通信行业周报-DeepSeek：模型效率的革命，算力基建的新起点

DeepSeek对AI算力格局的影响分析

核心观点

• DeepSeek创新性：通过RL算法优化模型效率，开源并降低成本，推动AI算力发展。
• 新ScalingLaw：基于RL的模型增长曲线超越传统预训练模式，未来将结合算法创新与算力堆叠。
• 工程优化：键值缓存、创新MoE架构、PTX层汇编语言等技术提升GPU效率，降低成本。
• 开源策略：与西方闭源模式不同，DeepSeek开源提升全球模型厂商效率，获开发者青睐。

DeepSeek对英伟达的影响

• 算力需求：DeepSeek加速AGI进程，推动海外巨头加码算力投资（GPU、ASIC）。
• 英伟达优势：算力需求持续增长，英伟达订单超预期，新技术（CPO、OIO）加速迭代。
• 市场波动：英伟达股价下跌主因是芯片出口限制不确定性，而非需求变化。

DeepSeek对中国算力投资的影响

• 国产算力：DeepSeek开源加速算力自主可控，中芯国际、寒武纪等企业协同发展。
• 边缘侧算力：云端模型降价促进AI硬件放量，小模型优化推动边缘推理加速。

全球算力投资影响

• GPU：GPU仍占主导地位，英伟达优势持续，看好CPO、OIO技术落地。
• ASIC：推理需求增长利好云厂商ASIC合作伙伴，博通、AMD等受益。
• 通信：训练与推理集群规模扩大，高端交换机与光模块需求增加。
• 能源：海外能源配套差，看好算力基础设施投资。

A股投资方向

• 端侧：物联网模组龙头（美格智能、移远通信、广和通）。
• 国产替代：寒武纪-U、中芯国际、中兴通讯。
• 算力设备：光通信（中际旭创、新易盛）、铜链接、液冷、边缘算力承载平台、卫星通信、IDC。
• 数据要素：运营商（中国电信、中国移动、中国联通）、数据可视化（浩瀚深度、恒为科技、中新赛克）。

风险提示

• AI发展不及预期，算力需求不及预期，市场竞争风险。