西南证券：通信专题报告：Deepseek引爆通信产业新机遇

核心要点 DeepSeek通过创新算法使推理效率大幅优化，大幅降低了应用成本。DeepSeek-V3的训练成本仅为2.788MH800GPU小时，同时其支持FP8混合精度训练，并针对训练框架进行了全面优化，以实现加速训练和降低GPU内存使用，通过算法、框架和硬件的共同设计，克服了跨节点MoE训练中的通信瓶颈，显著提高了训练效率并降低了训练成本。DeepSeek每百万输入tokens成本为0.55美元，每百万输出tokens成本为2.19美元，相较于ChatGPTO1模型，输入和输出成本均降低了96%。DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力（Multi-headLatentAttention，MLA）和DeepSeekMoE架构，显著提高了推理速度和显存利用率，能够在保持模型性能的同时实现高效的训练和推理。 DeepSeek从成本端和技术端对垂类AI小模型（AIAgent）带来了直接催化。从成本端看，更低的推理成本降低了垂类AIAgent的开发成本，极大刺激了各行业的企业智能化需求。技术端看，Deepseek在自然语言理解、多模态交互等底层技术上的突破直接降低了垂直领域小模型的技术门