摘要：DeepSeek基于开源模型和研究提出了新路径，但未来大模型创新仍然离不开算力支持。此外，低成本的大模型会推动AI应用的繁荣，因此也会大幅增加推理侧算力需求。

大家好，我是国泰基金经理吴可凡。

相信大家在春节期间都刷到了国产大模型DeepSeek-R1的消息，对于经历过ChatGPT、Sora行情的投资者一定十分振奋。DeepSeek对于AI算力究竟是利好还是利空？今天我就和大家聊聊我的观点。

DeepSeek之所以引发这么大的关注，简而言之，是因为DeepSeek-R1模型用很低的成本，实现了全球领先大模型的性能，而且还是开源的。DeepSeek-R1由大模型公司DeepSeek发布，其在高难度提示词、代码和数学等技术极强的领域表现，比OpenAI更胜一筹。例如，DeepSeek V3在AIME 2024、MATH-500数学问题集的测试结果均超过了OpenAI-o1。更重要的是，它通过架构设计的优化，进一步压缩训练成本，558万美元的训练成本远低于GPT-4的7800万美元。

DeepSeek与主流大模型性能对比

数据来源：DeepSeek官方网站。

DeepSeek的出现，也引发了市场对算力需求的担忧。此前，市场普遍认为大模型性能的突破，需要依靠大量的算力资源。然而，DeepSeek证明了通过算法的设计可以实现一定程度的算力节约。因此，近期美股龙头算力公司股价也出现了波动。

不过，DeepSeek是基于开源模型和研究提出了新路径，未来大模型创新仍然离不开算力支持。如果大家尝试过DeepSeek-R1，会发现模型偶尔出现宕机的情况，这其实也反应了算力需求的不足。DeepSeek创始人梁文峰也曾表示：在持续追求AI技术创新的道路上，最担心的还是能否顺畅买到顶尖的算力卡。

此外，低成本的大模型会推动AI应用的繁荣，同时会大幅增加推理侧算力需求。在经济学上，使用效率提升带来更多总需求的现象，被称为杰文斯悖论。例如，在第一次工业革命中，蒸汽机用煤效率的提升反而增加了市场总耗煤量。未来，低成本使得小模型具备推理能力成为可能，有利于开发者进行更多的应用创新与落地，进而推动算力总需求增加。

展望后市，AI产业链仍然是值得大家重视的领域。当前美国对华制裁政策趋紧，国产AI算力也有望加速发展，投资者或可继续关注AI算力环节，如通信、芯片板块。此外，AI下游应用行业有望直接受益DeepSeek等开源模型的兴起，如软件、游戏等可通过嵌入低成本开源模型，提升产品开发效率。投资者或可结合自身风险偏好，通过逢低、分批的方式把握AI浪潮下的投资机会。

AI算力：

$国泰中证全指通信设备ETF联接C(OTCFUND|007818)$

$国泰中证全指通信设备ETF联接A(OTCFUND|007817)$

$国泰中证全指通信设备ETF联接E(OTCFUND|022500)$

$国泰CES半导体芯片行业ETF联接A(OTCFUND|008281)$

$国泰CES半导体芯片行业ETF联接C(OTCFUND|008282)$

$国泰CES半导体芯片行业ETF联接E(OTCFUND|022497)$

$国泰中证半导体材料设备主题ETF发起联接A(OTCFUND|019632)$

$国泰中证半导体材料设备主题ETF发起联接C(OTCFUND|019633)$

$国泰中证全指集成电路ETF发起联接A(OTCFUND|020226)$

$国泰中证全指集成电路ETF发起联接C(OTCFUND|020227)$

AI应用：

国泰中证全指软件ETF联接(A类：012636 C类：012637 E类：021672)

国泰中证动漫游戏ETF联接(A类：012728 C类：012729 E类：022481)

国泰中证计算机主题ETF联接(A类：160224 C类：010210 E类：022541)

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