国海证券深度解析DeepSeek：重塑人工智能格局与算力需求

国海证券在其最新报告中深入分析了DeepSeek在人工智能领域的影响，特地撰写了题为《DeepSeek十大关键问题解读——人工智能系列深度》的研究文章。该报告共计22页，主要探讨DeepSeek的算法创新及其对算力需求的深远影响，指出这一技术有可能引领开源AI时代的到来，同时重塑国产AI的估值体系。

报告明确了DeepSeek对算力的直接影响。依据Jevons悖论，虽然DeepSeek在短期内可能导致训练阶段算力需求的下降，但随着推理过程中的成本降低，模型的使用将吸引更多用户进行调用，从而促使算力需求的增加。例如，英伟达的H100 GPU租赁价格在这样的需求中上升，反映出当前算力需求仍然呈上升趋势。从中长期来看，推理算力的需求有望持续增长，预示着行业内的算力市场将面临重新洗牌。

报告中指出，文本和多模态输入在算力需求上的差异显著。与传统的单模态模型相比，多模态模型能够处理更加丰富和复杂的信息类型，其算法复杂度及参数量也显著增加，这对算力的速度、精度及性能提出了更高的要求。随着多模态应用的日益广泛，这种对算力的需求将引发新的技术升级，进一步推动算力发展的边界。

在芯片未来格局方面，英伟达凭借其在计算能力和生态系统上的优势，预计未来将继续主导高等级芯片市场，尤其是在通用人工智能（AGI）研发的领域。同时，在推理计算的环节上，市场正在经历推理化、国产化、ASIC化的趋势。DeepSeek正在积极调整其模型，以适应国产芯片的需求，从而促进国内推理算力的增长。由于ASIC芯片在性能、能效及成本上的优势，其市场占有率在AI推理场景中也在不断提升。

DeepSeek系列模型之所以引起广泛关注，主要是因为其在模型结构、训练方法以及专为GPU优化方面的突出表现，大幅降低了训练成本。DeepSeek的开源性质使得下游企业能够进行本地部署或云端调用，进而降低了模型调用的整体成本。这一系列快速技术突破和开源政策，不仅改变了海外对国内模型构建能力的看法，还打破了长期以来高级闭源模型所形成的封闭生态。

在选择模型架构时，报告还指出了MoE（Mixture of Experts）架构在计算效率、AI响应速度、处理复杂任务能力及灵活性方面相较于传统Dense模型的诸多优势。蒸馏技术的运用旨在减少大参数模型在部署实际应用中的局限性，促进本地部署及端侧应用的迅速发展。多模态技术正在不断扩展，从文本向更多类型的模态延伸，DeepSeek的应用将对AI技术的降本与推理能力增强起到促进作用，加速其应用在各领域的普及。

北美的一些互联网巨头也在加大对服务器和数据中心的资本开支，以充分重视DeepSeek技术的发展。这一趋势亦表明DeepSeek在全球范围内的影响力正在不断攀升，未来有望为人工智能领域的发展注入新的动力。

国海证券的这份报告提供了关于DeepSeek技术的全面洞察，明确了其在人工智能领域的革命性意义，无论是算力需求的变化，还是模型架构与芯片技术的革新，DeepSeek都将成为推动未来人工智能进步的重要力量。随着技术的不断演进，行业各方对DeepSeek及其衍生技术的关注将持续升温，未来的人工智能市场将更加充满活力及挑战。