美国当地时间2月23日，英伟达创始人、CEO黄仁勋（JensenHuang）首次谈及DeepSeek的出现引发英伟达股票抛售的问题。

1月底，来自中国杭州的低成本大模型DeepSeek-R1，在全球走红，迅速上升到中美两区应用商店免费App总榜第一。该大模型公司成立两年时间，仅用了二十分之一的算力成本，就训练出比肩OpenAI-o1水平的模型R1，并且坚持开源。

DeepSeek低成本、高性能的AI模型出现，对以往依赖GPU芯片堆砌算力的模式有较大冲击。甚至有说法称将“质疑未来在英伟达芯片和开发上花费数千亿美元的必要性”。

消息一出，英伟达单日市值一度蒸发近6000亿美元。随后的交易日里，英伟达股价有所回升。

英伟达股价1月底以来的走势（不作为个股推荐）

近一周，DeepSeek下载量稍有回落，Kimi、通义、星火、文心一言整体保持稳定，腾讯元宝接入Deepseek后下载量显著提升，现已超过30万次/日。

黄仁勋2月23日的回应提到：“投资者从DeepSeek在AI方面的进步中得到了错误的信息。”

“尽管DeepSeek在模型预训练方面表现出色，但AI的后训练阶段才是智能的核心，推理过程仍然是一个计算密集型的任务。”

中国银河证券也认为：DeepSeek的出现，没有改变的是，高端算力资源仍是必须。

如果将算力分为训练算力及推理算力两部分，成本更低的推理算力有望推动应用的进一步增长，带动应用端繁荣度提升，AI能力边际扩张依然需要依赖更强的模型和强大的算力；

尽管DeepSeek降低了模型训练的成本，但正如黄仁勋所言AI的后训练才是“智能的核心”，对算力资源的需求预计将持续增加。

中长期来看，DeepSeek在算法和架构上的创新给AI发展增加了一条新的道路，有望形成大模型从训练到推理端再到应用端的进一步繁荣共赢局面。

回顾2023年以来的AI投资主线，基本按照“大模型-训练算力-AI应用-推理算力”演绎：

行情起于ChatGPT问世，市场首先聚焦具备大模型开发能力的厂商；后来发现发展大模型的瓶颈在于训练算力，市场开始拥抱AI芯片、AI服务器、光模块、铜连接等AI硬件，从英伟达为首的海外链到字节、华为等国产链；随着训练的深入，催生了AI玩具、AI眼镜等典型应用场景，市场又开始转向端侧AI；DeepSeek横空出世以来，市场选择确定性受益的云计算方向。随着推理算力缺口显现，行情有望重新回归算力方向，尤其是推理算力产业链。

华安证券指出：

DeepSeek通过模型压缩蒸馏和动态路由架构（MoE）等技术创新显著缓解了单任务算力压力，开源和低价带来了现象级的正向反馈，让所有人开始重新审视对AI的投入，市场担忧短期算力需求下降。但中长期看，模型平权带来企业进入AI的门槛降低，从而导致算力总需求增加。据TIRIASresearch预测，未来推理算力占比将达到95%，而训练算力仅占5%。IDC也预测，未来5年国内推理算力年复合增速高达190%。算力总需求增加的逻辑通常被认为会在未来几年内演绎，微信接入DeepSeek或将大大缩短了这一进程。

当前接入DeepSeek的互联网厂商普遍面临“服务繁忙”问题，ima上线一晚上服务器就崩溃了，反映出推理算力需求激增与供给不足严重矛盾。由于云厂商接入DeepSeek需要部署高性能GPU或国产算力芯片，同时为了提升算力利用率需要升级数据中心架构，最后还需要进行技术适配于调优、模型压缩与蒸馏，而现象级应用带来的需求增长往往在短期内发生。

因此，在没有大规模超前投入的情况下，推理算力供需矛盾加剧。

中国银河证券建议：在关注AI大模型技术发展的同时，可重点关注算力产业链的发展，包括算力基础设施、算力网络与平台，以及算力技术落地和商业化等多个细分领域。

（以上信息中国银河证券、华安证券）

算力相关ETF：5G通信ETF（515050）芯片ETF（159995）云计算50ETF（516630）恒生科技指数ETF（513180）

5G通信ETF跟踪中证5G通信指数，覆盖光迅科技、中际旭创、等在内的多家光模块龙头公司，及部分PCB公司如沪电股份等；

芯片ETF（159995）跟踪国证半导体芯片指数，覆盖中芯国际、景嘉微等GPU国产芯片龙头公司；

云计算50ETF（516630）跟踪中证云计算指数，成分股涉及AI算力（浪潮信息、中科曙光等）、数据供应（拓尔思等）、云服务（拓维信息、云赛智联等）、下游应用（科大讯飞、金山办公等）等；

恒生科技指数ETF（513180）跟踪恒生科技指数，权重股包括阿里巴巴、腾讯控股、美团、百度等互联网龙头公司，算力资源丰富，也拥有孵化AI现象级应用潜力。

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