01 产业链全景图

02 最新消息

03 什么是DeepSeek

DeepSeek 是一家人工智能技术公司，中文即“深度求索”。它家的模型在自然语言处理和代码生成等领域相当能打，像DeepSeek-v3在多个数学基准测试和代码能力测试中，就超越了众多竞品。

真正让DeepSeek火出圈的是2024年12月26日，这家公司宣布上线并同步开源的 DeepSeek-V3模型。它以1/11的算力、仅2000个GPU芯片训练出性能超越GPT-4o的大模型。其总训练成本只有557.6万美元，而GPT-4o的约为1亿美元，使用25000个GPU芯片。双方的成本至少是10倍的差距。

在性能上，DeepSeek-V3在数学、代码能力和中文知识问答方面还超过了ChatGPT-4o，以下即为两者的模型参数对比：

04 为什么被称为AI界的拼多多

据公司介绍，在数学、代码、自然语言推理等任务上，DeepSeek-R1性能比肩已经OpenAlo1正式版，这并不是关键，关键它还是开源的，代码全部公开，更关键它还特别便宜，价格相当于使用OpenAlo1的3%，人称价格屠夫，更更关键的是，它的训练成本非常低，只花费了两个月时间、557.6万美元！而ChatGPT-4的训练成本约为1亿美元，更不用说更为先进的OpenAlo1正式版，这样的性价比，无愧成为AI界的拼多多了！

05 怎么实现？

举个通俗的例子，DeepSeek为什么能花更少的钱办更大的事呢？

就像两个学生复习考试：ChatGPT像是一个用笨方法复习的学生，它搞题海战术(消耗大量算力)，大力出奇迹，虽然考了高分，但累得精疲力尽。DeepSeek则像是个会找规律的学生：它发现考试重点其实只占书本内容的20%(优化训练数据)，通过分析历年真题(算法优化)，用更少的时间就掌握了核心考点。从技术层面来说，DeepSeek使用了以下关键技术：

06 上游产业链

虽然DeepSeek通过自身的蒸馏模型降低了对于算力的需求，但是如果想要获得更高的模型精度，训练所需算力消耗并未必会减少，因此上游的算力需求依然强劲。

全球算力主要由通用算力、智能算力和超算算力组成。通用算力作为基础，满足广泛的日常计算需求；智能算力则在新兴技术领域发挥关键作用；超算算力针对特定高端需求提供强大计算能力。数据显示，2023年底全球算力总规模约910EFLOPS，其中，智能算力从2021年的113EFLOPS增长至2023年的335EFLOPS，增速远超其他。

满足大模型需求的算力是一项涉及多层面复杂系统工程，因为它不仅需要在计算能力上实现指数级增长，以应对大模型的庞大惨数量，还要在数据传输、存储和处理等多个维度深度优化。AI算力具备软硬件的复杂性，并且以不同产品/服务/方案为应用赋能

AI技术在实际应用中包括两个环节：训练（Training）和推理（Inference），AIGC的算力需要考虑训练及推理两个方面。

训练是指通过数据开发出AI模型，使其能够满足相应的需求，一般为AI技术的研发。因此参数量的升级对算力的需求影响大。

推理是指利用训练好的模型进行计算，利用输入的数据获得正确结论的过程，一般为AI技术的应用。推理部署的算力主要在于每个应用场景日数据的吞吐量。

06-1 AI芯片

芯片作为算力产业的基石，为智能算法和应用提供了不可或缺的计算能力。在服务器成本中，核心芯片如GPU占据了超过80%的比重。掌握自主可控的AI芯片技术，对于智算产业的持续发展至关重要。

随着人工智能应用场景的不断拓展，市场对高性能AI芯片的需求日益增长。数据显示，2023年中国AI芯片市场规模已达到约652亿人民币。预计到2026年，市场规模将显著增长至1611亿人民币，AI芯片市场正迎来快速发展的黄金时期。

2023年上半年，中国加速芯片的市场规模超过50万张，GPU卡占有90%市场份额，非GPU卡占据10%市场份额。中国本土AI芯片品牌出货量近5万张，占整个市场的10%。

2024年上半年，中国加速芯片市场规模超过90万张。GPU卡占据80%市场份额，非GPU卡占据20%市场份额。中国本土AI芯片品牌出货量近20万张，约占整个市场的20%。

06-2 AI服务器

AI服务器是智能算力的重要载体，在全球范围内迅速扩张。2023年，全球AI服务器市场规模突破500亿美元，增幅高达95.8%，预计到2028年，市场规模有望突破1000亿美元，五年的年复合增长率预计为14.5%。

中国AI服务器在AI及智算产业的高速发展下持续攀升，从2020年的149亿人民币增长至2023年的692亿人民币。随着AI应用的成熟和普及，市场对于AI服务器的需求预计继续增长。预计到2028年，中国AI服务器的市场规模达到1433亿人民币。

06-3 智算中心

智算中心即人工智能计算中心，是基于人工智能理论，采用人工智能计算架构，专门为人工智能应用提供所需算力服务、数据服务和算法服务的一类算力基础设施。

智算中心配备了大量高性能服务器以及 GPU、TPU 等专业加速芯片，能够提供强大的计算能力，可迅速处理大规模的计算任务

06-4 AI云计算

纵观整个行业，我国云计算市场展现出强劲的增长势头。2023年，我国云计算市场规模达6165亿元，同比增长35.5%。随着AI原生带来的云计算技术革新和大模型规模化应用逐步落地，云计算产业预计将开启新一轮增长周期。到2027年，市场规模有望达到21404亿元，增长潜力巨大。

市场格局方面，阿里云、天翼云、移动云、华为云、腾讯云和联通云六大云服务商共占据了我国公有云71.5%的市场份额。

07 中游产业链

从产业规模看，全球人工智能快速增长。2023年全球人工智能市场收入达5381亿美元，同比增长18.5%，到2026年市场规模将达9000亿美元。

从投融资看，2024年Q1全球AI领域完成1779笔融资交易，筹集的风险投资总额达216亿美元。

截至2024年底，我国预计有大大小小的模型240多个，从从客户数量、模型性能和能力，品牌力等出发，国内前十的大模型公司是：文心一言、豆包、Kimi、秘塔、腾讯混元、通义千问、360智脑、百川智能、零一万物、讯飞星火。其中，文心一言、豆包、Kimi是最出名的3款软件。

DeepSeek虽没上磅，但它是后期之秀！国内目前没有哪一款能与之全面媲美，而DeepSeek对标的就是国外Open AI的o1和Claude 3.5。

08 下游产业链

09 背后的人物——梁文锋

其实，在DeepSeek爆火的背后，更有意思的是背后的创始人及团队！

DeepSeek背后的创始人是梁文锋，通过对于公司股权的深度穿透，结构图如右边所示，梁文锋即为公司的实际控制人。

从公开资料来看，DeepSeek团队最大的特点就是名校、年轻，目前共139人。有大模型领域的猎头透露，当下“C9”院校的高端人才各家都在争抢。“DeepSeek更着重宣传，符合他们家年轻化，求知欲的价值观。”

私募界的巨头——幻方量化

如果是从事金融行业的朋友，相比对于幻方量化不会陌生。而Deep Seek的母公司，正是梁文锋在2015年创立、量化基金起家的幻方量化。作为一个“80后”，梁文锋本科、研究生都就读于浙江大学，拥有信息与电子工程学系本科和硕士学位。

2017年，幻方量化宣称实现投资策略全面AI化。2019年，其资金管理规模超100亿，成为国内量化私募“四巨头”之一，也一度是国内首家突破千亿私募的量化大厂。当幻方量化规模节节攀升时，梁文锋却开始转移视野。

在业界，幻方一直以敢于在硬件上投入著称，以支撑其交易系统的实施。2017年前后，梁文锋开始涉足AI相关探索，探索孵化AI项目“萤火虫”。2018年，“萤火虫”超级计算机对外正式亮相，并称计算机占地面积为数个篮球场，前后投入超过10亿元。

2024年10月，幻方量化向投资者公告称，计划逐步将对冲产品投资仓位降低至零。该公司部分对冲系列产品规模已经降至千万元以下。至2025年初，公司资金管理规模已小于300亿，退出了行业前六名。于是，DeepSeek开始火了！

2024年5月6日，DeepSeek推出第二代大模型DeepSeek-V2，以极低的价格策略——每百万 tokens 输入1元、输出2元，引发了行业轰动。其成本仅为GPT-4 Turbo的约1%，迅速搅动AI大模型价格战，推动字节跳动、阿里云、科大讯飞等巨头相继调整定价策略。外界虽有人质疑这是“赔钱赚吆喝”，但梁文锋明确表示，这一策略源于技术进步带来的成本下降，以及其“人工智能应普惠大众”的坚定理念。

事实上，梁文锋并未将与大厂的竞争放在首位。在他看来，云服务并非目标。他真正追求的是实现通用人工智能（AGI）。

为了这个目标，梁文锋选择跳脱模仿的框架，坚持走创新的道路。于是我们看到，DeepSeek-V2不仅在价格上打破行业规则，更在技术上大胆革新。

仅仅半年后，这个被硅谷誉为“来自东方的神秘力量”的团队，于2024年12月26日发布了第三代大模型DeepSeek-V3，采用6710亿参数的混合专家模型（MoE），表现不输GPT-4o和Claude 3.5等闭源模型，而训练成本却仅为557.6万美元，不足OpenAI GPT-4（6300万美元）的十分之一。在这一过程中，DeepSeek始终坚持“开放”与“普惠”的理念。

来源-RunningLu 飞跑的鹿 2025年02月16日 20:30 广东