计算机行业点评：DeeSeek-V2定价普惠或激活AI应用发展

（以下内容从德邦证券《计算机行业点评：DeeSeek-V2定价普惠或激活AI应用发展》研报附件原文摘录）
投资要点：
DeepSeek发布全球最强开源MoE模型，性能媲美GPT-4等主流大模型。5月6日，幻方量化旗下AI公司DeepSeek开源第二代MoE模型：DeepSeek-V2，在目前大模型主流榜单中，性能均表现出色。具体来看：1）中文综合能力（AlignBench）开源模型中最强，与GPT-4-Turbo，文心4.0等闭源模型在评测中处于同一梯队；2）英文综合能力（MT-Bench）与最强的开源模型LLaMA3-70B同处第一梯队，超过最强MoE开源模型Mixtral8x22B；3）知识、数学、推理、编程等榜单结果位居前列；4）同时支持128K上下文窗口。
DeepSeek-V2相比GPT-4的定价降低了两个数量级，价格的普惠或加速推动AIGC应用开发与推广。DeepSeek-V2API的定价为每百万tokens输入1元、输出2元（32K上下文），而GPT4-Turbo API的定价为每百万输入72元、输出217元，DeepSeek-V2价格仅为GPT-4-Turbo的近百分之一。就中文能力来看，DeepSeek-V2在全球模型中性能处于第一档的位置，而成本是最低的，展现出极高的性价比。我们认为，在应用开发阶段，模型的使用成本是开发者和企业的重要考量因素，价格的降低有利于吸引更多的开发者和企业的入局，或加速AIGC应用的开发节奏与商业化成型；在应用推广阶段，价格走低将大幅降低应用的推理成本与用户的使用门槛，促使AIGC应用规模化推广与普惠化落地。
全新的模型架构大幅减少了模型计算量与推理显存，从而促成模型性能提升与价格压缩。DeepSeek-V2没有沿用主流的“类LLaMA的Dense结构”和“类Mistral的Sparse结构”，而是对模型框架进行了全方位的创新，提出了媲美MHA的MLA（Multi-head Latent Attention）架构，大幅减少计算量和推理显存；自研Sparse结构DeepSeekMoE进一步将计算量降低到极致，两者结合最终实现模型性能跨级别的提升。根据DeepSeek的估计，DeepSeek-V2以236B总参数、21B激活，大致达到70B~110B Dense的模型能力，同时消耗的显存（KV Cache）只有同级别Dense模型的1/5~1/100，每token成本大幅降低。实际部署在8卡H800机器上，输入吞吐量超过每秒10万tokens，输出超过每秒5万tokens。
投资建议。大模型的性能提升叠加价格下降有望激活国内AI应用的发展。建议关注AI大模型：科大讯飞、拓尔思、三六零、昆仑万维、商汤科技、云从科技等；AI+办公：金山办公、万兴科技、福昕软件、彩讯股份、金蝶国际、泛微网络、致远互联、鼎捷软件、汉得信息，用友网络等；AI+教育/电商/医疗：科大讯飞、佳发教育、鸥玛软件、盛通股份、值得买、焦点科技、小商品城、润达医疗、嘉和美康、创业慧康等。
风险提示：宏观经济下行风险、产品发布不及预期风险、政策落地不及预期风险等。