摘要：A：效率提升并不意味着减少对算力的需求。在算法优化有3到5倍提升的前提下，同样的算力可实现更好的模型效果、更高的效率，缩短通向AGI的时间。在所有科技运算效率提升及硬件创新中，算法优化在突破模型或研发阶段不会降低对算力的需求，只有到应用阶段才会逐渐降低成本。
Q：效率的提升是否意味着不需要那么多算力？
A：效率提升并不意味着减少对算力的需求。在算法优化有3到5倍提升的前提下，同样的算力可实现更好的模型效果、更高的效率，缩短通向AGI的时间。在所有科技运算效率提升及硬件创新中，算法优化在突破模型或研发阶段不会降低对算力的需求，只有到应用阶段才会逐渐降低成本。
Q：Deepseek开源且开放权重，对推理侧有什么影响？
A：总体对推理侧应用有好的影响，但与市场认知方向有区别。理论上对ASIC芯片或其他推理型芯片形成利好。不过，Deepseek开放权重是去中心化的，虽会使模型在更多场景被应用，但也大幅降低了模型调用成本，使API调用收入增长空间有限。在模型推理过程中要考虑总体成本，若API调用达不到一定数量级，综合芯片设计、流片、代工、使用及硬件损耗等各方面，通用GPU仍有更显著的成本优势。所以对于ASIC芯片，要关注应用场景，很多场景下使用通用GPU可能更划算。
Q：Deepseek对端侧有什么影响？
A：有望加速AI在端侧落地进程，未来手机、一般PC或小型桌面设备等端侧都可进行部署。但并非很多应用能直接拿Deepseek模型部署到端上，很多AI应用需结合数据和场景优化、调整模型。Deepseek在开发过程中的经验，会为端侧AI开发者提供借鉴价值，缩短研发进程。原本预计到2025年底或2026年初AI硬件会更成熟，现在有望提前，最晚2025年底可能会看到不错的AI硬件在手机等设备上有好的表现或有新的AI硬件出现。
Q：Deepseek是否真的基于GPT - 4.0或基于GPT的蒸馏？
A：Deepseek确实使用了很多高质量的生成数据来训练，证明了高质量生成数据对AI训练和精调有很大价值，但这与蒸馏不是完全相同的概念。在模型开发过程中，互相借鉴、用前沿系统模型生成数据用于训练等技术很普遍，这和蒸馏不同。蒸馏是把最好的模型当“老师”，用大量问题及答案精调小模型。Deepseek应该不是这种方式。不过，如果前沿模型不再进步或采用难以获取的方式，Deepseek能否超越等情况还需进一步观察。
Q：Deepseek等因素对英伟达的影响体现在哪些方面？
A：对英伟达的影响心理层面远大于实际层面。真正影响英伟达的是领先者的减速，体现在两个层面。一是英伟达自身，其新硬件设备交付延期，从线上特别是Blackwell集群部署中出现各种问题，至少延期半年，目前OpenAI虽开始部署交付但规模不大，Q2左右还需时间投入使用，若时间差距扩大可能缺掉一代产品，但这种情况在26年之前不太会发生。二是Deepseek出现带来的影响。
Q：模型研发新方向探索对巨头资源需求有何影响？
A：从去年开始，各模型研发团队包括VIA、Google团队等在大语言模型发展后开始探索新方向，巨头进行内部组织架构调整，寻找方案更分散，资源重新分配，整体研发资源需求变多，这也是Meta、微软、Google等纷纷表示要增加资源投入的原因。
Q：新方向探索对AGI落地进程有什么作用？
A：类似于医药研发找靶点，新方向探索帮助大家明确更有希望的路径，使尝试路径更聚焦，会加速AGI的落地进程。
Q：从长期看，产业链利润分配有怎样的变化趋势？
A：从更长期看，产业链利润重新分配是大势所趋。当开放式权重达到一定级别的模型出现后，API调用及纯模型收入想象空间变小，对上游硬件利润分配占比也会变小，需要依靠确定性的业绩增长来消化商业板块的估值压力。
Q：市场未来关注的重点是什么？
A：市场关注的最大重点是看几个科技巨头在今年能否拿出真正有代际提升的前沿模型，目前block的算力逐渐部署，数据开始准备，尝试一段时间后，大家期待看到更具突破性的成果。
Q：Deepseek对算力硬件的影响如何，长期和短期趋势怎样？
A：短期市场可能有担心，但大模型在端侧应用未完全打开，打开后对算力需求会继续提升。长期来看比较看好算力硬件。对PCB持续看好，当前订单旺盛，英伟达GPU200出货、CSP厂商自研芯片的ASIC芯片大量出货带动了PCB强劲需求。Deepseek推理需求后期会更多，其公布的2025年AIC开支预期大超预期，给到600到650亿美金，比2024财年有50%以上的成长，且后期推理需求多为高质量需求，所以对整个AI芯片板块持续看好，当下是买入机会。
Q：AI在智能眼镜和手机上的落地应用情况如何？
A：在智能眼镜方面，Meta Ray-Ban接入大模型后销量率先爆发，预测2024年销量超250万台，很多智能眼镜品牌发布AI智能眼镜，AI智能眼镜爆发是确定性趋势，2025年CES展上AI智能眼镜表现精彩，落地应用会更快。在手机方面，苹果2024年四季度iPhone手机整体销量下滑，但营收额仅下滑0.9%，高端机型卖得好，在推出Apple Install list的海外市场销量明显好于未推出的市场，如中国市场因未推该模型销量下降。后期苹果会在四月份适配更多语言，对手机换机需求有较大带动。2025年看好苹果产量，苹果在芯片系统有核心竞争力，国内产业链核心龙头公司估值相对便宜，大多对应2025年估值十几倍到二十倍出头。2024年苹果手机全球销量较稳健，2025年仍看好其成长性，苹果会在三月份推出SE 4机型带动产业链（产业链从2024年12月已开始拿货），预计2025年一季度、二季度苹果产业链核心龙头公司业绩有百分之二三十的成长，往年苹果上半年推SE机型时有30%多的成长。iPhone 17会在二月份确定方案、供应商份额及价值量提升等。模型升级如DeepSeek进入单台手机后，对手机的AI芯片的SoC芯片、AI算力、散热、电池容量提升、内部结构及软板等方面有积极价值量带动。苹果2026年将推折叠手机，芯片持续升级，模型能力增强，模型能力升级对销量和硬件创新有积极带动。
Q：除AI眼镜和AI手机外，大模型在其他领域的发展趋势怎样？
A：除AI眼镜和AI手机外，机器人、电子狗、AR/VR设备后期有望迎来快速成长，大模型在端侧的应用爆发之后，会进一步带动AI算力硬件的需求。
Q：Meta、微软等公司的资本开支情况如何？
A：Meta未来几年会持续提升资本开支。微软公布的2024年四季度资本开支，含融资租赁约226亿美元，现金支出158亿，预测未来几年资本开支呈上升趋势。
Q：大模型发展对消费电子有何影响？
A：大模型成本下降对端侧应用爆发有积极带动。消费电子最怕没有创新，大模型发展后期可能有更多创新，刺激硬件创新，带来新功能，形成良性循环，带动换机需求，如苹果手机目前换机周期接近四年，若有爆款应用将带动换机需求。
Q：未来重点看好的方向有哪些，涉及哪些标的？
A：重点看好的方向有SoC芯片升级、AI眼镜、AI手机（重点看苹果产业链）、AIPC。对AIoT硬件带动明显，重点看好AI PCB、算力，端侧看好AI眼镜和苹果产业链。涉及标的有沪电股份、恒玄科技、深弘科技、瑞芯微、生益电子、生益科技等，可重点关注双周报情况。
Q：推理的板子是否有可能价格下降？
A：目前推理端用的芯片或板子规格还是用训练的规格去做推理，从产品形态和规格的演变方向来看，PCB仍在升级通道里，不用过度担忧价格下降问题。
Q：AI对PCB产业有哪些影响及机会？
A：AI对模型精简化提升了成本效率，打开了推理需求。虽单个token成本优化但用量提升，推理ASIC用量提升利好相关PCB产业，国内参与ASIC的PCB厂商如沪电股份、生益电子、深南电路等有望受益。海外供应链今年放量，上游树脂和玻纤布等原材料因需求大幅增长而可能供不应求，存在结构性机会。国产模型优化了算力需求，国产算力在训练端和推理端能满足需求，可能使国产GPU、ASIC放量，国产算力链厂商值得关注。即使训练端需求下降，但推理加速扩容、上游材料供给问题以及国产产业链的国产替代和需求扩张，今年PCB仍有较多机会。值得关注的机会包括海外产业链推理端产品对应的供应商，建议投资布局与AI算力、资本开支业绩驱动且布局端侧相关产品的公司，如声扬科技、联瑞新材、鹏鼎控股等，同时产业链端特殊变化方向如博宣树脂、铜箔等带来的国内产业链增量机会也值得关注。
Q：DeepSpeed对端侧应用有哪些影响？
A：DeepSpeed的出现非常利好端侧应用。实现爆款端侧应用较困难，需在云端处理，要支持大量用户同时使用模型。DeepSpeed依靠较低推理成本达到较高能力，有望帮助端侧应用有效提升用户吸引力，同时能为终端厂商有效降低整个模型的运行成本。此外，DeepSpeed的成功出圈有望帮助端侧产品在用户侧获得更高认可度，实现未来AIPC及AI手机换机周期的缩短。
Q：DeepSpeed对哪些厂商利好？
A：DeepSpeed首先利好端侧厂商，海外主要是苹果和高通，还有台湾的联发科。其次利好云端的自研芯片，因为DeepSpeed标志着模型可依靠更低训练和推理成本达到较高智能水平，而ASIC作为大型云厂商追求算力降本推出的产品，需求有望持续增加。
Q：Meta的ASIC芯片进展如何？
A：Meta在24年已在推理端及其他推荐业务中开始使用其ASIC芯片。25年预计整个Meta会持续爬坡，26年预计Meta可以开始支持一些大模型的训练任务。
Q：ASIC出货形态的变化及影响是什么？
A：北美Hyperscale的ASIC开始更多采用类似于英伟达NVLink的Rack形式出货，如亚马逊的Trainium M2和Trainium 2的路透，以及天虹业绩会上提到的未来项目。这种转向Rack形式比较受益的是和CSP强绑定的ODM公司，CSP和ODM的绑定会进一步加强，与CSP有深入合作的ODM厂商，如天虹科技、志邦有望充分受益。
Q：液冷方面有什么趋势？
A：水冷的渗透率逐步增加，除英伟达的卡外，ASIC包括以后的交换机都有望采用液冷方案。天虹提到26年有一个ASIC项目会采用水冷形态，同时1.6T的交换机也将会采用水冷形态，整个液冷行业的需求有望持续拉动。
Q：以太网组网方面的情况如何？
A：对于英伟达的卡，C2C会采用NVLink形式连接，但Server端到交换机应该还是会用以太网作为主流方案。800G的交换机25年有望加速出货，博通Hawk 5的良率基本得到解决，Marvell以及英伟达自己的以太网交换机也会出货。26年，1.6T的交换机有望开始批量出货。
Q：如何看待不同的ASIC厂商？
A：最看好博通，它具备全面的IP，在关键IP如高速SerDes上更成熟，且在以太网有深厚布局，能做到ASIC与网络协同，有望最为受益。对于其他ASIC厂商，如世芯、Marvell、创意电子，需要关注CSP的ASIC Design Win的变化。云厂商继续采用白盒交换机，随着CSP自研操作系统逐渐成熟，白牌厂商占比有望继续提升，建议关注以太网方面的Arista、全球科技、志邦这三家公司。
Q：DeepSeek对AI军备竞赛及英伟达有什么影响？
A：DeepSeek的出现有望加速AI军备竞赛，让头部厂商继续保持大量投入。最尖端模型的迭代仍较大依赖英伟达的高端GPU。英伟达过去遇到的各类问题，如CoWoS封装良率、技术切换、水冷零组件良率、机柜组装良率等问题解决后将成为其较强壁垒。同时，英伟达在单卡算力、软件生态扩大、卡间互联的NVLink协议上相较于其他厂商仍具备领先地位，所以还是继续看好英伟达。
Q：Deepseek对AI软件和端侧智能落地有什么影响？
A：Deepseek能低成本做到高性能，支持开源，方便新架构在单车落地，对计算机相关公司是较好支撑，且其创新思路经其他团队和公司复现验证可行，加速了整个应用端的落地。对于AI软件和端侧智能落地，是明显的加速和支撑。具体到计算机领域，C端场景中，以炒股软件、办公助手为代表，像金山、冠群、和和信息、财讯股份等用户数据基础好、生态和产品力强、与AI结合度好的公司值得关注，不过炒股软件受资本市场成交量和风险偏好影响更大；B端有很多落地场景，通用的如企业服务相关的ERP、OA产品，垂直的如各行业信息化和软件厂商与AI结合，看好行业市占率高、用户基数大、积累较多用户数据和产品案例的厂商，如金蝶、泛微网络等，过去几年它们与AI结合已形成至少几千万量级的订单体量，还有与保险营销、工业制造场景结合的厂商，如鼎捷软件、汉得信息等；G端有一些探索但信息公开透明度不高，如第四范式与军工产品结合等；端侧智能化场景中，萤石网络作为海康体系孵化的面向C端家居行业龙头企业，先在家用领域做到行业第一，再向人脸识别、家用服务机器人、云等方向探索，其服务机器人新产品阿克瑞预计今年上半年市场化销售，可能接入通用模型结合自身南海大模型做垂类应用，另外传音、汉王科技、蜂助手等也有产品可在端侧与AI结合延伸。
Q：为什么从短期视角看好春季科技行情里计算机的弹性和表现？
A：因为计算机板块机构持仓处于历史相对偏低位置，基本面有回暖改善预期，叠加AI技术和国产AI政策等背景支持。
Q：网络安全板块未来发展趋势如何，当前是否有投资机会？
A：对于DeepSeek，各大网安公司可能会有做安全智能体的趋势，部分原来讲的安全大模型可能会接入以DeepSeek为代表的国产模型来实现安全的降本增效。网安板块已跌近三年，2024年业绩预告后很多人认为没机会，但实际上这三年是头部公司降库存的重要时点。2025年是十四五收官之年，预计会有一波业绩和订单大规模释放；网安公司从2023年初开始的裁员接近尾声；2020 - 2021年招人研发的新产品在2022 - 2023年底已上市。所以当下是较好的布局机会，是贝塔布局的好时间节点，推荐关注奇安信、永信至诚、深信服安全、启明星辰等公司，中长期还是短期机会需看个股实际情况。
Q：不同规模的网安公司在与AI结合方面有哪些布局和特点？
A：永信至诚专门做AI加安全赛道的安全测评，和国内大模型公司可能都有合作；安恒信息布局安全智能体，核心与DeepSeek相关接入，后续其他网安公司可能跟随；360以安全吸引客户，最终做广告收入，在AI智能搜索及DeepSeek宣传上有情绪影响；启明星辰在去年6月就发布了安全智能体思路。
Q：2025年自主可控方面有哪些趋势和投资关注点？
A：2025年国产化大模型自主可控思路越发紧迫，2025年信创相关大逻辑是行业替换率达到50%，目标是27年行业和党政都完成百分之百替换。预计2025年上半年信创产业链相关公司订单回暖。软件端关注中软等操作系统、数据库公司；硬件端关注华为链（如神州数码、软通动力等）、海光曙光、中国长城等。海光信息和中国曙光是X86国产化自主可控主线，中国电子体系下的中软、达梦围绕PS体系布局的订单落地性值得期待。
Q：Deepseek的使用表现和相关数据情况如何？
A：在长文本处理、上下文依赖以及跨文本信息整合方面，Deepseek是目前国产大模型中使用起来最丝滑、表现最为优异的。目前日均调用量已达到三四十亿次，下载量连续多天占据中国和美国APP下载榜首位。
Q：大模型未来的发展方向以及硬件类型会有哪些变化？
A：未来大模型的AI人工智能发展方向会往推理侧、边缘侧、垂直类内侧这三个方向演化。硬件类型方面，推动大模型的硬件将从主要由高端算力GPU推动，转化为GPU、ASIC、DPU这3种重要类型的卡。GPU仍承担高端算力卡功能；ASIC主要承担一些推理及垂直类模型的推理和训练任务；DPU芯片用来帮助GPU和ASIC卡承担数据的解压、打包、分发等功能。
Q：大模型公司2023 - 2025年算力卡的采购情况如何，国产算力卡的需求趋势怎样？
A：大模型公司在2023 - 2024年的采购量一共是两万余张中低端算力卡，采购以H800和H20等受限卡片为主。2025年预计新增500张左右，其中约40%预计会采用国产卡。随着国内越来越多厂家加入大模型研发、训练推理过程，国产算力卡需求量会上升。2024 - 2025年是国内大模型起放量的一年，国内高端GPU卡算力量的需求量呈正向推动，且国内增速会明显快于美国。
Q：Deepseek带来的行业变化对国内AIDC行业和相关上市公司有什么影响？
A：会对国内AIDC行业或AIDC上市公司产生偏利好影响。一些原来偏零售、偏散卖的IDC公司，未来能够接到更多来自中小型场外客户的订单。可密切关注国内有高功率机柜（八千瓦以上）资源储备的IDC厂商，如京津冀地区的润泽、光环新网；长三角地区的数据港；大湾区的科华、奥飞等；万国和世纪互联在国内机会分布比较均匀。
Q：网络架构变化对交换机用量和相关企业有什么影响？
A：预计未来800G、1.6T的交换机用量大概率会提升。分布式部署若广泛应用，GPU卡和交换芯片的收敛比的收敛量会被放大，高端交换机用量上升。建议关注国内头部有800G、1.6T量产能力的交换机企业，如锐捷网络、紫光；给AI厂商做代工的菲菱科思、共进股份；通信交换芯片龙头企业盛科通信，其具备给800G和1.6T交换供货的能力。
Q：Deepseek带来的行业变化下，应重点关注哪些公司？
A：重点关注中兴通讯，其算力卡整体产品矩阵在国内首屈一指，从高端GPU研发到终端交换芯片商用，再到中低端ASIC推理芯片研发都在推进，其CPU珠峰系列和DPU定海系列芯片已得到商用验证并获好评。还应关注拥有量产推理卡和边缘卡的公司。从行业变化角度，重点关注国内AIGC行业、交换行业，以及算力芯片矩阵比较完善的上市公司。
Q：国内大模型行业的算力需求会受到此次低成本高性能事件的冲击吗？
A：不认为国内大模型行业的算力需求会受到冲击。因为国内国产厂商的算力市占额小，加上长尾客户未来放量明显，国内算力卡的需求，从高端GPU到终端交换芯片，到中低端ASIC推理卡都是上升的，且速度在加速。
来源：新浪财经
