DeepSeek在2024年底先后发布V3、R1、Janus三款模型，引起国内外广泛关注。DeepSeek大模型是本土科研团队在算力受限的背景下，使用了多种原创技术创新，实现了训练和推理的成本的大幅降低，同时综合性能追平海外前沿大模型，成为中国科技自主创新的新突破。
DeepSeek大模型技术的出现有着重要意义，这表明中国本土人工智能产业的发展已经逐步追赶上海外前沿技术水平，并有能力提出了有原创性、引领性的技术创新思路。
从投资角度看，DeepSeek大模型显著提升国内投资者信心，显著提升了全球投资者对中国科技行业的关注度，因此近期我们看到境内外投资者持续增配港股和A股相关行业。
作为本土机构投资者，DeepSeek大模型对中国科技行业估值体系的支撑将是长期系统性的，并且有坚实的基本面基础，境内外投资者对中国资产的信心也将得到显著恢复。
行业角度，我们高度关注中国人工智能算力基础设施、端侧硬件、下游应用、人形机器人、智能驾驶等多个细分行业的投资机会，DeepSeek将加速中国人工智能技术的推广和普及，并成为继续提升全要素生产率的重要新质生产力。
对于公募基金而言，一方面需要对中国人工智能产业进行深入研究，积极拥抱和配置相关产业投资机会，将行业发展红利转化为优秀的投资业绩，增强基金持有人的获得感和幸福感，重塑投资者对公募基金行业的信心，践行好金融工作者的政治性和人民性。
另一方面，也要在工作业务中积极引入人工智能大模型，与基金投研、风险管理、客户服务等流程进行融合，持续提升工作效率，使人工智能大模型成为公募基金行业高质量发展的重要助力。
DeepSeek模型的突破与亮点
DeepSeek训练和推理成本显著低于海外同行的背后，是大量使用了原创性技术，其中包括且不限于：
1、Multi-head Latent Attention (MLA)优化注意力机制实现高效推理。
2、DeepSeek MoE FFN前馈网络实现低成本训练。
3、FP8低精度训练实现核心训练降本。
4、后训练使用了有监督的微调（SFT）和强化学习（RL）提升推理能力。
5、通信优化和底层PTX汇编。
这些技术均为原创性技术突破，最终实现训练成本仅为海外可比大模型OpenAI o1的10%不到，同等性能推理成本仅为海外可比大模型的2%-3%，简单说，DeepSeek实现了综合性能追平海外先进模型，但训练开发和推理使用成本降低了95%以上，这是本次DeepSeek在海外获得重要关注的重要原因。
对国内AI产业链而言，DeepSeek提出了新的降本增效技术思路，显著降低了人工智能大模型的使用成本，并且快速与国产AI算力芯片和云公司进行适配，打造了完全国产化的算力基座，这为后续国内人工智能应用快速发展打下了坚实的基础。
六大投资机遇解析
我们可以从大模型、算力芯片、端侧硬件、应用、人形机器人、智能驾驶六个维度分析人工智能相关投资主线。
从DeepSeek大模型研发来看，目前国内大模型研究能力已经基本追平海外同行。但在算力芯片领域，受限于国内先进半导体工艺制程落后于海外，国内人工智能芯片整体落后于海外，大模型训练所需的算力需求尚未得到充分的国产供给来满足，仍然受制于海外供给。
在端侧硬件领域，对芯片制程要求不算高，因此国产芯片供给较为充分，国内智能手机、IOT和平板PC等硬件能力较强，因此端侧硬件领域国内优势显著，并正在转化为商业化潜力，我们将在今年看到AI原生的智能手机、IOT设备、AIPC等国产品牌硬件产品推出。
应用层面，中国具备显著优势的工业产业基础和广泛的数字化使用场景，结合DeepSeek的低成本优势，国内应用或将进入快速增长期，并有望率先兑现商业化潜力。
人形机器人方面，国内目前在人形机器人VLA大模型研发领域仍处于跟随者地位，但凭借坚实的工业基础，在人形机器人硬件领域具备显著产业优势，人形机器人作为大模型的重要落地场景，商业化尚需2-3年时间，但硬件创新和持续降本或将在中国本土发生。
智能驾驶方面，尽管目前国内受限于算力芯片整体处于跟随者地位，但目前智能驾驶正在走向平价化，2025年国内智能驾驶渗透率有望快速提升，10万人民币价格带的A级车也有望搭载智驾系统，商业化潜力已经开始兑现。
因此，我们建议关注算力芯片国产化、端侧硬件创新、人形机器人、智能驾驶等方向的产业机会。
平衡技术前景的“想象空间”与财务指标的“现实约束”
投资者把握本轮投资机会，建议采用长期基本面视角。
首先，对于相关概念股应该仔细辨别真伪，对于公告澄清的个股应加以判断。
其次，应该从算力芯片国产化、端侧硬件创新、人形机器人、智能驾驶等多个产业趋势角度出发，选择其中受益于产业趋势，具备扎实基本面基础、且估值合理的龙头公司进行配置参与，获得产业发展和企业成长带来的投资收益。
最后，对于日常跟踪角度，可以通过使用DeepSeek等人工智能工具获取行业前沿信息、掌握基本的投资研究能力，实现对投资公司的长期基本面跟踪。
另外，普通投资者在参与人工智能产业投资过程中，相关风险主要包括技术风险、地缘政治风险、道德伦理风险和产业政策风险等。
技术风险主要是大模型技术、算力芯片等技术演进方向出现分歧，所投资的企业受损于新的技术创新路线。
地缘政治风险主要是指境外对国内实行技术封锁、产品禁运、应用封杀等情景带来的风险。
道德伦理风险主要是指人工智能产品触发了有害于国家安全、有悖于道德伦理等社会舆论风险，导致产品下架的可能。
产业政策风险是指国内相关产业政策出现较大转变，对相关行业发展构成显著负面影响的可能。
规避相关风险，需要我们做好基本面研究，评估风险可能性并调整投资权重，同时建立风险预警和处置机制，当出现风险时应当及时规避。
在组合管理中，评估企业发展前景时，技术前景的“想象空间”只是其中一个环节，但是对产业发展的技术壁垒、市场空间、竞争格局、盈利弹性的综合分析才是对企业综合定价的基础，财务指标只是评估企业财务状况和定价的依据，财务估值并不构成交易的行为基础。
普通投资者在参与科技投资时，需要持续丰富自身的投资者素养，一方面应减少参与空有技术“想象空间”、但无法产业落地的概念炒作，一方面也要回避低估值陷阱，尤其是避免投资行业处于衰退周期的低估值公司。
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