DeepSeek对于科技和更广义经济的含义是什么？（译）-摩根-202501.pdf
这份摩根士丹利的研究报告主要探讨了DeepSeek对于科技和更广泛经济的影响，并分析了多个行业和公司的潜在机遇与风险。
**核心要点：**
* **DeepSeek降低GenAI模型训练成本：** DeepSeek的低成本模型表明GenAI模型的训练成本将大幅下降，加速GenAI产品的创新、可用性和应用渗透。
* **美国科技巨头持续投入资本支出：** 美国科技巨头仍计划在2025/2026年投入约6500亿美元用于资本支出，这将推动GenAI产品的创新和可用性。
* **GenAI ROIC提升：** 计算成本下降和使用渗透率上升将推动互联网和软件行业的GenAI ROIC提高。
**关键议题：**
* **美国LLM领导者的回应：** 分析美国LLM领导者如何调整应对DeepSeek带来的竞争。
* **地缘政治影响：** 探讨与出口管制和LLM商品化相关的半成品问题。
* **ASIC芯片未来发展：** 评估对ASIC芯片未来发展的乐观预期。
* **蒸馏能力：** 分析蒸馏能力在模型效率和成本降低中的作用。
**行业和公司影响：**
* **半导体：** DeepSeek的成功不会改变半导体行业的投资计划，成本降低加速推理采用。
* **互联网：** 降低成本障碍将推动产品创新和采用，利好拥有庞大资本支出和用户基础的公司（如GOOGL、META、AMZN）。
* **能源：** 关注美国人工智能基础设施增长对能源需求的影响。数据中心是推理驱动的。对美国数据中心管道的分析表明，已知管道的绝大部分是AI推理和非AI用例，而不是AI训练。
* **其他行业和公司：** 讨论了数据中心互连（DCI）、IT硬件、AI“挑选和铲土”公司（如戴尔、STX）以及苹果公司等的影响。
* **电信行业：** 出投资者对人工智能机遇的认识增加和服务器提供商支出环境触底反弹推动的多重扩张YTD。
估值的提升主要来自于EPS的上升,而NTM的提升则较为有限,没有显著的AI收入拉动或电信业V型复苏轨迹预计云需求将保持强劲,但在人工智能加速或可插拔牵引力增强之前,预计增长空间有限
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