UBS 瑞银 邀请行业专家对Deepseek 看法
【1. DeepSeek是否标志着AI硬件和技术产业的根本性变化】
【1.1 AI硬件市场的根本变化是否发生】
• 观点：DeepSeek模型可能会影响AI硬件市场，但不会导致根本性的行业变化。
• 详细分析：目前，AI行业仍处于以计算为核心的阶段，尤其是向通用人工智能（AGI）推进时，计算能力将始终是核心驱动力。尽管DeepSeek通过提高计算效率来降低训练成本，但推理阶段（Inference）的计算需求将依旧是未来几年的主导力量。因此，DeepSeek并未标志着AI硬件市场的根本性转变。
• 背景：AI行业对于计算能力的需求始终存在，从训练到推理，每一个模型的运作都需要大量计算能力。即使有低成本、高效率的模型出现，推理阶段的计算需求也并不会大幅减少。
【1.2 DeepSeek对半导体需求的影响】
• 观点：DeepSeek的推出不会显著改变半导体行业的长期趋势，计算需求仍将保持强劲。
• 详细分析：虽然DeepSeek的开源模型可能使AI模型训练的计算需求下降，但半导体行业的需求依旧主要来自推理计算。AI模型的推理阶段所需的计算资源会大幅增加，这将继续推动半导体产品，尤其是NVIDIA等公司的硬件需求。
• 背景：在AI硬件市场中，NVIDIA等公司仍占据主导地位，虽然DeepSeek模型通过降低训练阶段的计算资源需求可能影响部分市场，但推理计算的需求仍然是推动半导体行业长期发展的关键因素。
【2. DeepSeek对软件行业的影响】
【2.1 AI产品定价压力**
• 观点：DeepSeek的效率提升可能会导致AI产品定价压力加大。
• 详细分析：随着DeepSeek模型使得AI模型的开发和训练成本降低，软件公司可能面临更多来自开源和低成本解决方案的竞争。这种竞争将导致传统软件公司必须调整其定价策略，以应对成本压力。
• 背景：在AI技术的迅速发展中，定价一直是软件公司面临的一大挑战。随着更多低成本AI解决方案的涌现，如何平衡成本和定价成为了软件行业的一大课题。
【2.2 软件公司的竞争格局】
• 观点：DeepSeek模型可能改变AI模型市场的竞争格局，增加市场上AI模型的多样性。
• 详细分析：随着DeepSeek的开放源代码，更多的公司将能够开发和部署更为高效且成本更低的AI模型。这可能导致AI模型的价格下调，从而使得市场上的AI技术更加平民化，软件公司之间的竞争也将进一步加剧。
• 背景：此前，AI模型的开发和部署通常依赖大型云计算公司和高端硬件，但DeepSeek通过其创新的开源方式降低了技术门槛，给小型公司和初创公司提供了更多机会，可能对现有的技术公司构成威胁。
【3. DeepSeek对中国AI行业的影响】
【3.1 中国在AI硬件和数据方面的竞争优势】
• 观点：中国AI公司通过高效的硬件和数据资源，能够以较低成本开发竞争力强的AI模型。
• 详细分析：中国AI公司在硬件和数据积累方面具备一定的优势，这为它们提供了在AI领域取得进展的潜力。DeepSeek模型的成功证明了中国在这一领域能够利用低成本的计算资源，推动AI技术的普及和应用。
• 背景：中国AI公司在过去几年里，通过借鉴国外技术和自主研发，逐步缩小了与全球先进技术的差距。尽管中国的硬件可能没有美国那么先进，但通过更高效的算法和更优的数据处理能力，中国AI公司能够在全球市场上占有一席之地。
【3.2 DeepSeek推动中国AI产业的崛起】
• 观点：DeepSeek的低成本开发模式可能促进中国AI产业的快速崛起。
• 详细分析：DeepSeek模型的开源和低成本训练方式，使得中国AI公司能够减少研发投入，快速进行AI模型的迭代更新，进一步推动中国在全球AI行业中的地位。
• 背景：中国AI产业在过去几年中逐步实现了技术的自主可控，DeepSeek模型的推出进一步加强了中国公司在AI产业中的竞争力，尤其是在全球市场上，降低了竞争门槛。
【4. 对AI行业投资和资本支出的影响】
【4.1 资本支出（CapEx）变化】
• 观点：DeepSeek的出现不会大幅改变资本支出计划，AI行业的计算需求仍将保持高增长。
• 详细分析：尽管DeepSeek的推出提供了更低成本的训练方式，但AI行业对推理计算和AGI技术的需求将继续推动资本支出的增长。大规模超大规模云计算公司（Hyperscalers）和其他主要技术公司，仍将保持其强劲的资本支出计划。
• 背景：AI产业的资本支出主要用于计算基础设施的建设和维护，即便AI模型的训练成本下降，推理计算的需求仍将推动计算硬件市场的增长，因此，资本支出计划将保持在较高水平。
【4.2 长期投资预期】
• 观点：长远来看，DeepSeek可能带来AI行业的盈利潜力提高，但短期内仍需观察。
• 详细分析：尽管DeepSeek模型的成本优势使得AI行业在一定程度上实现了技术普及，但投资者仍需关注长远的市场表现。短期内，资本支出和AI技术的采用可能会受到一定程度的调控，未来几年内仍需观察AI模型的技术更新和市场需求变化。
• 背景：AI行业的发展充满变数，尤其是在技术快速发展的背景下，如何平衡成本、需求和盈利，将是未来几年内投资者关注的核心。
【5. 结论与行业前景】
【5.1 AI硬件行业的长期趋势】
• 总结：DeepSeek模型的推出表明AI硬件市场在逐步降低成本的同时，依然会受到推理计算需求的驱动。推理计算阶段将继续推动半导体行业的发展，短期内不大可能出现根本性的市场变化。
【5.2 AI软件行业的竞争变化**
• 总结：随着DeepSeek等低成本模型的推出，AI软件市场的定价将面临更大压力，竞争格局将进一步加剧。现有的软件公司可能不得不调整定价策略以保持竞争力。
【5.3 中国AI行业的崛起】
• 总结：中国AI公司凭借低成本、高效率的技术积累，正在逐步缩小与全球领先技术之间的差距。DeepSeek的低成本训练模式为中国AI产业提供了进一步发展的契机。
【5.4 投资者的长期展望】
• 总结：DeepSeek的出现为AI产业带来了更多的机遇，尽管短期内资本支出和技术投资存在一定的不确定性，但从长期来看，AI行业仍然具有强劲的增长潜力。
以上结构化梳理完全依据各个主题的核心观点，按照详细的逻辑层次进行分解，确保全面覆盖每个细节，并对每个观点进行深入分析。
