DeepSeek的橫空出世，不僅讓中國的科技產(chǎn)業(yè)為之振奮，還掀起了全球資本重新評(píng)估中國科技企業(yè)價(jià)值的浪潮。對(duì)于中國乃至全球AI大模型的發(fā)展和應(yīng)用，DeepSeek的成果和模式有什么重要意義？DeepSeek將如何帶動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)鏈上下游，并催生新的投資機(jī)遇？是否會(huì)系統(tǒng)性重構(gòu)中國科技資產(chǎn)的估值體系？

　　本期“上證圓桌”邀請上海市數(shù)據(jù)科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任肖仰華，優(yōu)刻得董事長季昕華，廣發(fā)基金國際業(yè)務(wù)部總經(jīng)理李耀柱，星石投資副總經(jīng)理、首席策略投資官方磊，對(duì)上述問題展開探討。

　　肖仰華：根據(jù)公開技術(shù)文檔與論文披露，DeepSeek的突破集中在兩大維度：

　　一是低成本架構(gòu)創(chuàng)新，通過分布式訓(xùn)練優(yōu)化與算法重構(gòu)，將大模型訓(xùn)練成本壓縮至數(shù)百萬美元量級(jí)，對(duì)比OpenAI動(dòng)輒數(shù)億美元的訓(xùn)練投入，降低了1到2個(gè)數(shù)量級(jí)。

　　二是強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的長思維路徑，首創(chuàng)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的復(fù)雜推理框架，在數(shù)學(xué)證明、多步?jīng)Q策等任務(wù)中達(dá)到OpenAI o1的表現(xiàn)，且推理成本顯著下降。該技術(shù)路徑完全區(qū)別于OpenAI的監(jiān)督微調(diào)范式。此外，從DeepSeek的生成文本質(zhì)量來看，DeepSeek在語料工程方面也是可圈可點(diǎn)，尤其是獨(dú)到的語料工程路徑。

　　DeepSeek的突破，加速了先進(jìn)AI技術(shù)普惠化進(jìn)程。低成本訓(xùn)練技術(shù)使DeepSeek能夠推進(jìn)開源戰(zhàn)略，在推廣方面全球用戶可以免費(fèi)注冊使用，真正意義上實(shí)現(xiàn)了全民應(yīng)用。

　　季昕華：技術(shù)層面，DeepSeek在算法、算力和工程方面實(shí)現(xiàn)了極致優(yōu)化。其自研的多頭潛在注意力（MLA）、混合專家模型（MoE）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）等技術(shù)突破了傳統(tǒng)架構(gòu)的瓶頸，DeepSeek-R1在某些性能表現(xiàn)上可媲美閉源模型OpenAI o1，讓人們真切意識(shí)到中國AI技術(shù)的強(qiáng)大實(shí)力。

　　經(jīng)濟(jì)層面，DeepSeek主要依托MoE的模型架構(gòu)進(jìn)行模型性能優(yōu)化，從而在訓(xùn)練層面減少了對(duì)高性能硬件的依賴，使中小企業(yè)創(chuàng)新、傳統(tǒng)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型能夠以更低的成本進(jìn)行部署運(yùn)行，并將大量資金和人力成本投入到AI應(yīng)用的商業(yè)化落地和推廣，實(shí)現(xiàn)模型平權(quán)，推動(dòng)普惠AI。

　　戰(zhàn)略層面，過去外界認(rèn)為中國的AI進(jìn)展落后美國2年，但DeepSeek將差距縮短到了3到9個(gè)月，中國甚至在某些方面更強(qiáng)。中國在大模型領(lǐng)域的獨(dú)立技術(shù)路徑，打破了美國在AI基礎(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域的壟斷格局，讓全球重新看待中國的AI能力、科技創(chuàng)新能力。

　　李耀柱：DeepSeek通過硬件層面以及大模型訓(xùn)練方法層面的創(chuàng)新，以相當(dāng)于同行大約十分之一的成本成功訓(xùn)練出性能對(duì)齊OpenAI o1的模型，并且遵循MIT許可證完全開源。隨著DeepSeek的成功，“AI大模型訓(xùn)練只是國際巨頭的游戲，中國只是跟隨者”的認(rèn)知首次出現(xiàn)松動(dòng)。此舉也改變了開源落后閉源模型，以及AI訓(xùn)練一味追求“暴力堆疊算力出奇跡”的傳統(tǒng)思維，促使科技企業(yè)重新審視自身發(fā)展AI的方式。DeepSeek R1模型還首次打破“安全、好用、低成本”的不可能三角形，降低了普通人使用最先進(jìn)大模型的門檻。

　　上海報(bào)：在模型迭代、加快應(yīng)用、帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展等方面，DeepSeek帶來了哪些影響？DeepSeek對(duì)全球AI大模型的市場競爭格局產(chǎn)生了什么影響？

　　肖仰華：開創(chuàng)開源模型新紀(jì)元。DeepSeek首次實(shí)現(xiàn)開源大模型達(dá)到閉源商業(yè)模型的實(shí)用效果，這一突破具有里程碑意義。通過開放技術(shù)生態(tài)，既降低了AI技術(shù)的應(yīng)用門檻，又保障了核心性能指標(biāo)，真正推動(dòng)人工智能技術(shù)走向普惠化，也將加速AI技術(shù)在各行業(yè)的滲透應(yīng)用。

　　完善大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)。DeepSeek標(biāo)志著我國基本建成從基礎(chǔ)算力供給到先進(jìn)基礎(chǔ)模型，再到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的完整生態(tài)。此前，我國缺乏國際頂尖先進(jìn)基礎(chǔ)模型。這缺失一環(huán)的補(bǔ)足對(duì)于健全完整的大模型生態(tài)具有全局戰(zhàn)略意義。

　　加速行業(yè)落地應(yīng)用。在DeepSeek的復(fù)雜思維能力基礎(chǔ)上，有望進(jìn)一步突破“專業(yè)化思維”等大模型行業(yè)落地難題。通過模擬各行業(yè)專家的決策邏輯和問題解決路徑，DeepSeek有望在復(fù)雜場景中展現(xiàn)出“類專家”的推理能力。經(jīng)特定領(lǐng)域優(yōu)化后，可承擔(dān)專業(yè)顧問角色，從根本上解決大模型行業(yè)適配性不足的痛點(diǎn)，為大模型的行業(yè)應(yīng)用掃清障礙。

　　當(dāng)前大模型技術(shù)正處于突破行業(yè)應(yīng)用瓶頸的關(guān)鍵階段。盡管此前受限于模型能力不足與部署成本高昂，高價(jià)值行業(yè)場景的深度應(yīng)用尚未完全展開，但法律咨詢、醫(yī)療健康、心理干預(yù)等領(lǐng)域已顯現(xiàn)明確需求——這些行業(yè)普遍存在專家資源稀缺、服務(wù)成本居高不下、優(yōu)質(zhì)服務(wù)供給不足等結(jié)構(gòu)性痛點(diǎn)。在DeepSeek基礎(chǔ)模型的基礎(chǔ)上，通過聚焦垂直場景的定制化優(yōu)化與開發(fā)，結(jié)合知識(shí)增強(qiáng)、領(lǐng)域微調(diào)等技術(shù)手段，可能構(gòu)建出比傳統(tǒng)服務(wù)模式更具性價(jià)比優(yōu)勢的智能解決方案。這類切實(shí)解決產(chǎn)業(yè)痛點(diǎn)的應(yīng)用將成為資本重點(diǎn)關(guān)注方向。

　　季昕華：DeepSeek的技術(shù)和開源模式為AI應(yīng)用落地提供了強(qiáng)有力支持：

　　一是降低建設(shè)成本。通過模型蒸餾和優(yōu)化，DeepSeek系列模型顯著降低了AI模型的部署和運(yùn)行成本，使更多中小企業(yè)能夠負(fù)擔(dān)得起AI技術(shù)。

　　二是多場景覆蓋。DeepSeek開源版模型和蒸餾版模型可支持從1.5B輕量級(jí)到671B的滿血版的不同參數(shù)量級(jí)，能滿足智能終端、邊緣計(jì)算、企業(yè)級(jí)應(yīng)用和前沿研究等多種場景的需求。

　　三是推動(dòng)行業(yè)創(chuàng)新。DeepSeek的開源模型為開發(fā)者提供了靈活的工具，使他們能夠結(jié)合跨行業(yè)場景和需求，基于這些模型進(jìn)行二次開發(fā)和創(chuàng)新，從而進(jìn)一步拓展AI技術(shù)的應(yīng)用邊界，提升行業(yè)效率。

　　對(duì)于AI產(chǎn)業(yè)鏈而言，DeepSeek大幅降低了訓(xùn)練算力的需求，推動(dòng)企業(yè)將更多預(yù)算投入到AI應(yīng)用創(chuàng)新，推理環(huán)節(jié)的算力需求和配套的云服務(wù)需求將得到激發(fā)。DeepSeek大模型“低成本+高效能”的特點(diǎn)，還表明有限算力也能夠?qū)崿F(xiàn)較強(qiáng)的模型能力，有望為國產(chǎn)算力發(fā)展帶來新機(jī)遇。

　　目前，優(yōu)刻得已同多家國產(chǎn)芯片廠商完成了對(duì)DeepSeek滿血版和蒸餾版開源模型的適配工作。bwin必贏官網(wǎng)入口從測試的用戶結(jié)果來看，現(xiàn)在可以用起來了。后續(xù)優(yōu)刻得也會(huì)繼續(xù)同公司合作，在“能用”的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化，達(dá)到“好用”，通過使用量的擴(kuò)大降低成本，實(shí)現(xiàn)“便宜用”，提升全國產(chǎn)的體驗(yàn)。

　　李耀柱：DeepSeek的崛起標(biāo)志著AI大模型競爭從“算力驅(qū)動(dòng)”向“效率優(yōu)化”轉(zhuǎn)變，并且重新審視模型訓(xùn)練算法的優(yōu)化及數(shù)據(jù)質(zhì)量。

　　中國在高質(zhì)量數(shù)據(jù)和產(chǎn)業(yè)落地上的優(yōu)勢，使DeepSeek在中文理解和行業(yè)應(yīng)用方面具備競爭力。從市場格局來看，未來AI競爭的核心不再是堆算力，而是更加強(qiáng)調(diào)算法的優(yōu)化和數(shù)據(jù)質(zhì)量。未來AI應(yīng)用落地，推動(dòng)各個(gè)領(lǐng)域提高效率是關(guān)鍵。DeepSeek的成功提升了中國AI產(chǎn)業(yè)鏈的競爭力，同時(shí)也推動(dòng)了全球AI技術(shù)的發(fā)展，我們相信AI的發(fā)展將比想象中更快。

　　方磊：一方面，DeepSeek的技術(shù)突破，可能會(huì)加快其他大模型的技術(shù)更迭；另一方面，DeepSeek在性價(jià)比上具有優(yōu)勢，對(duì)垂直領(lǐng)域的AI大模型突破也有推動(dòng)作用，各行業(yè)專用大模型或迎來較大發(fā)展。此外，DeepSeek在一定程度上破除了中國AI應(yīng)用發(fā)展在模型能力和算力方面的掣肘，極大地增加了中國企業(yè)后續(xù)的競爭潛力，DeepSeek等中國企業(yè)在AI領(lǐng)域的國際話語權(quán)有望逐步增加。

　　DeepSeek有望帶來整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)鏈的繁榮發(fā)展，算力基礎(chǔ)建設(shè)和應(yīng)用端都有新的機(jī)遇。算力方面，雖然DeepSeek減小了單個(gè)產(chǎn)品所需的算力，但算力的需求個(gè)體增加，這意味著總需求大概率將持續(xù)增加，疊加我國算力基建國產(chǎn)替代有望加速，算力領(lǐng)域?qū)⒊霈F(xiàn)新的變化。另一方面，DeepSeek的高性價(jià)比增強(qiáng)了應(yīng)用落地、應(yīng)用更迭升級(jí)及商業(yè)化的可能性，應(yīng)用端有望迸發(fā)更多活力。

　　上海報(bào)：DeepSeek降低了算力和AI應(yīng)用的門檻，對(duì)一些公司的投資邏輯因此發(fā)生了改變。DeepSeek的成果是否會(huì)系統(tǒng)性重構(gòu)中國科技資產(chǎn)的估值體系？

　　李耀柱：中國科技股的估值重估已經(jīng)開始，具有數(shù)據(jù)和用戶的公司有望持續(xù)受益。中長期來看，中國的云提供商、互聯(lián)網(wǎng)公司、芯片公司預(yù)期未來會(huì)有較好的投資機(jī)會(huì)。

　　展望未來，可以關(guān)注兩大方向：第一，推理端算力需求正在擴(kuò)大。用戶調(diào)用接口獲取模型推理結(jié)果，對(duì)芯片仍然有需求，但對(duì)預(yù)訓(xùn)練端高性能GPU的依賴有所降低，這能讓中端的半導(dǎo)體公司在推理端芯片市場獲取一定的市場份額，但整體市場仍以高端公司為主導(dǎo)。

　　第二，數(shù)據(jù)生成端的重要性將進(jìn)一步提升。模型智能化的前提是使用高質(zhì)量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，包括合成數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)類型，而生成這些數(shù)據(jù)同樣需要高效的芯片支持。當(dāng)數(shù)據(jù)積累達(dá)到一定規(guī)模后，反過來又會(huì)增加對(duì)預(yù)訓(xùn)練算力的需求。在這個(gè)動(dòng)態(tài)循環(huán)中，市場對(duì)算力的長期需求是相對(duì)確定的。

　　這種演化形成了一個(gè)“飛輪效應(yīng)”——越來越多使用AI的企業(yè)產(chǎn)出更多高質(zhì)量數(shù)據(jù)，然后把這些數(shù)據(jù)添加至模型訓(xùn)練端，進(jìn)而促進(jìn)模型迭代升級(jí)、推動(dòng)模型參數(shù)規(guī)模的擴(kuò)大，從而帶動(dòng)更強(qiáng)的算力需求，然后又產(chǎn)生更多高質(zhì)量數(shù)據(jù)，這樣的“飛輪效應(yīng)”可以讓AI模型持續(xù)升級(jí)。

　　在這一過程中，中國的企業(yè)在應(yīng)用落地和強(qiáng)化學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成端展現(xiàn)出了競爭力，能夠切入部分市場份額。尤其是中國的互聯(lián)網(wǎng)公司、科技企業(yè)、自動(dòng)駕駛公司等，依靠深厚的數(shù)據(jù)積累和業(yè)務(wù)場景，將更好地利用DeepSeek等AI模型優(yōu)化內(nèi)部效率，甚至催生新的商業(yè)模式。AI技術(shù)在這些企業(yè)中的滲透，會(huì)進(jìn)一步推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展。

　　方磊：長期以來，以Mag7（7家市值最大的美國科技公司）為首的美國科技股得到全球資金青睞，相較而言，做相似業(yè)務(wù)的中國企業(yè)表現(xiàn)為估值折價(jià)。DeepSeek增強(qiáng)了市場對(duì)中國科技創(chuàng)新能力和產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ男判模兄谕苿?dòng)中國科技資產(chǎn)估值中樞上移，中國科技資產(chǎn)有望從估值折價(jià)走向估值平價(jià)甚至溢價(jià)。

　　上海證券報(bào)：隨著大模型能力有了新的提升，AI應(yīng)用是否會(huì)成為算力之后的又一個(gè)投資風(fēng)口？哪些應(yīng)用方向值得關(guān)注？

　　李耀柱：DeepSeek的橫空出世，使大模型訓(xùn)練和推理成本下降成為可能，AI將真正進(jìn)入產(chǎn)業(yè)應(yīng)用期。AI的投資邏輯正從“算力驅(qū)動(dòng)”向“應(yīng)用落地”轉(zhuǎn)變，AI應(yīng)用有望成為新的投資風(fēng)口。

　　具體來看，相比早期以數(shù)據(jù)處理、文本生成為主的1.0階段，AI正在向2.0邁進(jìn)，未來核心在于“多模態(tài)”能力，如AI如何與物理世界結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛、智能機(jī)器人、工業(yè)智能化等，相關(guān)的深層次應(yīng)用值得關(guān)注。

　　英偉達(dá)的COSMOS世界基礎(chǔ)模型計(jì)劃，便是通過模擬現(xiàn)實(shí)物理環(huán)境，讓AI在虛擬世界中學(xué)習(xí)和優(yōu)化現(xiàn)實(shí)世界的決策，例如優(yōu)化物流路徑、提高自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的訓(xùn)練效率等。這種方式彌補(bǔ)了當(dāng)前AI依賴書本和數(shù)據(jù)等單一訓(xùn)練數(shù)據(jù)的局限，讓AI可以在多種數(shù)據(jù)形態(tài)下“感受世界”，從而實(shí)現(xiàn)更智能的決策。類似的邏輯也將體現(xiàn)在中國AI與制造、醫(yī)療、能源等行業(yè)的結(jié)合上，帶動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的升級(jí)。

　　方磊：DeepSeek的成功，可能會(huì)改變市場對(duì)AI細(xì)分領(lǐng)域的投資邏輯。降本是科技發(fā)展的必由之路，領(lǐng)域也不例外。DeepSeek堅(jiān)持開源路線，高性價(jià)比增強(qiáng)了應(yīng)用落地、應(yīng)用更迭升級(jí)及商業(yè)化的可能性。

　　具體到投資機(jī)會(huì)，隨著國內(nèi)大模型追平世界領(lǐng)先水平，參與門檻的降低意味著國內(nèi)超大市場和海量數(shù)據(jù)有望帶來應(yīng)用端的領(lǐng)先優(yōu)勢，AI應(yīng)用具有較大的發(fā)展?jié)摿统砷L空間，方向上可以關(guān)注數(shù)據(jù)服務(wù)、內(nèi)容服務(wù)以及與其他實(shí)體行業(yè)融合的垂直應(yīng)用。

　　肖仰華：當(dāng)前產(chǎn)業(yè)在數(shù)據(jù)、算力、模型三大核心領(lǐng)域仍存在顯著投資機(jī)遇。其中，數(shù)據(jù)層面，通過架構(gòu)創(chuàng)新與數(shù)據(jù)精選策略，有望以更低成本訓(xùn)練出同等能力的大模型；模型層面，世界模型、垂直領(lǐng)域?qū)I(yè)模型（如具備時(shí)空推理、因果邏輯能力的科學(xué)大模型）正成為技術(shù)突破方向。與此同時(shí)，大模型的高效推理、低幻覺、安全可控等特性優(yōu)化，仍是資本關(guān)注的技術(shù)攻堅(jiān)重點(diǎn)。

　　盡管大模型在解決“最后一公里”應(yīng)用落地上仍需突破，但伴隨中國科技公司在多模態(tài)、復(fù)雜場景理解等領(lǐng)域的快速追趕，AI應(yīng)用在降本增效、專業(yè)場景深化等方面已顯現(xiàn)潛力，或?qū)⒁I(lǐng)下一個(gè)投資風(fēng)口。

　　上海證券報(bào)：近期市場對(duì)于DeepSeek的關(guān)注度持續(xù)上升，有哪些市場判斷需要審慎對(duì)待？

　　李耀柱：首先，市場對(duì)于部分沒有收益、純屬主題炒作的公司給予太高預(yù)期，相關(guān)公司蘊(yùn)含估值虛高的風(fēng)險(xiǎn)。目前DeepSeek和其他大模型仍然基于Transformer大架構(gòu)，2025年關(guān)注的話題是誰可以找到替代Transformer的結(jié)構(gòu)，DeepSeek探索的技術(shù)方向值得關(guān)注。

　　其次，關(guān)于AI應(yīng)用在什么領(lǐng)域出現(xiàn)爆款并沒有達(dá)成共識(shí)，所以應(yīng)用的爆發(fā)方向仍然具有不確定性，需要持續(xù)跟蹤和觀察。

　　再其次，在技術(shù)層面，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的大模型，本質(zhì)上是基于規(guī)則設(shè)計(jì)的，未來能否設(shè)計(jì)出評(píng)判模型輸出質(zhì)量的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制是關(guān)鍵。未來，在非數(shù)學(xué)和非編程等不易于定義結(jié)果對(duì)錯(cuò)以及不易定義規(guī)則的領(lǐng)域，強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的進(jìn)一步迭代可能會(huì)遇到挑戰(zhàn)。因此，技術(shù)的迭代還在繼續(xù)，并沒有達(dá)到穩(wěn)態(tài)水平。我們認(rèn)為，深入關(guān)注技術(shù)的發(fā)展方向是未來做好投資的重要因素之一。

　　最后，市場對(duì)DeepSeek在預(yù)訓(xùn)練階段的悲觀看法也可能存在一定誤解。從DeepSeek的論文可以看出，優(yōu)化方程仍然希望最小化“經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)整后的模型”與調(diào)整前模型的差距，這代表著DeepSeek希望強(qiáng)化學(xué)習(xí)所在的后訓(xùn)練階段僅僅微調(diào)模型，前一階段靠冷啟動(dòng)預(yù)訓(xùn)練的基座模型很重要，所以對(duì)于算力資源仍然有較大需求。同時(shí)，用于冷啟動(dòng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量非常重要，代表著基座模型和預(yù)訓(xùn)練仍然重要。我們認(rèn)為，未來算力資源和高質(zhì)量數(shù)據(jù)的方向仍然有不錯(cuò)的長期投資機(jī)會(huì)。

　　方磊：長期來看，DeepSeek對(duì)于AI產(chǎn)業(yè)鏈影響較為深遠(yuǎn)，AI相關(guān)投資邏輯有望由海外映射轉(zhuǎn)為國內(nèi)產(chǎn)業(yè)發(fā)展驅(qū)動(dòng)，由偏主題炒作轉(zhuǎn)為基本面投資。值得注意的是，當(dāng)前這種轉(zhuǎn)化還在最初期階段，目前全球范圍內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的商業(yè)化途徑尚不成熟，A股上市公司與AI相關(guān)產(chǎn)品的收入占公司營業(yè)收入的占比較低，后續(xù)依托DeepSeek模型打造的產(chǎn)品研發(fā)和場景落地進(jìn)度仍具有不確定性。

　　考慮到股市通常會(huì)領(lǐng)先于基本面反應(yīng)，目前不少AI相關(guān)標(biāo)的已經(jīng)按照行業(yè)具有較成熟產(chǎn)品和盈利模式的標(biāo)準(zhǔn)來進(jìn)行估值定價(jià)。這類資產(chǎn)價(jià)格對(duì)未來的透支性較大，情緒對(duì)股價(jià)的影響階段性放大。在當(dāng)前環(huán)境下，我們認(rèn)為在關(guān)注投資熱點(diǎn)的同時(shí)，也需要關(guān)注投資機(jī)會(huì)的性價(jià)比，盡量選擇那些具有更好投資風(fēng)險(xiǎn)收益比的機(jī)會(huì)。

　　具體而言，投資者可密切關(guān)注AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢，以及AI技術(shù)快速迭代帶來的基本面變化。重點(diǎn)關(guān)注具有真實(shí)應(yīng)用場景、商業(yè)化前景和基本面較好的企業(yè)，并根據(jù)自身的風(fēng)險(xiǎn)偏好和投資能力，進(jìn)行多元化布局和長期投資。

　　證監(jiān)會(huì)：初步查明東方集團(tuán)涉嫌重大財(cái)務(wù)造假 可能觸及重大違法強(qiáng)制退市情形

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