# AI+热度飙升，与长城科技家族齐飞#非常看好$长城久嘉创新成长混合C$ 的未来投资价值。$长城久嘉创新成长混合C$ 是由长城基金管理有限公司管理的一只混合型基金，专注于投资于具有创新能力和成长潜力的企业。该基金通过通过深入研究和分析具有创新能力和成长潜力的企业，精选优质个股进行投资，力求实现基金资产的长期稳定增值。
DeepSeek推出的低成本AI模型以仅560万美元的训练成本实现了与行业巨头相媲美的性能。这一突破使得市场开始重新评估对昂贵硬件的需求，尤其是像Nvidia这样的公司，其股价因DeepSeek的成功而出现调整，反映出投资者对高端AI芯片需求可能减弱的担忧。
DeepSeek模型带来的成本变革不仅降低了AI应用的技术门槛，还促进了整个行业的创新和发展。随着DeepSeek模型的进一步推广和应用，预计将有更多企业和个人受益于AI技术的普及和应用，推动国产AI产业的快速崛起。
当前DeepSeek热度已传导至整个科技板块，市场出现“中国科技引领价值重估”浪潮。我们上周提到，Deep Seek带来的更多的是主题性和结构性机会，而非“宏大叙事”下的“总量性”与“趋势性”机会。

就基本面而言，“打破美国科技霸权，大国科技重估”的宏大叙事目前并不扎实。一方面，DeepSeek本身是算力限制下的工程效率优化。

另外，DeepSeek技术开源，能够快速被其他厂商复制。模型的研发与算力并不相悖，在各厂商模型处于同一起跑线时，算力等瓶颈又会再度出现。市场方面，科技板块后续走势能否承接AI这一叙事的核心在于相关行业是否能持续不断拿出新的能让市场眼前一亮的“黑科技成果”。

随着人工智能在自动驾驶、医疗等高算力需求领域的加速落地，算法迭代与算力需求呈现指数级增长。结 合当前技术趋势与产业实践，AI算力投资与算法优化已成为实现技术突破和商业转化的核心路径。以下从需求、优化、商业转化三个维度展开分析：
一、高算力需求的核心场景
1、自动驾驶领域
感知与决策系统：需实时处理激光雷达、摄像头等多模态传感器数据，深度学习模型（如3D目标检测、语义分割）对算力需求达数百TOPS16。例如特斯拉FSD芯片单芯片算力达72TOPS，支持实时环境建模与路径规划。
仿真训练：自动驾驶模型需在虚拟环境中进行亿级里程模拟训练，依赖GPU集群完成强化学习迭代。
2、医疗领域
医学影像分析：AI辅助诊断需处理高分辨率CT/MRI图像，卷积神经网络（如ResNet、UNet）依赖GPU加速训练与推理。
药物研发：通过分子动力学模拟和虚拟筛选，AI可将新药研发周期从5年缩短至1-2年，但需大规模并行计算资源支持。
二、算法优化与算力协同策略
1、算法层面的效率提升
模型压缩技术：采用知识蒸馏、量化感知训练等方法，在保持精度的同时降低算力消耗。例如MobileNet系列模型在医疗图像分类中实现10倍计算量缩减。
迁移学习与联邦学习：复用预训练模型参数（如BERT在电子病历分析中的应用），减少数据标注成本；医疗领域通过联邦学习实现跨机构数据协同训练。
2、算力架构创新
异构计算：结合GPU（并行计算）、TPU（矩阵运算优化）、NPU（低功耗推理）构建混合算力池，满足训练与部署不同阶段的效率需求。
边缘-云协同：自动驾驶中本地计算单元处理实时决策，云端完成模型迭代；医疗场景下通过5G实现影像数据云端分析与边缘端快速响应。
三、商业转化路径与投资方向
1、垂直场景的算力定制化
自动驾驶领域投资车规级AI芯片（如NVIDIA DRIVE Orin，算力254TOPS），医疗领域倾向部署医疗影像专用加速卡（如国产寒武纪MLU系列）。
建设行业算力中心：如智能网联汽车仿真训练平台、医疗影像AI训练集群，通过集约化降低单位算力成本。
2、数据-算法-算力闭环生态
特斯拉Dojo超算平台通过自研芯片+D1芯片集群，实现算法迭代与算力扩容同步。
医疗企业构建私有化数据湖与算力平台，例如联影医疗的uAI平台支持从CT影像分析到放疗规划的端到端算力服务。
3、商业模式创新
算力即服务（HaaS）：自动驾驶公司采购AWS/Azure的弹性GPU资源应对峰值训练需求。
效果付费模式：医疗AI企业按诊断辅助次数收费，算力成本与收入直接挂钩。
AI算力投资需围绕场景需求构建差异化能力：自动驾驶侧重实时性与可靠性，医疗领域强调精度与合规性。企业应通过“算法创新降低单位算力消耗+架构优化提升资源利用率”双路径突破瓶颈，同时探索算力服务化、效果付费等新商业模式。$长城久嘉创新成长混合C$ 未来可期。@长城基金