如何看待DeepSeek对算力需求的影响?——AIDC思考系列三-长江证

如何看待<strong>DeepSeek</strong>对算力需求的影响?——AIDC思考系列三-长江证

今天分享的是:如何看待DeepSeek对算力需求的影响?——AIDC思考系列三-长江证券

报告共计:25页

如何看待DeepSeek对算力需求的影响?——AIDC思考系列三》由长江证券发布。该报告围绕DeepSeek展开分析,指出其虽提升算力效率引发担忧,但积极影响更值得关注,对算力需求及国内产业链有重要意义。

1. DeepSeek概况:2025年1月20日,深度求索发布的DeepSeek R1高性能AI推理模型迅速走红。它性能对标OpenAI的o1正式版,且算力使用效率高、训练用量低、整体定价有优势,还是开源模型。从数据上看,其多项性能指标领先,如在AIME2024(Pass@1)测试中达79.8% ,日活快速突破2000万,在多国下载榜登顶。

2. 对算力训练需求的影响:AI大模型持续迭代,参数数量和训练语料量不断增加,如LLaMA3参数达4050亿,阿里Qwen2.5预训练数据集达18万亿tokens,头部大厂的模型也在持续升级,这使得训练算力需求持续存在。同时,大厂资本开支力度加大,2025年预计大幅增长,且DeepSeek开源有望引发大模型行业扩张,带动更多训练算力需求。

3. 对算力推理需求的影响:DeepSeek推出后市场反响热烈,用户数量快速增长,导致服务器资源紧张,反映出推理算力需求的快速增长。众多云服务企业和应用企业纷纷接入DeepSeek,随着AI应用的加速普及,推理算力需求有望持续高增长,未来或显著高于训练算力需求。

4. 对国内产业链的影响:DeepSeek推动AI平权时代来临,国内多家芯片企业与其合作,如华为昇腾、沐曦等。国内企业已具备AIDC多数电气设备生产能力,且海外核心电气设备龙头企业排产紧张,数据中心电气设备产业链有望进一步向国内转移,促进国内产业链发展。

以下为报告节选内容

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