20240610-财通证券-计算机行业投资策略周报_大模型推理成本降低_AI应用落地可期_14页_2mb

计算机/行业投资策略周报总结

一、本周核心观点

1. API价格大幅下降
   大模型推理成本显著降低，API价格进入市场化竞争阶段。幻方DeepSeek-V2推出创新MLA架构，将输入输出价格分别降至1元/百万token和2元/百万token。国内主要厂商如字节豆包、阿里、百度等迅速跟进，推动API价格下降，利好应用生态繁荣和AI原生应用落地。

2. Attention机制优化
   标准注意力机制计算复杂度随序列长度指数级上升，业界探索简化多头注意力（如MQA、GQA、MLA）或替代方案（如Mamba、RWKV）。MLA架构实现低内存占用与高效计算，幻方DeepSeek-V2显著优化推理性能。

3. MoE架构提升扩展效率
   MoE混合专家模型通过稀疏激活实现参数高效扩展，示例包括DeepSeek-V2、Snowflake Arctic、PyramidResidualMoE架构。该技术使模型能力呈现动态分配，提升计算效率，未来将成为主流模型架构。

二、投资建议

• AI算力硬件领域：关注国产AI服务器厂商（海光信息、寒武纪、浪潮信息）及液冷技术提供商（英维克、曙光数创）。
• 边缘端AI硬件：关注硬件创新公司（石头科技、传音控股等）及与芯片深度合作的软件赋能企业（虹软科技、中科创达）。

三、风险提示

1. 技术迭代延迟
2. 商业化进程滞后
3. 政策支持力度不足
4. 全球宏观经济不确定性

四、图表概览

• 图1：国内外主流模型API价格对比
• 图2：高效Transformer架构技术路线
• 图3：Attention机制原理解析
• 图4：Transformer架构结构图解
• 图5：简化注意力机制原理对照图
• 图6：Mamba-2架构关系示意图
• 图7：MoE原理及架构演进图
• 图8：动态计算分配优化效果图