AI芯片龙头缩水4万亿！DeepSeek冲击下，算力需求会放缓？

在春节前最后一个交易日，算力相关板块（如CPO、高速铜连接）出现较大跌幅，春节期间美股市场更是遭受到了“DeepSeek冲击”，其中，全球AI芯片龙头——英伟达总市值在一周内累计缩水5520亿美元（约合人民币4万亿元）。都反映出市场对算力需求可能放缓的担忧。

目前，投资者最普遍关注的是，DeepSeek的技术突破是否会改变AI投资方向，以及算力产业链是否面临重新估值。

一、短期冲击显现，DeepSeek 技术路径重构算力需求格局

不可否认的是，短期内，部分AI上游算力硬件可能受到一定冲击。通过公开资料可以看到，DeepSeek V3 的训练成本仅为 Llama3 的 7%，核心是通过强化学习预训练架构（RLPT）优化参数有效性，同等算力下模型性能提升 2-3 倍。同时，其稀疏化模型结构使单次推理 GPU 占用减少 40%，直接降低企业采购高端芯片的边际需求。

1月20日，DeepSeek正式发布一系列DeepSeek-R1模型，包括DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1和DeepSeek-R1-Distill系列，对标OpenAI o1正式版。在低训练成本的前提下，DeepSeek能给出更高的性能。

二、长期成本的降低将加速下游AI应用的落地

DeepSeek-R1模型推理能力优异，比肩OpenAI o1正式版。DeepSeek-R1在AIME 2024上获得了79.8%的成绩，略高于OpenAI-o1-1217。

在MATH-500上，它获得了97.3%的惊人成绩，表现与OpenAI-o1-1217相当，并明显优于其他模型。

在编码相关的任务中，DeepSeek-R1在代码竞赛任务中表现出专家水平，在Codeforces上获得了2029Elo评级，在竞赛中表现优于96.3%的人类参与者。对于工程相关的任务，DeepSeek-R1的表现略优于OpenAI-o1-1217。且API服务定价远低于OpenAI同类产品。

长期来看，DeepSeek导致的使用成本降低将加速下游AI应用的落地，算力需求仍将增长。

华福证券认为，分析了DeepSeek所带来的AI变革。未来推动推理成本增加的核心因素在于，用户规模和用户使用频次的增加。根据Grok创始人，过去60年，每10年计算成本降低约1000倍，但人们的购买量增加了10万倍，总支出反而增长了100倍。

同时指出，AI全球竞争时代来临，看好以DeepSeek为代表的中国大模型的崛起，尤其看好AI应用和AI终端的落地。预期未来推理成本仍将显著增长，全球AI竞争背景下，国产替代是算力增长的核心。

浙商证券也认为，DeepSeek大模型以其颠覆性的成本优势，一方面可能使得传统以“高投入、高算力”为核心的研发路径受到一定冲击，部分AI上游算力硬件可能受到一定负面影响，美股科技巨头若估值下修或会加大纳指波动；另一方面有利于AI下游应用和商业化场景的落地，有助于加速AI对相关产业的赋能进程，利好机器人、消费电子、智能汽车、计算机、传媒等AI下游板块。

三、算力仍是全球科技行业的核心驱动

DeepSeek 的技术突破无疑对传统算力硬件厂商构成短期挑战，其通过算法创新大幅降低训练与推理成本，可能抑制 GPU/服务器集群等上游硬件的需求增速。总的来看，随着AI技术的不断进步，AI基础设施的建设仍然是全球科技行业的核心驱动力之一。DeepSeek 引发的不仅是算力需求的短期重构，更是 AI 产业从“堆砌硬件”向“赋能场景”的价值跃迁。

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