开年以来，Deepseek凭借一己之力引发了美国科技股的巨震，同时也将中国科技股推向了高潮。这一轮大波动背后，除了表明海外对中国 AI 技术创新的始料未及之外，同时验证着中国AI创新的可能性与巨大潜力。
DeepSeek的出现对于国内乃至全球AI行业到底意味着什么？未来会给产业链哪些环节带来机遇？
Deep seek爆火，重新定义AI下半场
我们先带大家简单复盘一下AI产业链的炒作演变，来理解DeepSeek的出现意味着什么。
AI的爆发，最早要追溯到2023年英伟达股价一路暴涨说起。
自2023年美国的Open AI接连推出了Chat GPT和sora，表现除了惊人的潜力和发展前景后，人工智能就以铺天盖地之势，在全世界引发巨震，所有人都开始主动或被迫的参与到这场和时间、技术赛跑的人工智能之战。
而最初这场战役的最大收益者，就是流水的AI线上铁打的卖铲人英伟达。
在AI产业发展初期，大语言模型性能提升遵循Scaling-law，模型参数量、训练数据量同步快速增长，同时模型公司百花齐放、模型推理应用逐步推广，共同使得对底层计算、存储、液冷、通信的资源都有了爆炸性增长。
但到了2024年，AI的预训练基础模型的竞赛已快速收敛，模型层逐步（头部闭源模型能力逐渐趋同/ 开源模型性能逐步赶上），产业链价值逐步上移，一方面定制化模型服务公司帮助头部大企业落地大模型应用，另一方面产品化应用也开始在C与B端初步证明商业价值。
复盘去年年底，A股针对AI方向的炒作已经转向大模型及应用层面方向，如豆包、AI耳机、AI眼镜等，算力、液冷方向隐有熄火的迹象。
原本来到这一步，国内A股在AI产业链上的可炒作空间开始收缩，当时国内的应用大模型如豆包、Kimi等虽然表现已经算十分优异，但相对ChatGPT而言普遍竞争力不高，也没有什么先发优势，面对open AI和Meta等资金和技术雄厚的巨头几乎毫无对抗力，在全球的竞争格局中产品市占率较低。
按原先的市场竞争格局，加上特朗普上台后对华的技术封禁加剧，在大模型方面国内的参与度将逐步下降。
直到DeepSeek出现，并直接刷新了豆包、Kimi和文心一言等国内大模型的用户量记录，2025年1月DeepSeek月均活跃用户数跃居第一。
更关键的是，和GPT-4o约为1亿美元的训练成本，Meta的Llama 3 405B需要3080万GPU小时相比，DeepSeek V3的训练成本不到560万美元，训练时长仅为280万GPU小时，打破华尔街对AI算力需求的幻想。
在过去人们普遍认为，人工智能越强大，占用的计算容量就越大，耗电量也就越大。而DeepSeek这一突破性进展，彻底颠覆了“越大越好”的论调。
DeepSeek只需使用传统公司AI模型所需计算能力的一小部分就能运行，且使用的是较旧版本的英伟达芯片，使用数量也少于美国大型科技公司开发的模型。
在中美AI竞争的背景下，美国在AI领域一直“处于领先地位”，中国发展自己的大模型，受到海外芯片、算力等硬件和技术上的多重限制。
今年的1月15日，美国还将中国最早的大模型创业公司智谱列入实体清单，禁止其购买海外英伟达生产的GPU，试图阻止对中国大模型训练升级的脚步。
但没想到DeepSeek紧随其后，直接采用了更低的训练成本去做模型更新与开源，拉高了技术创新的天花板，悄不做声的实现了弯道超车。
AI产业链价值下移，这些环节有望深度参与
25年会是AI应用层爆发式增长的一年，而中国有望在Deep seek的爆发下深度参与下半场，未来当用户规模爆发后，推理带来的算力需求将让AI算力的蛋糕越变越大。
国际数据公司（IDC）的报告显示，未来几年推理端的AI服务器占比将持续攀升，预计到2027年，用于推理的工作负载将占据七成以上。
DeepSeek 生态的算力厂商与大模型服务商、以及端侧AI厂商也将随着AI模型的广泛应用，迎来爆发性需求。
同时，中长期看美国对华禁运仍会极大影响本土模型厂商获取算力资源，部分相对技术更易赶超的后道工艺、存储与通信势必承担更重要的任务，同时有在本土市场上更特殊的价值。
算力基础设施领域：
浪潮信息（000977）为 DeepSeek 北京亦庄智算中心提供 AI 服务器集群，配备英伟达H800GPU及自研 AIStation 管理平台。
中科曙光（603019）、曙光数创（872808）承建 DeepSeek 杭州训练中心液冷系统，单机柜功率密度达 35kW，PUE 小于 1.15。
润泽科技（300442）廊坊数据中心为 DeepSeek 提供3000 +机柜资源，采用间接蒸发冷却技术，运营成本低于同行 15%。大规模的机柜资源保障了 DeepSeek 对算力的大规模需求，同时低成本的运营模式也为其发展提供了经济优势。
并行科技（839493）为 DeepSeek 提供了多种并行计算技术，这些技术能够充分利用计算资源，提高计算效率，加速模型的训练过程。
寒武纪（688256）和景嘉微（300474）等国产 AI 芯片制造商，受益于 DeepSeek 技术推动的算力需求增长。此外，DeepSeek 的 AI 模型已适配华为昇腾芯片。
在DeepSeek拉平大模型之间的差距的趋势下，能赢得“胜局”的决定权落回到算力层面，而云厂商在具备充足的算力“弹药”与下游云需求爆发而带来的量价齐升的情况下，有望成为产业最受益的方向之一。
DeepSeek发布后，用户访问量短时间内激增，导致服务器压力过大，连续多日出现了服务中断的情况，算力短缺让模型的使用捉襟见肘，拥有海量GPU资源边缘侧云服务厂商也是较大的受益方。
公有云：金山云（03896）、优刻得（688158）等；
边缘云：顺网科技（300113）、网宿科技（300017）；
混合云服务商：深信服（300454）、青云科技（688316）；
垂直行业SaaS：三六零（601360）、金山办公（688111）、萤石网络（688475）、软通动力（301236）、科大讯飞（002230）。
原先的国内云厂由于客户要求定制化开发，利润率整体极低，24年国内云计算的逻辑没有演绎，核心卡在了各种模型的差距上。
未来，随着国产大模型和应用的崛起，智算中心、云服务基础设施建设将成为企业数据化转型发展基础设施建设，市场数字基础设施一体化云平台建设不断增加，企业上云将成为普遍趋势，国内云厂或将迎来毛利率和规模的“戴维斯双击”，和更广阔的发展前景。
