中国银河：科技行业专题报告：DeepSeek：技术颠覆or创新共赢

DeepSeek通过算法及工程创新，显著降低成本，技术变革算力新方向： DeepSeek模型通过使用PTX编程语言，以及工程能力上的创新，使得其在具有更强的性能的同时，实现更低的训练与推理成本，或将加速推动AI应用与硬件的普及和落地。与市场认为的不同，我们认为更低的训练与推理成本对算力需求呈现短期减少，长期高增的趋势，AI能力边际扩张依然需要依赖更大的模型和强大的算力，DeepSeek在算法和架构上的创新给AI发展增加了“条新的道路，有望开拓AI行业的共赢局面 结合我们对芯片、硬件、软件、应用端等的影响分析，我们认为DeepSeek的技术颠覆带来的是AI行业的多元化，有望加速AI行业的普及繁荣，具本细分到行业子板块来看： 电子板块-后训练时代看好推理侧算力部署，以及AI端侧加速落地： DeepSeek的创新并没有完全打破scalinglaws，且正从pre-training转向post-training和推理，通过增加模型规模、护展训练数据、提高计算资源以及合理的任务设计，可加速模型学习更复杂的推理能力。随着模型规模、数据量和计算资源的增加，模型能够更好地进行推理，通过平衡性能、内存占