通信行业研究：DeepSeek算力效率提升≠算力通缩，国产算力需求方兴未艾.pdf
这份报告深度分析了通信行业，重点关注了DeepSeek在AI算力效率提升方面的影响，并探讨了国产算力的发展前景。
报告核心观点：
1. **DeepSeek算力效率提升的启示：** DeepSeek通过大规模专家并行（EP）与计算通信重叠（DP）技术，显著提升了算力效率。这种优化架构带来了高利润率，但也引发了对算力通缩的讨论。报告认为，算力效率是新的Scaling Law方向，模型参数量、效率、数据规模才是关键。
2. **MaaS模式的盈利潜力：** 基于DeepSeek的案例，报告认为MaaS（Model-as-a-Service）模式具有盈利潜力。拥有大规模集群、高用户并发的公有云厂商有望脱颖而出。
3. **算力需求展望：** 报告认为，算力需求将持续强劲。
* **多模态和AI Agent带来算力增长：** 多模态应用和AI Agent的出现将增加单次请求调用的tokens数量，推动算力需求增长。
* **AI Chatbot潜力：** 报告估算AI Chatbot应用对AI芯片的需求量巨大，市场前景广阔。
4. **投资建议与风险提示：** 报告建议关注算力链相关板块，包括能实现大集群的运营商云、具有丰富客户资源的互联网大厂云、以及国产芯片和交换机厂商。同时，报告也提示了AI落地不及预期、芯片供应不足、客户对公有云接受度、行业竞争加剧等风险。
5. **DeepSeek案例分析：** DeepSeek-V3/R1通过混合专家模型（MoE）和高单卡利用率实现了算力效率的提升。报告详细分析了DeepSeek的成本结构和收入构成，并指出虽然DeepSeek的算力需求量相对较小，但其高算力效率以及多模态、Al Agent等应用的发展，都将推动算力需求的增长。
6. **算力需求影响因素：** 影响算力需求的关键因素包括算力效率、算力冗余和用户使用强度。DeepSeek案例凸显了算力效率的重要性，同时，用户数、使用频次的提升也会带来算力需求的增长。
7. **国产算力展望：** 报告强调了国产算力芯片的重要性，并看好深度参与算力产业链的国产芯片和交换机厂商。
总结而言，这份报告认为，DeepSeek的案例展现了算力效率的重要性，并预示着算力需求将持续增长。报告看好MaaS模式的发展潜力，并建议关注算力链相关板块的投资机会。
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