报告行业投资评级 - 对韩国科技行业持谨慎态度 [7] 报告的核心观点 - 中国初创公司DeepSeek以低成本实现前沿AI性能，挑战现状，推动AI创新与普及，改变全球AI格局 [2][4][5] - 中国虽在AI硬件上落后，但开发者推出出色产品，开源趋势使技术优势非成功关键，中国在实用AI应用上前景好 [13][18] - 投资上，能利用AI提高业务效率的公司或成赢家，DeepSeek发展或影响亚洲AI供应链科技股估值，传统非AI科技公司或受关注 [19][20][21] 根据相关目录分别进行总结 DeepSeek的突破与意义 - DeepSeek以创新优化实现前沿AI性能，成本低，开源模式或促进行业创新，缩小中西AI能力差距 [1][2] - 其展示了高效模型训练新路径，提高数据质量和改进架构，输出代币价格比GPT - 4o和Claude 3.5低9 - 13倍 [3] - 表明前沿AI能力可在较少计算资源下实现，提高资源利用效率，或推动AI开发和部署创新，提升LLM投资回报率，促进AI民主化 [4] 中国AI发展现状 - 中国在AI领域起步晚，但公司在基础大语言模型上缩小差距，如DeepSeek突破，AI部署成本降低，能低成本整合AI能力的公司或成赢家 [9] - 中国开发者推出有竞争力产品，开源趋势使AI开发进入门槛降低，挑战现有AI领导者地位 [13] DeepSeek的技术优势 - DeepSeek V3利用DeepSeek MoE结构和Multi - head Latent Attention，以低成本训练，推理时激活370亿参数，训练成本仅560万美元，远低于GPT - 4的6300万美元 [11] - DeepSeek计算需求大幅降低，与同等能力模型相比，GPU数量需求为7.8倍，GPU训练小时数效率提升约11倍，其开源模式将促使竞争，降低模型使用价格 [14] - 采用先进算法和低精度计算，减少计算和内存使用，推理成本显著低于OpenAI，如输入令牌成本OpenAI o1为15美元，DeepSeek R1为0.55美元 [15][17] 投资影响 - 投资回报分三阶段，能利用AI提高业务效率的公司或成赢家，涉及金融、医疗等多行业 [19] - DeepSeek低成本模式若受认可，亚洲AI供应链科技股高估值或受影响，传统非AI科技公司，尤其是低估的中国AI公司，或受投资者关注 [20][21] DeepSeek工作原理 - 采用创新架构和训练技术，由多个针对不同任务优化的神经网络组成，路由器智能分配请求，减少硬件成本 [27] - 模型和权重开源，可加速行业AI能力普及，最新模型使推理快速商品化，未来或推出开源o3级模型 [28] 性能和基准 - DeepSeek AI为DeepSeek V3设定新API定价结构，2月8日后输入（缓存未命中）0.27美元/百万令牌，输入（缓存命中）0.07美元/百万令牌，输出1.1美元/百万令牌，远低于GPT - 4o和Claude 3.5 [30] 行业覆盖公司评级 - 报告对韩国科技行业部分公司给出评级，如Ecopro BM为减持（U），Fadu Inc为持平（E），Hanmi Semiconductor Co. Ltd.为增持（O）等，评级可能变化 [79]