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DeepSeek持续火爆，中立云厂商及国产算力有望受益

核心内容

DeepSeek作为一款高性能、高性价比且开源的AI模型，自2025年1月11日上线以来迅速获得全球关注，日活跃用户（DAU）在21天内突破2215万，位列全球日活总榜第二，达到ChatGPT日活用户的41.6%。其高人气导致官网和API一度不可用，甚至出现短暂宕机。2月6日，DeepSeek宣布暂停API服务充值，显示其推理算力需求持续增长。

DeepSeek的火爆不仅推动了AI应用的快速发展，还对推理算力需求形成显著拉动，特别是在私有化部署场景中，对计算性能和集群通信速度的要求低于训练阶段，这使得国产算力芯片在推理阶段具备更强的适应性和竞争力。

主要观点

• DeepSeek凭借卓越性能、开源模式和高性价比，成为全球增长最快的AI应用之一，推动推理算力需求快速增长。
• 推理算力需求已超过训练需求，且趋势持续扩大，第三方中立云厂商在模型微调和赋能下游客户方面更具优势，有望受益。
• 国产算力芯片在推理场景下，因对算力和存储的要求相对较低，相较于英伟达等先进算力厂商更具成本优势，预计将迎来更多需求增长。
• DeepSeek的模型平权降低了AI应用门槛，推动了AI技术的广泛应用和商业化落地，进一步刺激推理算力市场。

关键信息

推理算力需求增长

• DeepSeek上线仅21天，DAU即突破2215万，成为全球日活第二。
• 1月27日登顶美区App Store下载榜第一。
• 因访问量高增，官网和API一度不可用，出现短暂宕机。
• DeepSeek-V3模型有价格优惠，R1暂不参与，但其高性价比显著。
• 推理算力需求持续上涨，预计未来将进一步扩大。

云厂商受益分析

• 头部云厂商如华为云、阿里云、腾讯云、百度智能云等均已上架DeepSeek模型。
• 第三方中立云厂商如优刻得、首都在线、中国电子云等已完成对DeepSeek模型的适配，并提供服务。
• 云厂商通过MaaS服务（模型即服务）降低AI应用企业的门槛，提升模型的可访问性和灵活性。

国产算力发展机遇

• 国产算力芯片如华为昇腾、海光信息、沐曦、天数智能、摩尔线程、壁仞等已完成对DeepSeek模型的适配。
• 华为昇腾910C的推理性能达到英伟达H100 GPU的六成，且DeepSeek为昇腾处理器提供了原生支持。
• 国产算力在推理场景中因对算力和存储需求较低，相较于训练阶段更具成本优势，有望获得更大市场空间。

投资建议

推理云

• 优刻得-W（688158，未评级）
• 首都在线（300846，未评级）
• 深桑达A（000032，未评级）
• 润建股份（002929，未评级）
• 青云科技-U（688316，未评级）
• 铜牛信息（300895，未评级）
• 中科曙光（603019，买入）
• 品高股份（688227，未评级）

国产算力链

• 海光信息（688041，买入）
• 华丰科技（688629，未评级）
• 寒武纪-U（688256，未评级）
• 云天励飞-U（688343，未评级）
• 浪潮信息（000977，未评级）
• 紫光股份（000938，未评级）
• 拓维信息（002261，未评级）
• 四川长虹（600839，未评级）
• 神州数码（000034，未评级）
• 景嘉微（300474，未评级）
• 中国长城（000066，未评级）
• 安博通（688168，未评级）
• 恒为科技（603496，未评级）

风险提示

• AI发展不及预期：若AI技术演进速度不及预期，可能影响相关应用落地的节奏。
• 行业竞争加剧：若行业竞争持续加剧，可能对相关公司业务发展产生影响。

行业评级

• 看好（维持）：认为DeepSeek的持续火爆将推动推理算力需求增长，对云厂商和国产算力链形成利好。

证券分析师

• 浦俊懿：021-63325888*6106
  邮箱：pujunyi@orientsec.com.cn
  执业证书编号：S0860514050004

• 宋鑫宇：songxinyu@orientsec.com.cn
  执业证书编号：S0860524090002

相关报告

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图表目录

• 图1：DeepSeek模型价格
• 图2：DeepSeek多次短暂宕机
• 图3：部分支持DeepSeek模型的国内云厂
• 图4：优刻得云平台上线DeepSeek-R1系列模型
• 图5：首都在线上线DeepSeek-R1模型
• 图6：深桑达旗下中国电子云上线全量DeepSeek-R1/V3模型
• 图7：DeepSeek官方推荐用昇腾部署模型
• 图8：多家国产AI芯片厂适配DeepSeek模型
• 图9：沐曦携手Gitee AI部署DeepSeek模型
• 图10：“杰文斯悖论”指出成本下降将刺激资源需求更大增长
• 图11：基于R1蒸馏的小模型性能优异，参数规模较小则对HBM容量要求更低