信息技术产业行业研究：DeepSeek推动AI平权，看好相关产业链投资机会

（以下内容从国金证券《信息技术产业行业研究：DeepSeek推动AI平权，看好相关产业链投资机会》研报附件原文摘录）
计算机行业观点：从产业链的演变看，早期认为由于算力、模型能力等的差距，中美在AI投入和落地上的节奏不一致，大致存在2-4个季度差距。美国是巨头和头部创业公司先投入，拉动上游业绩，随后在24年尤其是下半年看到更多应用端的落地和收入贡献。而国内AI在一开始紧跟美国的投入后阶段性进入静默，直到最近1-2个季度看到以字节为代表的巨头显著增加投入，而春节期间DS的火爆也让全世界对中国AI大模型的创新突破有了更多关注。我们认为，DS的价值在于其方法论，就像OpenAI证明了大模型的可行性，马斯克证明了端到端可行性，DS证明了蒸馏、MOE、强化学习的可行性。如果大语言模型可以蒸馏、MOE、强化学习，那么理论上其他基于Transformer的模型也可以，因为都是基于类似的底层技术栈。DS相当于在软件层面向仿生学人脑更近了一步。产业链投资机会上看，上游算力侧过去2年巨头FOM背景下大额投入带来供不应求的逻辑在减弱，训练测的关注度向应用落地后推理测算力的需求提升迁移，需求更宽广，而竞争格局更开放。25年除了国内巨头AI投入对上游的拉动，去演绎过去2年美国的路径，这是最为确定的，对于AI应用来说，按照时间差，结合DS的创新效果，预计25年有更多可期待的落地，预计确定性最强的环节是AI云服务和高质量数据环节，不管应用端哪个方向探索落地成功，都对这2个环节形成持续需求拉动。具体应用落地分场景看，对于C端软件而言，我们认为互联网具体具备更好的人才、资金、数据、生态积累，给计算机公司和创业公司的机会相对少需要找到差异化。而B/G端由于具备场景属性或客户认可度积累要求高，传统软件和SaaS厂商选择积极投入AI则依据具备很强的竞争力，尤其是落地和变现能力，因为对计算机上市公司更有机会。此外，AI与端侧硬件的结合，由于契合中国的工程师红利和制造业优势，预计也会有诸多机会。展望未来，随着大模型使用成本持续下降、中文语言模型能力继续提升背景下，落地应用有望加速，中国企业有文化基础、数据积累、场景理解、工程应用、客情关系等优势，有机会形成自己的产业龙头。
传媒行业观点：DeepSeek推动模型平权，继续看好25年AI应用加速落地。1月26日，国产大模型公司杭州深度求索开发的DeepSeek应用登顶苹果中国地区和美国地区应用商店免费App下载排行榜，在美区下载榜上超越了ChatGPT；推理大模型DeepSeek-R1仅花费560万美元训练，在很多AI基准测试中已经达到甚至超越OpenAI o1模型，且其模型架构完全开源；据AI产品榜，DeepSeek在1月累计获得1.25亿用户（含网站(Web)、应用(App)累加不去重），80%以上用户来自最后一周，即在没有任何广告投放的情况下，DeepSeek7天完成了1亿用户的增长；当地时间1月31日，OpenAI正式推出全新推理模型o3-mini，并首次向免费用户开放推理模型。我们认为，以DeepSeek为代表的训练成本较低且开源的大模型推动了模型平权，使垂类模型训练、AI应用落地的实现更加经济，也使AI应用/工具创意落地的可能性大大增加，结合当前大模型、AI工具发展情况，我们仍然看好“Chat”类产品及基于算法的应用/工具，重点关注AI陪伴、AI玩具、AI工具变化及相关标的，同时关注AI生成视频的进展。
电子行业观点：ASIC迎来加速时刻，iPhone AI初显成效。我们认为AI算力需求仍然旺盛，除了对更先进模型的预训练需求外，deepseek等低成本高性能模型有望带动推理应用爆发，催化更多推理端需求。从云厂商的资本开支，以及天弘科技的业绩指引来看，AI算力、自研芯片、以太网需求将持续增长。iPhone AI成效初显，4月Apple Intelligence将适配更多语言，随着AI端侧及云端的不断升级，将带来积极的换机需求。整体来看，AI算力硬件需求持续旺盛，苹果SE4有望3月发布，AI眼镜需求有望爆发。
通信行业观点：1）国产大模型DeepSeek通过在预训练阶段加入强化学习，显著降低了当代AI大模型的训练和推理成本，目前已在140个市场的移动应用下载量排行榜上位居榜首。华为云、腾讯云、阿里云、百度智能云等主流云平台相继宣布接入DeepSeek系列模型。AI的分布式、边缘侧部署需求对跨区域网络互联需求量增长，将带来交换机等硬件设备需求提升。2）国内各大芯片厂商、应用端企业正在加速对接DeepSeek。2月5日，华为表示，DeepSeek系列新模型正式上线昇腾社区；此前海光信息、摩尔线程等芯片厂商也宣布适配上线。2025年将是推理需求大规模上量的一年，AI应用从集中式云服务向海量终端扩散，需要高性价比的专用芯片支撑，利好国产ASIC芯片生产商。3）在推理、边缘算力提升的同时，预计AIDC用量同步上升，与集中式训练有所区别的是，零售类型的IDC供应商预计更贴合轻量化大模型的承载，建议重点关注国内AIDC供应商。4）DeepSeek带动AI模型在边缘侧部署落地速度加快，高算力物联网模组是端侧AI应用必不可少的硬件设备，增长动力强劲。
风险提示
底层大模型迭代发展不及预期；算力不足的风险；国际关系风险；监管风险。