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　　中信证券研究

　　摘要

　　2025年1月20号 ，DeepSeek-R1正式发布
，性能对标OpenAI o1正式版，引发全球关注 。伴随市场对DeepSeek讨论的持续发酵 ，在惊叹于DeepSeek优秀的SOTA测试表现之外
，市场担心科技巨头在AI领域的巨额算力是否“物有所值
”，以及AI算力的业绩增长逻辑能否延续
。

　　我们认为：Deepseek在模型训练成本降低方面的最佳实践 ，料将刺激科技巨头采用更为经济的方式加速前沿模型的探索和研究
，同时将使得大量AI应用得以解锁和落地。算法训练带来的规模报酬递增效应以及单位算力成本降低对应的杰文斯悖论等，均意味着中短期维度科技巨头继续在AI算力领域进行持续
、规模投入仍将是高确定性事件 。

　　我们看好国产算力需求增长、AI+应用场景持续拓宽 、端侧AI普及度持续提升等相关投资机会。

　　DeepSeek快速破圈

　　推动AI平权进程

　　2025年1月20号 ，DeepSeek-R1正式发布并开源，以其低成本+高性能+开源等特点引发全球关注
。DeepSeek-R1通过模型层面的创新
，在芯片受限/低算力投入的背景下达到了全球顶尖闭源模型的性能水平。

模型概况：推理能力对标OpenAI o1，性价比优势突出 。参考DeepSeek官方发布的论文 ，DeepSeek-R1作为开源强化学习大模型
，在数学、编程
、复杂问题解决等领域体现强大推理能力，整体来看 ，模型的推理能力与OpenAI o1相当
。定价来看
，R1的API定价较OpenA o1呈现数量级下降。

技术解读：R1-zero将减法做到极致，R1方案采用两阶段强化学习 ，有望开启全新Scaling Law 。我们认为
，R1的技术方案可以被快速应用于复杂推理能力要求高的场景中，如数学、代码 、科研等 ，助力以Agent形式为代表的应用形态全面落地
。

　　DeepSeek的最大价值在于首次实现了类O1模型的复现
，并将其开源，推动了AI平权的进程。随着DeepSeek的快速破圈 ，国内硬件生态和应用生态迅速向其聚拢，有望基于DeepSeek搭起国内AI软硬件大生态 。

　　表1：DeepSeek-R1对标OpenAI o1具有性价比优势

　　具体分析内容（包括相关风险提示等）详见报告：

　　2025-02-14|《前瞻研究行业美股半导体专题报告—Deepseek之后美股AI半导体投资的再思考》

　　作者：陈俊云
，高飞翔

　　2025-02-10|《计算机行业策略观点—周观点：AI平权，跟进聚焦》

　　作者：杨泽原 ，丁奇
，廖原，潘儒琛 ，马庆刘
，孙竟耀，曲松

　　2025-02-10|《通信行业重大事项点评—DeepSeek加速国产AI生态发展 ，推荐国产算力网络及运营商》

　　作者：黄亚元
，李赫然

　　2025-02-05|《通信行业重大事项点评—DeepSeek大超预期，推荐国内AI算力网络和端侧投资机会》

　　作者：黄亚元 ，魏鹏程
，李赫然，李鹞 ，周翰林

　　2025-02-04|《计算机行业“智能网联”系列报告57—DeepSeek对模型
、算力、应用的启示》

　　作者：杨泽原，丁奇
，潘儒琛，马庆刘 ，孙竟耀

　　2024-12-30|《计算机行业“智能网联 ”系统报告56—DeepSeek V3发布
，加速AI应用落地》

　　作者：杨泽原，丁奇 ，马庆刘
，孙竟耀

　　2025-02-01|《主题策略聚焦系列—2025年A股十大主题展望》

　　作者：秦培景，刘易 ，王冠然
，侯苏洋，卿施典 ，白弘伟
，任恒（金麒麟分析师）毅，许英博 ，刘海博，姜娅
，王喆，陈竹 ，徐涛

　　DeepSeek有望带动

　　AI全产业链发展

　　DeepSeek通过技术突破和生态开放
，有望带动国内AI全产业的快速发展，其低成本 、高性能
、开源的特性正在改变全球AI产业链格局 ，推动中国从“算力追随者
”向“生态主导者”转型
。华为昇腾云、腾讯云 、阿里云
、百度智能云等CSP厂商都陆续地在其云服务平台上线了DeepSeek的大模型
，华为昇腾、海光信息 、天数智芯等AI算力芯片厂商也均适配DeepSeek，我们看好DeepSeek对于国内AI产业链发展的拉动。

　　AI算力：DeepSeek训练效率大幅提升 ，助力推理算力需求高增

　　我们认为
，DeepSeek模型相比GPT4模型更小的参数量意味着更低的推理成本，推理成本的降低将是AI应用普及的前奏 。当前AI应用渗透率仍然较低 ，产业仍在早期
，根据中信证券研究部云基础设施组的测算，随着Agent成为流量入口 ，如果渗透率达到30%左右，全球Agent的推理token数量将增长3个数量级以上
，且视频生成与实时视频理解等形态的AI同样有望带来巨量需求增长，并且根据我们对视频生成模型的测算 ，视频推理算力需求有望达到训练算力需求的2-3个数量级以上
。算力需求的指数级提升与模型训练推理成本的下降将构成产业飞轮
，带动全产业链扩张，随着AI进一步普及到日常生活与产业当中 ，我们认为推理算力需求仍将驱动AI算力产业链持续增长。

　　表2：全球Agent所需算力需求测算

　　算力产业链环节多
、规模大、成长性好
，算力芯片 、服务器、网络通信环节是算力产业链最大的子领域，根据中信证券研究部外发报告《科技产业行业AI系列报告—算力产业链研究框架2024》（2024-09-03）的测算 ，2025年芯片
、AI服务器相比2023年均有4倍以上业绩弹性
，光模块有2倍以上业绩弹性 。对于中国国产大模型而言，国产算力是相对稳定可靠的选项 ，能够支撑国产大模型从研发走向商业化。

　　图1：算力产业链主要环节构成

　　具体分析内容（包括相关风险提示等）详见报告：

　　2025-02-12|《前瞻研究行业美股科技板块专题报告—全球2025年AI CAPEX测算更新》

　　作者：陈俊云
，高飞翔，贾凯方

　　2025-02-04|《计算机行业策略观点—2月思路：拥抱国产AI应用+算力 》

　　作者：杨泽原 ，丁奇，潘儒琛
，马庆刘，孙竟耀 ，曲松

　　2025-01-22|《科技产业行业重大事项点评—星际之门（STARGATE）发布
，全球算力高增》

　　作者：许英博，徐涛 ，杨泽原
，丁奇，黄亚元 ，陈俊云
，马庆刘，高飞翔 ，雷俊成
，魏鹏程，孙竟耀 ，曲松

　　2025-01-14|《电子行业半导体重大事项点评—美国AI芯片制裁升级，倒逼国产算力及先进制程发展》

　　作者：徐涛
，雷俊成，王子源 ，夏胤磊

　　2025-01-14|《计算机行业“构筑中国科技基石 ”系列报告38—信创产业：算力生变
，落地提速》

　　作者：杨泽原，丁奇 ，潘儒琛
，马庆刘，孙竟耀

　　2024-12-31|《电子行业算力专题系列报告1—从国产算力需求看先进制程增量空间》

　　作者：徐涛 ，杨泽原
，雷俊成，王子源 ，夏胤磊
，程子盈

　　2024-12-13|《计算机行业“智能网联
”系列报告54—算力需求测算：Agent+Sora》

　　作者：杨泽原，丁奇 ，马庆刘，孙竟耀

　　2024-09-03|《科技产业行业AI系列报告—算力产业链研究框架2024》

　　作者：丁奇
，许英博，杨泽原 ，徐涛
，黄亚元，陈俊云 ，刘易
，孙竟耀

　　2025-02-10|《新材料行业跟踪点评—看好AI和固态电池的产业逻辑持续兑现》

　　作者：李超（金麒麟分析师），陈旺 ，俞腾
，郭柯宇

　　2025-01-21|《能源化工行业电子树脂跟踪点评—算力硬件迭代，高频高速树脂加速放量》

　　作者：王喆 ，孙臣兴
，刘同心

　　AI应用：DeepSeek低成本+强能力助推AI应用全面落地，开源开放下生态有望持续壮大

　　DeepSeek模型性价比持续提升下 ，国内AI应用依托丰富生态和成熟流量加速各领域落地，同时对复杂推理场景有明显带动作用
，其中，Agent模式有望以更长的任务流程、更好的场景理解 、更高的自主能力 ，成为所有AI应用落地的最佳载体之一
。此外
，DeepSeek模型开源开放的特点有助于不同场景应用落地，配套生态有望不断丰富壮大。建议重点关注企业管理（员工助手
、面试、营销） 、教育（数学
、竞赛）、科研（药物 、材料研发）
、法律（合同全案分析）、医疗（病历纵向追踪） 、金融等场景 。

　　（1）AI+金融：拥抱AI变革将是必选项

　　相比于两年前ChatGPT发布带来的影响 ，此次Deepseek创新推动大模型从闭源走向开源
，大幅降低本地化部署成本和门槛
。传统金融机构拥抱AI变革成为必选项，预计在降本增效
、风险控制、客户服务等方面可能较快取得成效 ，而商业模式创新尚需观察。

保险：Deepseek有利于重运营的财产险和健康险板块实现降本增效
，而重销售的寿险板块影响预计相对有限 。

证券：短期来看，人工智能主要应用于智能客服 、数据整理、代码生成等领域 ，有利于提升证券公司财富管理
、投资银行等业务部门以及中后台的运营效率
。长期来看
，在投资与研究领域深层次思考的潜力仍值得挖掘。多家券商陆续官宣已完成DeepSeek-R1模型的本地化部署，下一步需要观察各券商在通用业务场景和专用业务场景的落地效果 。

资管：部分代表公司分别在平台化发展和被动化趋势具有优势地位 ，有望受益AI能力提升
。

金融科技：Deepseek的出现阶段性证明在美国算力出口限制下中国人工智能技术持续发展以及成本持续优化的可行性。我们看好在这轮AI浪潮下，已经具备研发基础和技术实力的头部金融科技平台未来潜在的商业模式创新和运营效率的持续提升 。

　　图2：传统金融机构拥抱AI变革成为必选项

　　（2）AI+教育：2025年有望加速进入商业化落地阶段

　　近期教育领域公司纷纷拥抱Deepseek
，强推理能力AI大模型的加持有望实现对于复杂推理场景的深度赋能，教育领域的Agent模式落地场景将更加丰富 ，而在相关领域应用场景的理解与数据积累以及产品化能力水平或将成为新的商业化竞争优势
。我们看好目前在Deepseek催化下
，教育+AI在教育硬件、软件订阅 、智慧校园三个赛道上的商业化落地，同时看好其对于传统教培领域的效率提升。

　　图3：教育+AI三大重要商业化市场

　　（3）AI+医疗：大模型驱动AI诊疗技术进步

　　医疗垂类大模型凭借更强的理解
、生成、多模态能力 ，从提质 、增效两条路径拓展了更复杂情境下的AI+医疗市场空间 。国内企业发布的AI医疗垂类大模型数量已超50个
，且在应用落地层面悉数采用和美国市场相同的先B后C战略。

　　国内大模型辅助诊疗应用落地具备两大驱动因素：1）基层医疗资源稀缺；2）AI诊疗智能化产品能以高性价比方式提高诊疗效率
。据中信证券研究部计算机医疗产业链组测算，2025-2029年国内大模型智能诊疗产品B端
、G端累计市场空间近200亿元 ，C端年理论市场空间超700亿元。拥有底层模型、数据壁垒以及产品客户积累的企业有望率先受益 。

　　图4：全场景AI诊疗解决方案

　　图5：AI医疗发展主要阶段及代表性诊疗辅助软件产品

　　图6：2019-2028年中国AI医疗市场规模（含预测）

　　资料来源：Frost Sullivan（转引自前瞻产业研究院）
，中信证券研究部 注：2024-2028年数据为前瞻产业研究院预测

　　其中，医学影像AI是当下医疗领域最重要的发展方向之一 ，经过近十年的发展
，影像AI获得广泛运用，进入商业化1.0时代
。2024年11月 ，国家医保局将AI辅助诊断单列为扩展项，我们认为影像AI商业化有望持续获得大力推动。2025年初
，DeepSeek系列模型以其高性能 、低成本
、开源等优势，成为现象级LLM大模型 ，我们认为LLM大模型技术有望持续向医学影像领域迁移
，有助于拥有医学影像数据要素的平台型企业开发出高性能的基座模型，基座模型有望在模型训练、商业化部署等多个领域给行业带来深刻变革 ，影像AI或将进入2.0时代 。

　　图7：医学影像基座模型示意图

　　资料来源：Zhang S
， Metaxas D． On the challenges and perspectives of foundation models for medical image analysis[J]． Medical image analysis， 2024 ， 91： 102996．
，中文注释来自中信证券研究部

　　具体分析内容（包括相关风险提示等）详见报告：

　　2025-02-12|《教育行业重大事项点评—“Deepseek奇点”到来，教育+AI商业化落地加速》

　　作者：姜娅 ，冯重光
，郑逸坤，蔡瀚毅

　　2025-02-12|《计算机行业智能体系列报告4—AI+医疗：全球创新落地加速》

　　作者：杨泽原 ，陈竹，丁奇
，宋硕，潘儒琛

　　2025-02-11|《医疗产业链行业AI系列跟踪点评—AI医疗影像：迎接大模型时代》

　　作者：宋硕 ，陈竹
，曾令鹏

　　2025-02-10|《非银行金融行业热点跟踪点评—全面拥抱AI变革，释放新的发展潜能》

　　作者：童成墩 ，邵子钦
，田良，薛姣 ，陆昊
，林永健

　　2025-02-06|《计算机行业智能体系列报告3—Agentforce拨云见日，管理软件扬帆再起》

　　作者：杨泽原 ，丁奇
，马庆刘，潘儒琛

　　2025-02-05|《计算机行业智能体系列报告2—Deep Research：深度推理+联网搜索打造研究分析利器》

　　作者：杨泽原 ，丁奇，潘儒琛
，马庆刘

　　2025-01-23|《计算机行业产业互联网系列—金融篇8：中长期资金入市+AI赋能，看好金融信息服务》

　　作者：杨泽原 ，丁奇
，潘儒琛

　　端侧AI：DeepSeek是国内AI生态级的突围，有望加速推动端侧AI落地

　　DeepSeek将对AI软件 、AI硬件等应用厂商赋能 ，有望加速国内外AI应用的快速发展
，推动端侧AI的快速落地
。同时物联网端侧AI作为AI应用的重要载体之一，在DeepSeek所带来的模型小型化和开源化的趋势下有望迎来加速落地。Counterpoint预测 ，未来端侧AI将驱动蜂窝模组出货增长
，出货量将在2023-2027年之间达到73%的复合增长率 。

　　在大模型理解及交互能力快速提升+对外API调用成本快速下降的背景下，我们认为AI落地有望百花齐放
。AI手机仍然是核心方向 ，同时建议重点关注AIoT（眼镜
、智能家居）、AI PC 、机器人的产业链机会。

　　图8：大模型应用从云到端
，硬件厂商主导权强化

　　图9：手机、PC
、AIoT落地AI的节奏预测

　　具体分析内容（包括相关风险提示等）详见报告：

　　2025-02-14|《电子行业算力专题系列报告2—从DeepSeek算力需求看硬件受益方向》

　　作者：徐涛，杨泽原 ，雷俊成，王子源
，夏胤磊，程子盈

　　2025-01-15|《电子行业深度专题—云端先行 ，终端跟进
，AI PCB大有可为》

　　作者：徐涛，雷俊成

　　2025-01-08|《电子行业端侧AI跟踪点评—端侧AI加速落地 ，存储厂商迎机遇》

　　作者：徐涛
，胡叶倩雯，程子盈

　　2025-01-06|《电子行业端侧AI跟踪点评—CES 2025前瞻：AI端侧百花齐放》

　　作者：徐涛 ，胡叶倩雯
，梁楠，唐佳

　　2025-02-10|《计算机行业智能网联系列报告58—“智驾平权 ”：智能驾驶投资框架2025》

　　作者：丁奇 ，徐涛
，杨泽原，尹欣驰

　　2025-01-13|《汽车及零部件行业跟踪点评—OpenAi亲自下场 ，自研机器人或成通向AGI必由之路》

　　作者：李景涛，尹欣驰
，黄耀庭，陈彦龙 ，孙晨晔

　　2025-01-08|《汽车及零部件行业智能汽车2024年销量总结和2025年展望—智能汽车系列No.7—AI驱动商业化加速
，2025智驾拐点正在到来》

　　作者：尹欣驰，武平乐 ，许英博
，李景涛，丁奇 ，梁楠
，雷俊成

　　投资建议

　　DeepSeek新一代模型的发布意味着AI大模型的应用将逐步走向普及，加速AI应用全面落地；同时 ，其有望开启全新的Scaling Law
，模型重心逐步从预训练切换到强化学习、推理阶段，助力算力需求持续增长 。建议关注三个细分主题：

　　① 国产算力产业建设将迎来爆发期 ，关注相关的算力芯片 、配套铜互连及AIDC等板块；

　　② AI+应用场景将持续拓宽，关注相关的AI+办公软件
、AI+工业以及数据服务等板块；

　　③ 端侧AI普及度将持续提升
，关注相关的AI手机、AIoT配套产业链以及脑机接口等板块
。

　　美股科技方面，考虑到AI Agent的超预期进展 ，以及Deepseek最新算法对全球市场的扰动
，北美云计算巨头CAPEX支出总量 、细分结构等亦成为当下资本市场最为关心的内容之一。综合需求
、投入方向等因素分析，我们认为2025年美股科技算力产业链将继续保持较高景气度 。

　　图10：AI投资机会梳理

　　风险因素

　　DeepSeek发展不及预期；AI算力需求不及预期风险；端侧AI需求不及预期风险；AI被不当使用造成严重社会影响 ，AI应用产品拓展不及预期；AI潜在伦理、道德 、用户隐私风险。企业数据安全风险；信息安全风险；行业竞争加剧；美国对中国半导体产业制裁超预期；全球供应链进扰动；地缘政治风险；科技领域政策监管持续收紧风险；私有数据相关的政策监管风险；全球宏观经济复苏不及预期风险；宏观经济波动导致欧美企业IT支出（尤其是AI支出）不及预期风险；国内新型基础建设不及预期及数字经济政策落地不及预期的风险；流量增长不及预期；云厂商
、运营商资本开支不及预期；技术方案迭代的风险
。算力芯片供应链风险；芯片产能供给不足的风险；互联网大厂资本开支不及预期；相关产业政策出台进展和力度不及预期；芯片技术迭代不及预期；国产先进制程量产进展不及预期。车企自研芯片进展不及预期；自研芯片性能不及预期；高阶智驾渗透率提升不及预期；汽车行业销量下行风险等；消费电子下游需求不及预期；技术迭代不及预期；机器人市场需求低于预期；AR/VR产品量产进展不及预期等；金融信息服务行业竞争加剧的风险；证券交易信息的许可（金麒麟分析师）经营风险；数据安全风险；AI应用落地不及预期的风险；大模型带来的合规风险；传统公司AI落地能力不足；未能预期到颠覆性创新可能；部分金融科技公司估值偏高；客户拓展不及预期风险；AI辅助诊疗行业政策变动的风险；市场竞争进一步加剧的风险；宏观经济波动风险；行业及企业声誉风险；医学影像数据伦理风险；医疗器械注册失败风险；下游医保支付受限风险；教育行业政策变动风险 。