【华福互联网】DeepSeek产业链：算力篇 1、总算力趋势 长期规律：从长期

【华福互联网】DeepSeek产业链：算力篇 1、总算力趋势 长期规律：从长期看，算力遵循杰文斯悖论，与煤炭使用类似，随着单次推理成本下降，使用人群增多，总算力成本会增加。总算力等于单次算力成本乘以使用频次乘以用户数。过去60年，每十年成本下降1000倍，用户购买量增加10万倍，总支出增加100倍，总体呈增长趋势。 短期变化：以OpenAI为例，因DeepSeek RE出现，OpenAI为防守给所有免费用户使用O3迷你版（能力与OE相当）。虽OE成本下降，但使用人群爆发式增长，从用户使用模型升级角度看，总算力大幅增加。这表明DeepSeek使原本成本低的模型普及，短期算力需求增长快。 2、DeepSeek模型对算力的影响 V3对国内算力成本影响：V3类似于GPT-3模型，在国内，对于4.0水平算力成本，DeepSeek未进一步降低。以入门级用户不在乎文本长度的情况为例，目前DeepSeek百万token是0.28美元（接近两人民币），豆包入门级价格与之相近，且2月8号后DeepSeek优惠价格取消。国内豆包已将4.0水平价格降至地板价，V3对国内算力成本降低作用有限。 V3对海外算力成本影响：海外以谷歌为例，谷歌百万token低档价格是5美元，GPT-4约十美元，而国内已卷到0.3美元左右。DeepSeek海外出圈把OpenAI价格卷下去，OpenAI原来海外API售价高，有很大利润空间。V3虽未降低单次用户成本，但促进海外算力成本降低，对海外用户影响较大。 与OpenAI成本对比：DeepSeek API价格接近成本，利润低。以同样一道题为例，OpenAI preview消耗约600个token，DeepSeek产生约1400 - 1500个token。若认为DeepSeek无利润，OpenAI成本可能与之接近。DeepSeek打破OpenAI垄断，将其API价格深度打下去，二者成本差异或许没那么大。 3、算力结构变化 推理算力重要性提升：AI在使用CUDA时部分用了英伟达更底层的PTX汇编语言，未脱离英伟达生态体系，使用PTX主要用于训练模型优化。但未来大模型有后发优势，开发成本低，大家重心会转向推理，算力结构发生变化，推理算力受关注，且推理算力取决于用户需求。 国产替代机遇：国内大模型能力提升后，中美竞争激烈，国产替代重要性增加。DeepSeek开源后，AMD、英伟达、华为等为其做适配，全球芯片设计会考虑其架构变化，这对国产芯片设计公司是利好，会带动生态发展，国产算力崛起概率大，推理阶段要求相对较低，中芯国际作为晶圆厂处于核心卡位。 关注方向：推理算力需求方面，有用户需求的公司如字节、小米、未来可能的腾讯等产业链值得关注，字节算力涉及润泽、寒武纪等，小米和金山云因硬件用户需求大也受关注；国产替代方面，重点关注中芯国际，还有ASIC芯片、中兴通信等。 4、DeepSeek对行业的综合影响 打破垄断与算力需求增加：DeepSeek最大影响是打破OpenAI垄断，使OpenAI被迫让更多人使用更高模型，如从4.0到5.0，导致算力需求明显增加。从4.0水平看，DeepSeek降价与豆包相当，OpenAI价格是其数倍，被打下去后使用人数增加，总算力成本上升。 成本降低的偏差：看似DeepSeek大幅降低成本，实际有偏差。API价格不代表成本，OpenAI因垄断API价格虚高。5.0水平下，DeepSeek与OpenAI实际成本差异没那么大，OpenAI API价格是DeepSeek六倍左右，但实际成本比六倍低。DeepSeek更大作用是打破垄断、降低API价格。