专家访谈汇总：智能硬件乘DeepSeek之风

近期，DeepSeek推出了包括V3、R1和Janus-Pro等多个大模型，凭借其卓越的性能和创新技术，迅速引起了行业关注。

特别是在算力需求与成本优化的关系中，突破性的算力效率提升可能会带来算力需求的大幅增长，进而加速AI应用的商业化落地。

低成本的AI推理服务，将推动端侧AI应用和Agent（智能体）技术的快速发展，尤其是在智能硬件领域，如AI眼镜、耳机、学习机、玩具等，逐步提升消费市场规模。

科大讯飞等公司在AI耳机领域的布局，推出多功能高端产品，尤其是对于商务用户的吸引力，可能为相关公司带来新的增长点。

学而思、作业帮和科大讯飞在AI学习机领域的市场份额领先，未来产品的创新与功能拓展可能进一步推动销售额增长。

萤石网络、汉王科技等公司通过语音识别和自然语言处理技术，在AI玩具领域取得了一定的市场进展，未来有望在儿童教育和娱乐市场中进一步开拓。

随着AI技术的突破，Agent的应用将深入企业服务、医疗健康、教育等多个领域，成为未来数字化转型的重要推动力。

DeepSeek等国产大模型的崛起，也面临网络安全的挑战，预示着AI厂商需加大网络安全防护措施。

同时，随着信创（信息技术应用创新）政策的推进，国内对自主可控技术和硬件替代的需求日益增长，预计相关产业链将迎来快速发展期。

金山办公、万兴科技等公司在AI功能开发方面的努力，将有望提升其C端应用的月活跃用户量和付费率。

2、《DeepSeek V3&R1加速LLM训练&推理端降本》摘要

DeepSeek通过V3与R1系列的大模型创新，在AI训练与推理成本上的重大突破，不仅提升了技术性能，也显著影响了行业格局。

DeepSeekV3通过多方面的技术创新大幅降低了训练和推理成本，其表现可与GPT-4o媲美，成本却仅为其1/10。

引入了多种技术如MLA（多任务学习）、MoE（混合专家网络）、MTP（多任务预训练）等，有效降低了训练和推理成本，并提高了推理能力。

通过SFT（监督微调）与RL（强化学习）结合，特别是原创的GRPO（强化策略优化）算法，极大降低了训练成本。

通过DualPipe、FP8混合精度训练、定制PTX指令协同优化，提升了模型训练中的通信效率与内存效率，进一步降低了成本。

R1-Zero在经过数千次RL过程后展示了强大的推理能力，证明了无需大量高质量监督数据，模型也能够进行有效推理。

随着训练和推理成本的剧降，DeepSeek的技术创新使得大模型能够以更低的成本进行迭代，同时蒸馏出的小模型也表现出显著的效果提升。

端侧AI技术的提升使得更多硬件设备能够承担智能化任务，带动了对相关芯片、模组、传感器等硬件的需求。

如小米、京东、快手等互联网企业，将能够借助新兴技术追赶LLM头部大厂，进一步加速其在AI领域的布局。

在智能汽车领域，传统车企如比亚迪和吉利有可能迅速追赶特斯拉等领先公司，借助AI技术提升自动驾驶及智能化水平。

3、《DeepSeek+投资图谱》摘要

DeepSeek的创新成果正在加速全球AI产业的转型，特别是在模型训练、推理成本的降低以及开源技术的应用等方面。

随着DeepSeek的崛起，AI产业的多个领域将受到深远影响，尤其是在国产替代、算力需求、云计算以及端侧AI的快速发展上。

DeepSeek通过创新技术，尤其是在强化学习（RL）等领域的应用，显著降低了AI模型的训练与推理成本。

DeepSeek-R1在后训练阶段通过强化学习在少量标注数据的支持下显著提升了推理能力，在数学、代码和自然语言处理任务上表现出色，达到与OpenAI GPT-01相当的水平。

随着算力需求的不断增加，AI行业对高性能计算资源的需求将呈螺旋上升趋势，这推动了国产芯片的研发和应用。

随着AI应用的加速落地，DeepSeek的低成本技术不仅推动了模型的普及，也带来了云端推理算力需求的暴增。

云服务商在AI推理服务的需求上迎来快速增长，而AI模型的训练与推理需要强大的算力支持，尤其是在深度学习和大模型推理方面。

4、《从V3到R1，高性能+低价格打开全新AI发展范式》摘要

DeepSeek的系列模型（V3和R1）的推出，引发了广泛关注，尤其是在2024年12月和2025年1月，DeepSeek的热度持续攀升。

DeepSeek-V3和DeepSeek-R1在性能和成本上对标全球最顶尖的AI模型（如GPT-4o、OpenAIo1），但其训练和推理成本远低于传统巨头，进一步推动AI技术的普及与商业化。

DeepSeek-V3在训练成本方面展现了显著的优势，完整训练成本仅为557.6万美元，远低于传统大模型（如GPT-4o）的预算。

这一模型在基准测试中，与领先的闭源模型（如GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet）表现相当，并在多项任务上具备强大的推理能力。

DeepSeek-V3采用的混合专家（MoE）架构和优化算法使其在低成本的情况下，实现了与顶尖AI模型相当的性能，这将加速AI大模型的普及与落地。

此外，DeepSeek-R1的蒸馏技术使得6个小型模型能够开源，且其推理服务定价远低于OpenAI（DeepSeek-R1每百万输出tokens为16元，而OpenAIo1为438元）。

5、《 DeepSeek是否会撼动“星际之门”的投资逻辑？》摘要

DeepSeek的R1模型被认为在性能上可以与OpenAI等行业巨头的产品相媲美，但开发成本却大幅降低，吸引了业内广泛关注。

纳斯达克指数下跌3.1%，AI相关企业股价普遍遭遇抛售，其中英伟达的股价跌幅达到17.0%，创下2020年以来的最大跌幅。

DeepSeek-R1通过算法优化，打破了AI模型训练和推理的成本壁垒，取得了在多项AI任务中的出色成绩，尤其是在数学、编程和自然语言理解方面。

与OpenAI的GPT-o1相比，DeepSeek-R1以极低的开发成本（557.6万美元）达到了类似的性能，且其API服务价格显著低于现有AI服务，进一步增强了其市场竞争力。

美股对DeepSeek的反应显示，投资者在面临AI领域竞争加剧时可能会重新评估硬件和基础设施的投资前景。

过去这些公司采取“重资本投入”以提高算力的策略，DeepSeek的高效算法则提供了更低成本的解决方案，可能会导致对高端AI硬件（如英伟达GPU等）的需求减少。