美银研报重点关注DeepSeek开源周活动及其对人工智能应用的推动作用

DeepSeek 于 2 月 24 – 28 日举办开源周活动，发布了一系列开源项目，包括 FlashMLA、DeepEP、DeepGEMM、优化的并行策略以及 Fire – Flyer 文件系统（3FS），旨在提升 AI 硬件性能和降低 LLM 应用门槛。软件算法优化显著提升 AI 硬件性能，如 FlashMLA 为英伟达 Hopper GPU 优化 MLA 解码内核，DeepEP 优化 EP 通信，DeepGEMM 支持 DeepSeek 模型训练和推理，DualPipe 和 EPLB 提升并行效率，3FS 专为 AI 大规模数据管理设计。成本效益提高推动 LLM 普及，DeepSeek V3 和 R1 模型每日理论成本利润率高达 545%，日推理成本约 8.7 万美元，日收入约 56.2 万美元，降低 LLM 开发和应用门槛。API 定价助力 AI 应用商业化，DeepSeek R1 API 定价远低于 OpenAI o1，成本和质量表现优异，加速 AI 应用和商业化步伐，SaaS 业务模型公司受益更多，如金山软件、福昕软件、金蝶、用友网络等已集成 DeepSeek 技术。主要 LLM 发布情况显示，国内外公司近期发布的新模型包括 Meta Llama 3.3、Google Gemini 2.0、DeepSeek V3 和 R1、字节跳动 Doubao1.5-Pro 等。LLM 定价比较显示，中国公司 LLM 输入和输出 API 定价普遍低于 OpenAI，如 DeepSeek V3 标准价格每百万 tokens 输入 $0.27（缓存未命中）、$0.07（缓存命中），输出 $1.10，优惠价格更低。美银对金山软件的价格目标为 53 港元，基于 30 倍 12 个月远期估计 P/E，上行风险包括新游戏收入贡献强于预期、金山办公室 AI 办公软件领先竞争对手，下行风险包括新游戏发布延迟、金山办公室收入增长慢于预期、金山云净亏损扩大。总体而言，DeepSeek 通过软件算法优化显著提升 AI 硬件性能，降低 LLM 开发和应用门槛，加速 AI 技术普及和商业化进程。