DeepSeek 是否会改变 AI 投资范式?

华泰研究

2025 年 1 月 27 日│中国内地

动态点评

事件：DeepSeek 发布 R1，引发资本市场对算力增长展望的担忧

1/20，DeepSeek 发布 R1 模型及相关应用，以较低的训练成本达到与现有前沿模型相当的效果，引发市场对算力投资的担忧。我们认为：1）DeepSeek主要创新是通过在预训练阶段加入强化学习，DeepSeek V3 训练成本相当于 Llama3 系列的 7%，对当前世代 AI 大模型的降本做出了重要贡献，有望降低现有模型的训练和推理成本；2）目前北美四大 AI 公司主要通过扩大GPU 集群规模的方式探索下一代大模型，DeepSeek 的方式是否在下一代模型研发中有效还有待观察。3)DeepSeek这次的成功显示,在 ScalingLaw放缓的大背景下，中美在大模型技术上的差距有望缩小。

思考#1：DeepSeek R1 对当前世代大模型降本做出重要贡献

据DeepSeekV3技术报告,V3模型的训练总计只需要278.8万GPU小时，相当于在 2048 卡的 H800GPU 集群上训练约 2 个月，合计成本约 557.6 百万美金，相较而言，Llama 3 系列模型的计算预算则多达 3930 万 H100GPU 小时，DeepSeek 训练成本约相当于 Llama 3 系列模型的 7%。我们认为：1）DeepSeek R1 通过在预训练阶段使用强化学习，在仅有极少标注数据的情况下，提升了模型推理能力，能够大幅降低训练成本，实现和现有大模型(如 o1)相当的效果。如果 Meta 等采用 DeepSeek 的路径，或降低现有模型的训练成本。

思考#2：DeepSeek 的方法在探索下一代大模型上是否有效尚不可知

根据 Factset 一致预期，2024 年，微软、谷歌、亚马逊、Meta、苹果等北美五大科技公司合计资本开支 2253 亿美元，2025 年有望继续增长 19.6%。其中很大部分投入是用在包括 GPT-5、Llama4 等在内下一代模型的算力投资。目前北美四大 AI 公司主要通过扩大 GPU 集群规模的方式探索下一代大模型。如 1/21 宣布的 The Stargate Project 所显示，下一代大模型所需的算力可能达到百万卡集群的规模。DeepSeek 的方式是否在下一代模型研发中有效还有待观察。

思考#3：Scaling Law 放缓大背景下，中美技术差距有望缩小

2022 年 11 月，OpenAI 发布 GPT3.5 以来，中美在大模型技术上的差距出现扩大趋势。进入 2024 年下半年，随着互联网文本数据的耗尽，预训练阶段的 Scaling law 面临挑战，最先进大模型的发展出现放缓趋势。过去两年，中国涌现了包括智谱、月之暗面、Minimax 等初创企业。这次 DeepSeek R1受到广泛关注，显示随着最先进模型发展放缓，大模型的竞争从探索转向工程创新，中美技术差距有望缩小。

风险提示：中美贸易摩擦升级风险，宏观下行风险，创新品渗透不及预期风险。本研报中涉及到未上市公司或未覆盖个股内容，均系对其客观公开信息的整理，并不代表本研究团队对该公司、该股票的推荐或覆盖。

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联系人 于可熠 SAC No. S0570122120079 [email protected] SFC No. BVF938 +(86) 21 2897 2228


行业走势图
资料来源：Wind，华泰研究

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图表1： DeepSeek 和其他模型性能比较
资料来源：DeepSeek，华泰研究

图表2： 国内外主流 AI 大模型对比

地区公司模型参数量模态 (输入；输出)开源/闭源 发布时间
美国OpenAlGPT-01300B文本，图像；文本，图像闭源2024年12月
美国OpenAlGPT-40未公开文本，图像，音频，视频（帧）；文本，图像，音频闭源2024年5月
美国OpenAlGPT-4 turbo未公开文本，图像；文本，图像闭源2023年11月
美国OpenAlSora未公开文本，图像；图像，视频闭源2024年2月
美国谷歌Gemini 1.5未公开文本，图像，音频，视频（帧）；文本，图像闭源2024年2月
美国谷歌Gemini未公开文本，图像，视频；文本，图像闭源2023年12月
美国AnthropicClaude3未公开文本，图像；文本闭源2024年3月
中国百度ERNIE 4.0未公开文本，图像；文本，图像，视频闭源2023年10月
中国商汤日日新5.0600B (MoE)文本，图像；文本，图像，视频闭源2024年4月
中国智谱AIGLM-4未公开文本，图像；文本，图像闭源2024年1月
美国MetaLlama 370B文本；文本开源2024年4月
美国微软Phi-33.8B文本；文本开源2024年4月
中国阿里巴巴Qwen 1.572B文本；文本开源2024年2月
中国零一万物Yi-VL34B文本；文本开源2024年1月
美国XAIGrok-1314B (MoE)文本；文本开源2023年11月
中国深度求索DeepSeek-R1671B文本；文本开源2025年1月

资料来源：Stanford ecosystem graphs，公司官网，华泰研究


图表3： MAAMG 季度资本开支
注：预测数据来自 Factset 一致预期资料来源：Factset，华泰研究


图表4： 科技巨头目前主要模型的布局
注：MMLU（Multilingual Massively Multilingual Understanding，大规模多任务语言理解）是一个包含 57 个多选问答任务的英文评测数据集，涵盖了初等数学、美国历史、计算机科学、法律等领域，难度覆盖高中水平到专家水平的人类知识。它是用于评估大模型在跨语言和多领域知识理解方面性能的一个重要基准。资料来源：公司官网，华泰研究

风险提示

1）中美贸易摩擦升级，影响产品供需与公司海外布局风险。
2）宏观经济下行风险。
3）创新品渗透不及预期，导致公司增长不及预期。
4）本研报中涉及到未上市公司或未覆盖个股内容，均系对其客观公开信息的整理，并不代
表本研究团队对该公司、该股票的推荐或覆盖。

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投资评级基于分析师对报告发布日后 6 至 12 个月内行业或公司回报潜力（含此期间的股息回报）相对基准表现的预期（A 股市场基准为沪深 300 指数，香港市场基准为恒生指数，美国市场基准为标普 500 指数，台湾市场基准为台湾加权指数，日本市场基准为日经 225 指数，新加坡市场基准为海峡时报指数，韩国市场基准为韩国有价证券指数，英国市场基准为富时 100 指数），具体如下：

行业评级

增持：预计行业股票指数超越基准 中性：预计行业股票指数基本与基准持平 减持：预计行业股票指数明显弱于基准

公司评级

买入：预计股价超越基准 $15%$ 以上
增持：预计股价超越基准 5%~15%
持有：预计股价相对基准波动在-15%~5%之间
卖出：预计股价弱于基准 $15%$ 以上
暂停评级：已暂停评级、目标价及预测，以遵守适用法规及/或公司政策
无评级：股票不在常规研究 覆盖范围内。投资者不应期待华 泰提供该等证券及/或公司相关的持续或补充信息

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