报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - DeepSeek成本争议预示行业范式迁移，推理效率将成AI商业化核心瓶颈，大模型赛道赢家需兼顾“算法效率”与“成本透明度” [8] - DeepSeek引发全球开源闭源模型讨论，价格战重塑市场竞争格局，闭源厂商需转型应对 [33] - DeepSeek对英伟达算力市场短期有竞争压力，但长期算力需求增加，市场格局将分化 [44] - OpenAI指控DeepSeek模型蒸馏侵权，此类争议关键在于证明数据来源及使用是否合法 [60] 根据相关目录分别进行总结 DeepSeek对AI大模型产业影响 DeepSeek低训练成本影响 - DeepSeek V3训练成本约557.6万美元，约为GPT - 4的1/20，引发成本统计口径争议，本质是东西方技术路线范式冲突 [9] - 美国重资产投入，构建技术垄断实现商业变现；中国轻量化架构，快速迭代促进场景落地 [13] - 中国AI企业因美国芯片禁运，转向国产算力并构建“去英伟达化”生态 [17] - AI行业从“训练军备竞赛”转向“推理效率革命”，DeepSeek稀疏架构提高推理效率、降低成本，推动行业标准变化和商业模式重构 [18] - 推理成本下降加速AI在多场景应用，中小厂商有逆袭机会，行业竞争焦点转向“激活效率”和“场景适配度” [23] - AI行业需建立成本透明度标准，包括全生命周期成本披露框架，区分“技术成本”与“商业成本”，增强投资者信任和市场公平 [24] DeepSeek引发的全球开源闭源模型讨论 - DeepSeek崛起使闭源模型面临价格战，开源生态“长尾创新效应”挤压闭源模型商业空间，闭源厂商需进行定价策略、开源部分功能、商业模式多元化转型 [33][36] DeepSeek对英伟达算力市场的冲击与重构 - 短期内，DeepSeek技术突破引发市场恐慌，理论上减少对英伟达高端GPU依赖；长期看，算力成本降低推动AI应用生态爆发，增加对算力需求 [44] - DeepSeek使英伟达护城河“松动”，如生态分层突破、FP8计算削弱其高端算力溢价；但CUDA生态和芯片互联技术仍加固其优势 [48][51] - AI推理市场分化，训练市场仍以英伟达为主，开源生态发展使英伟达需开放部分生态应对 [52][54] - 投资者可关注英伟达毛利率变化、客户结构迁移、PTX层通用化工具链和光计算/存算一体芯片等关键信号 [55] DeepSeek引发的模型蒸馏与知识产权的争议 - OpenAI指控DeepSeek利用其API数据进行模型蒸馏侵权，关键在于证明数据来源及使用是否违反服务协议 [60] - 此类争议法律界定复杂，需明确证据证明数据直接来源，目前AI行业缺乏相关法律框架和规范 [64][66]