明了模型仅通过RL就能够实现有效学习和泛化的能力。例如，当AIME基准测试采用多数表决时，DeepSeek-R1-Zero的性能从71.0%上升到86.7%，超过了OpenAI-o1-0912的性能。

图3：DeepSeek-R1-Zero在训练期间的AIME准确性

数据来源：DeepSeek-AI:《DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》，

DAU快速上升，成为行业现象级产品。2025年2月8日，QuestMobile数据显示，DeepSeek在1月28日的DAU（日活跃用户数）首次超越豆包，随后在2月1日突破3000万。

图4：DeepSeekDAU趋势图

数据来源：QuestMobile，

DeepSeek与国产算力：形成打破海外AI垄断的合力

DeepSeek通过算法创新，大幅降低了推理模型输入/输出定价。在短期内，加强了国产训练芯片对海外高端训练芯片的替代逻辑，同时使国产芯片在推理端更具性价比，为国产算力芯片打开了潜在市场空间，加速其在训练、推理侧的部署和应用。近期，DeepSeek系列新模型上线华为昇腾社区。据华为官方，部署DeepSeek-V3模型需配置4台Atlas800IA2（8*64G）服务器资源。国内方面，京东云、腾讯云、火山引擎、阿里云等也已官宣上架DeepSeek模型，国产算力利用率预期提升。海外方面，亚马逊、微软、英伟达等科技巨头也陆续接入DeepSeek-R1。长期视角下，尽管DeepSeek降低了单个模型的部署成本，但部署大模型的成本下降有望吸引更多厂商关注并使用AI技术，AI应用有望大规模落地，推理算力需求将显著增长，相关厂商有望加速进入业绩兑现期。国产算力产业链中，芯片、服务器、IDC和云服务等环节龙头厂商有望充分受益。

图5：昇腾社区上线DeepSeek系列模型

华为官方微信公众号，

AI应用：AI普惠化趋势下，产品大规模落地可期

DeepSeek的开源和低成本特性有望促进AI技术普惠化，使AI应用更具爆发潜力。2025年2月10日，李强主持召开国务院常务会议，研究提振消费有关工作。会议指出，强化消费品牌引领，支持新型消费加快发展，促进“人工智能+消费”等，持续打造消费新产品新场景新热点。我们认

为在此背景下，AI有望深度赋能传统SaaS、IaaS业务模式，打造产品差异点，刺激消费意愿。同时，海外方面，部分AI应用相关个股已逐步兑现业绩，在