DeepSeek沒能讓算力焦慮消失,！Deepseek對算力市場產(chǎn)生了顯著影響。假期期間,，它給AI算力帶來了巨大沖擊,，特別是在硬件廠商方面。美股和A股市場上與算力訓(xùn)練相關(guān)的公司股價出現(xiàn)下跌。海外AI建設(shè)存在過度投資,、效率低下的問題,，單純依賴資金投入而不重視算力結(jié)構(gòu)、利用率及模型優(yōu)化,，這種模式導(dǎo)致英偉達股價存在溢價,。

對于國產(chǎn)算力市場而言，Deepseek的影響是積極的,。它解放了供需兩端,。在供給端，盡管國產(chǎn)算力硬件沒有達到最先進水平,，但差距正在縮小,，已能滿足需求；在需求端,，Deepseek的應(yīng)用迅速普及,，釋放了大量需求。在這種模式下,，國產(chǎn)算力硬件雖不夠先進,，但差距不再難以逾越，例如EUV光刻機相關(guān)技術(shù)差距有所縮小,。

晶圓廠的估值建議采用單位產(chǎn)能市值的方式,，而非傳統(tǒng)的PE、PB或PS指標(biāo),。各公司的利潤,、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)及折舊情況在不同階段差異較大，缺乏可比性,。通過分析3納米,、5納米、7納米等不同制程芯片的單位產(chǎn)能市值,，可以更好地評估一家擁有先進制程的晶圓廠的價值,。該晶圓廠因其獨特稀缺性，在A股市場具有潛力,，尤其是在摩爾定律接近終結(jié)的情況下,，其估值有望提升。

關(guān)注端側(cè)AI應(yīng)用的機會,，Deepseek的高效率,、低成本和開源特性使其大模型能夠部署到更多終端和場景中。這將促進AI應(yīng)用在多種品類和場景中的爆發(fā),。量化后的模型能夠適配終端設(shè)備的內(nèi)存限制,，并保留動態(tài)思維鏈支持邏輯推理,。此外，開源多個智能小模型為終端模型部署提供了多種選擇,，支持用戶進行蒸餾,、輸出和訓(xùn)練等操作。

推薦相關(guān)公司包括移遠通信,、美格智能,、廣和通、中興通訊等模組公司,，以及在手機及ASIC推理方面的中興通訊,。連接手機、PC,、可穿戴設(shè)備及機器人等場景都有機會,，AI模組在其中不可或缺，相關(guān)公司的新聞及股價表現(xiàn)也反映了這一趨勢,。

看好國產(chǎn)算力方向,，目前推理端需求可能迎來爆發(fā)式增長，國產(chǎn)算力公司在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域主要用于推理側(cè),。DeepSeek開源免費后,，有望促進端側(cè)小模型的發(fā)展，央國企及終端廠商可以加速開發(fā)自己的小模型,，降低私有化部署大模型的成本,。相關(guān)標(biāo)的包括海光信息、寒武紀等芯片公司,，以及神州數(shù)碼等產(chǎn)業(yè)鏈服務(wù)器或IDC公司,。

在B端應(yīng)用方面，核心競爭壁壘在于客戶數(shù)據(jù)和場景,。DeepSeek開源可以提升全行業(yè)效率,，隨著基礎(chǔ)模型能力提升和推理成本下降，客戶場景將更加清晰,，AI應(yīng)用滲透率有望加速提升,。建議關(guān)注企業(yè)信息化領(lǐng)域的頂級數(shù)字范圍網(wǎng)絡(luò)、漢得信息,，營銷類領(lǐng)域的每日互動,，搜索領(lǐng)域的三六零等公司。

多模態(tài)應(yīng)用方面,，DeepSeek開源的模型在多模態(tài)理解和生成方面表現(xiàn)出色,，未來端側(cè)AI可能是多模態(tài)融合應(yīng)用?？春梦纳鷪D創(chuàng)意視頻在C端的流量收入及出圈可能性,，相關(guān)標(biāo)的有美圖,、萬興科技、虹軟科技,。DeepSeek沒能讓算力焦慮消失！