信达证券：DeepSeek-R1是AGI的里程碑 中长期利好算力硬件

（原标题：信达证券：DeepSeek-R1是AGI的里程碑 中长期利好算力硬件）

智通财经APP获悉，信达证券发布研报称，在通向AGI的道路上，算法创新和算力资源都不可或缺。早在2024年，市场就明确了推理市场要想实现繁荣必须降低推理成本的结论。如今，豆包、DeepSeek研究团队的相关工作成功地大幅度降低了推理成本，推进了AI的产业化。DeepSeek的成功，是开源模型相对闭源模型的一次飞跃。从推理市场上看，推理有望快速放量，文生文、文生视频、图生视频的各类功能或快速迭代，并使得AI真正的理解物理世界，自动驾驶、人形机器人、AI在各行各业掀起产业革命的奇点临近。

信达证券主要观点如下：

DeepSeek树立里程碑，挖掘算法创新的价值潜力

Deepseek V3仍是基于Transformer架构的模型，是一个强大的专家混合 (MoE) 语言模型，总共有 671B 个参数，每个令牌激活了 37B参数。DeepSeek-V3主要贡献包括：架构层面创新的负载均衡策略和训练目标，预训练层面大幅提高训练效率，后训练层面DeepSeek-R1的知识提炼等。DeepSeek团队仅以2.664M H800 GPU小时的经济成本，在14.8T tokens上完成了DeepSeek V3的预训练。Deepseek R1是基于Deepseek V3的架构上的集大成之作，性能对标OpenAI-o1。DeepSeek-R1-Zero 是一种通过大规模强化学习 (RL) 训练的模型，没有监督微调 (SFT) 作为初步步骤，展示了卓越的推理能力。

通过强化学习，DeepSeek-R1-Zero 自然而然地出现了许多强大而有趣的推理行为。其中，DeepSeek-R1-Zero展示了自我验证、反射和生成长CoT等功能，这标志着研究界的重要里程碑。值得注意的是，这是第一个验证的开放研究，可以纯粹通过RL来激励的LLMs推理能力，而无需SFT。这一突破有望为该领域的未来发展铺平道路。此外，DeepSeek团队开源了 DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1 以及基于(1.5B、7B、8B、14B、32B、70B)，在部分测试上性能超越 OpenAI o1-mini。

OpenAI掀起反攻号角，o3-mini和Deep Research相继发布

为了应对DeepSeek的挑战，OpenAI发布了O3-mini，理解物理世界能力、编程能力大幅提升。o3-mini在物理模拟高难度挑战中展现出惊人的实力，在模拟小球的转动时，o3-mini具备更强的物理推理能力，而DeepSeek R1则出现了反重力现象。此外，o3-mini能生成四维空间内小球的弹射程序，展现出很高的潜力。

此外，OpanAI还发布了Deep Research，这是 OpenAI 新发布代理——仅需一个提示，ChatGPT 将查找、分析和综合数百个在线资源，以创建研究分析师级别的综合报告。它由即将推出的 OpenAI o3 模型版本提供支持，该版本针对 Web 浏览和数据分析进行了优化，它利用推理来搜索、解释和分析互联网上的大量文本、图像和 PDF，并根据遇到的信息根据需要进行调整。

AI未来尚有星辰大海有待探索，AGI商业化奇点临近

谷歌DeepMind团队曾将AI划分为6大发展阶段，从狭义的层面看，在专业领域已经有AI模型能达到超人级别。如AlphaFold、AlphaZero、StockFish等AI模型可以在特定的领域完全超越人类，但是从通用人工智能的层面看，AI的发展还处于较低水平，如ChatGPT仅可以划分为Level 1-Emerging级别。FIGURE是人形机器人领域的领导者之一，在其视角中，也能窥探AI的历史机遇。在如今全球GDP中，50%的劳动力均为人类劳动，大约42T美金空间，仅此一项，AI就有广阔的前景。

投资建议：算法创新和算力投入相辅相成，建议关注AI产业链标的

AI领域的发展速度超过传统制造业，2023年来，Scaling Laws开始发力，全球领域内开启了算力资源的“军备竞赛”。而在地缘政治等因素的激励下，算法层面的追赶终于由算力相对匮乏的的中国团队唱响号角。在通向AGI的道路上，算法创新和算力资源都是不可或缺的。早在2024年，就明确了推理市场要想实现繁荣必须降低推理成本的结论。如今，豆包、DeepSeek研究团队的相关工作成功地大幅度降低了推理成本，推进了AI的产业化。DeepSeek的成功，是开源模型相对闭源模型的一次飞跃。

诚然，在十分有限的时间区间内，北美的科技大厂或把有限的精力放在算法层面，以充分挖掘自身算力资源的潜力。但是，这并不意味着对算力的投入将会停止。相反，AI的产业化有望在中长期加速算力的投入，避免了以往的AI热潮最终因无法落地而走向失败的困局。

从推理市场看：推理有望快速放量，文生文、文生视频、图生视频的各类功能或快速迭代，并使得AI真正的理解物理世界，自动驾驶、人形机器人、AI在各行各业掀起产业革命的奇点临近。从训练市场看：一方面，训练模型的前沿探索仍需大量算力投入，且推理市场的放量，有望衍生新的模型探索方向。另一方面，如世界模型等方向的研究进展有望加速。但是，也看到大模型厂商的淘汰也将加速，无法超越开源模型的闭源大模型厂商或快速出清。

扎克伯格曾在Meta法说会上表示，“随着时间的推移，就像每个企业都有一个网站、一个社交形象和一个电子邮件地址一样，在未来，每个企业也将拥有一个客户可以与之交互的 AI 代理。我们的目标是取到一个AI代理中，从而推动销售并节省资金。”这一时点正在逐步临近，从历史看，当计算机从实验室走向千家万户，并没有导致相关的企业没落，而是孕育了许多伟大的企业。目前看，AI也有望经历这一过程，建议关注产业链相关标的。

相关个股

AI云侧：工业富联(601138.SH)、沪电股份(002463.SZ)、生益科技(600183.SH)、深南电路(002916.SZ)、胜宏科技(300476.SZ)、寒武纪(688256.SH)、海光信息(688041.SH)。

AI端侧：蓝思科技(300433.SZ)、领益智造(002600.SZ)、鹏鼎控股(002938.SZ)、东山精密(002384.SZ)、乐鑫科技(688018.SH)、瑞芯微(603893.SH)、恒玄科技(688608.SH)、全志科技(300458.SZ)、兆易创新(603986.SH)、晶晨股份(688099.SH)等。

风险因素

宏观经济下行风险；下游需求不及预期风险；中美贸易摩擦加剧风险。