DeepSeek：全球AI影响（应用）-华泰证券-202501.pdf
这份文档是华泰证券发布的关于DeepSeek大模型及其对全球AI影响的应用报告。报告主要探讨了DeepSeek模型的关键变化、DeepSeek与Meta开源协议的异同、模型成本下降、模型蒸馏、海外科技厂商对DeepSeek的态度，以及DeepSeek对各行各业的影响。
**核心观点：**
* **DeepSeek的技术优势与地位：** DeepSeek大模型在开源领域表现突出，已成为全球开源模型的领军者，并且在iOS应用下载榜中排名靠前。DeepSeek采用了多头潜注意力与多Token预测两大算法创新，允许使用较少的计算量来训练和推理，降低了模型成本。
* **模型成本下降：** DeepSeek的低成本优势体现在其显著低于其他模型的推理成本，这有助于降低AI应用的门槛，推动规模化应用。例如，DeepSeek-chat的1M Tokens输入成本仅为0.14美元，而OpenAI的OpenAI o1-mini则为3美元。
* **开源协议与蒸馏：** DeepSeek采用MIT许可证进行开源，允许自由使用、修改和分发模型，包括用于商业目的。模型蒸馏技术是提高模型推理能力的重要手段。DeepSeek-R1通过蒸馏技术显著增强了较小模型的推理能力，对于更强大的模型蒸馏成更小的模型可以获得更好的结果。
* **海外科技厂商的拥抱：** 多个海外科技厂商，如微软、AMD等，都在积极拥抱DeepSeek，并将其集成到各自的产品和服务中。DeepSeek的开源模式使其易于被广泛采用，并有望推动AI技术的普及。
* **行业影响：**
* **微软：** 将DeepSeek-R1集成到其产品中，有助于微软推动AI在各个领域的应用，并降低成本。
* **SAP：** SAP将积极评估DeepSeek的AI模型，并可能将其应用于中国市场，以降低成本并增加产品竞争力。
* **ServiceNow：** ServiceNow将评估DeepSeek，以增强其AI平台的功能，提高效率。
* **模型应用与商业化：** AI应用正从产品化走向商业化，最终实现规模化，这将加速AI在各行各业的应用。
* **数据中台：** 面向AI的数据中台产品具有全量企业数据聚合、高质量数据治理和面向AI应用开发的工程环境三大特征。
* **2025年展望：** 在商业化的过程中，有竞争也有合作，在DeepSeek的推动下，AI模型正朝着性价比提升、应用放量加速的方向发展。
* **资本支出与算力：** 大模型的发展离不开大规模算力投资。虽然DeepSeek的蒸馏策略可以降低成本，但更强大的基础模型和更大规模的强化学习仍然是必要条件。
* **中国视角：** 中国在AI领域正在快速追赶，DeepSeek的出现为国内AI发展提供了新的机遇，模型优化和性价比提升有望推动应用放量。
**风险提示：**
* 宏观经济波动、技术进步不及预期等因素可能对AI发展产生负面影响。
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