近期，華西證券發(fā)布了一份深度報告，聚焦于Deepseek這一國產(chǎn)AI應(yīng)用的崛起，以及其對整個AI行業(yè)所帶來的深遠影響。該報告內(nèi)容豐富，共計33頁，詳細剖析了Deepseek的技術(shù)創(chuàng)新、市場反應(yīng)及未來趨勢。

Deepseek，這家由幻方量化創(chuàng)立的人工智能公司，正以其獨特的大語言模型在市場上掀起波瀾。該模型主打“極致性價比”，在性能上足以媲美OpenAI的頂級模型，而其訓練成本卻遠低于同行。Deepseek采用了FP8混合精度訓練技術(shù)，成功打造出了大型MoE模型，這一創(chuàng)舉無疑為AI行業(yè)的發(fā)展開辟了新的道路。

在訓練方法上，Deepseek也實現(xiàn)了突破。它采用了R1-Zero技術(shù)，直接將強化學習應(yīng)用于基礎(chǔ)模型，從而擺脫了對監(jiān)督學習和已標注數(shù)據(jù)的依賴。這一改變不僅降低了訓練成本，還提高了模型的適應(yīng)性和泛化能力。

報告還指出，Deepseek的開源策略與MOE技術(shù)的結(jié)合，為AI產(chǎn)業(yè)帶來了新的發(fā)展機遇。例如，Janus-Pro模型的推出，就展現(xiàn)了低成本模型在AI發(fā)展中的巨大潛力。同時，開源模型的興起也重構(gòu)了AI生態(tài)，與閉源模型共同促進了下游應(yīng)用的繁榮。開源模型具有代碼公開、可定制、透明度高等優(yōu)勢，這些特點使得其在特定領(lǐng)域和場景中更具競爭力。

在算力方面，Deepseek的崛起也挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)的算力路徑依賴。隨著國產(chǎn)模型的爆火，算力依賴問題得到了有效突破。Deepseek通過優(yōu)化計算流，實現(xiàn)了高效的模型訓練，從而降低了對高性能算力的需求。與此同時，國產(chǎn)GPU也在不斷發(fā)展壯大，性能逐步提升，與國際廠商的差距正在逐漸縮小。

報告還預測2025年將成為端側(cè)AI的爆發(fā)元年。隨著各大科技公司紛紛加大智能體開發(fā)的投入，AI智能體將加速普及。同時，主流模型Token價格的持續(xù)降低，也推動了AI應(yīng)用的使用增長。在智能終端方面，隨著AI技術(shù)的不斷集成，市場將迎來蓬勃發(fā)展。國際巨頭和中國廠商紛紛布局這一領(lǐng)域，中國廠商憑借供應(yīng)鏈優(yōu)勢，有望在智能終端的普及中占據(jù)領(lǐng)先地位。

Deepseek的成功不僅體現(xiàn)在技術(shù)創(chuàng)新和市場反應(yīng)上，更在于其對整個AI行業(yè)生態(tài)的改變。它的出現(xiàn)打破了傳統(tǒng)算力路徑的依賴，推動了國產(chǎn)GPU的發(fā)展，同時也為端側(cè)AI的爆發(fā)提供了有力支撐?？梢哉f，Deepseek正引領(lǐng)著國產(chǎn)AI應(yīng)用走向一個新的“諾曼底時刻”。