DeepSeek对半导体的影响，主要体现在以下几方面：
对半导体市场需求的影响
• 训练端：DeepSeek R1通过算法优化等技术显著降低了模型训练成本，仅需OpenAI同类模型的1/30，可能降低行业对先进制程芯片的依赖，导致训练端对高端GPU等芯片的需求增速放缓。
• 推理端：DeepSeek R1的开源特性及低API调用成本推动应用端爆发，长期看将刺激推理算力需求，边缘计算设备、中小企业的本地化部署需求可能提升对中低端芯片的采购。
对半导体行业竞争格局的影响
• 冲击头部企业：如Nvidia在数据中心GPU方面的增长可能会放缓，引发了市场对其主导地位的质疑，进而影响相关企业股价。
• 为其他企业带来机遇：专业ASIC和其他芯片制造商有机会抓住推理领域的需求，推动多元化的半导体生态系统发展，例如华为昇腾、寒武纪等企业的中低端芯片可能迎来更多市场机会。
对半导体细分领域的影响
• HBM市场：DeepSeek使用H800等低端GPU，带宽要求较低，引发了市场对HBM价格可能下跌的担忧，对SK海力士等高端HBM供应商形成压力，但三星等厂商可能凭借低成本内存解决方案在低端GPU市场获得机会。
• 光通信领域：DeepSeek模型虽降低AI训练成本，但AI模型的低成本化有望扩大应用场景，进而增加全球数据中心建置量，使光收发模块等光通信组件的需求上升。 基金[超话]
