中信证券颁发计较机行业研报称，近期，DeepSeek爆火全球，其以强能力、低成本的特点著称，对全球AI财产链带来强自创意义。2025年1月20号发布的DeepSeek-R1机能对标OpenAI o1正式版，其强调强化进修手艺线，推理能力强、性价比凸起。认为，DeepSeek新一代模子的发布意味着AI大模子的使用将逐渐普及，加快AI使用全面落地；同时，其无望全新的Scaling Law，模子沉心逐渐从预锻炼切换到强化进修、推理阶段，帮力算力需求持续增加。

　　DeepSeek V3+R1带动全球AI大模子降本提效。V3的API订价为输入每百万tokens 0。5元（缓存射中）/2元（缓存未射中），输出每百万tokens 8元；R1的API订价为输入百万tokens 1元（缓存射中）/4元（缓存未射中），输出百万tokens 16元。正在DeepSeek R1发布订价后OpenAI也对其o系列模子进行了订价调整。按照OpenAI官网，此前其o1尺度版输出端订价60美元/百万token，正在R1发布后，目前o1 mini输出端订价曾经调整到4。4美元/百万token，而且新推出的o3 mini订价也设置为取o1 mini不异的程度。

　　三大Scaling Law接力支持全球算力需求，国产算力支持国产大模子贸易化。按照英伟达CEO黄仁勋正在CES2025的从题，当前全球算力财产正处于Pre-training scaling向post-Training scaling和test-time scaling的切换过程中，将来推理端+强化进修的算力需求将接棒预锻炼，支持全球算力财产链稳步增加。对于中国算力财产链而言，现实进展也持续呈现，例如按照硅基流动官网，其曾经上线由华为昇腾算力支撑的DeepSeek API，按照光合组织微信号，海光消息的DCU曾经敏捷完整适配DeepSeek R1取V3大模子。认为，对于中国国产大模子而言，国产算力是相对不变靠得住的选项，可以或许支持国产大模子从研发贸易化。国内AI使用依托丰硕生态和成熟流量加快各范畴落地，同时模子推理能力的提拔对复杂推理场景有较着带动感化，Agent模式无望以更长的使命流程、更好的场景理解、更高的自从能力，成为所有AI使用落地的最佳载体之一，正在企业办理、教育、办公、医疗、科研等范畴展示使用价值。此外，DeepSeek其各类模子开源的特点有帮于分歧场景使用落地，配套生态无望不竭丰强盛大。沉点关心企业办理（员工帮手、面试、营销）、教育（数学、竞赛）、科研（药物、材料研发）、法令（合同全案阐发）、医疗（病历纵向逃踪）等场景。

　　2025年1月20号，DeepSeek-R1正式发布并开源，机能对标OpenAI o1正式版，正在网页端、APP和API全面上线。其推理能力大幅提拔，同时成本大幅下降，激发全球高度关心，帮推AI使用全面落地。

　　全体来看，模子的推理能力取OpenAI o1相当。订价来看，R1的API订价为输入百万tokens 1元（缓存射中）/4元（缓存未射中），输出百万tokens 16元；较OpenA o1订价输入百万tokens 7。5美元（缓存射中）/15美元（缓存未射中），输出百万tokens 60美元，呈现数量级下降。高性价比API办事和模子开源的策略下，DeepSeek-R1无望带动全行业持续降本，帮力AI使用全面落地。

　　DeepSeek新一代模子的发布意味着AI大模子的使用将逐渐普及，加快AI使用全面落地；同时，模子沉心逐渐从预锻炼切换到强化进修、推理阶段，帮力算力需求持续增加。

　　参考DeepSeek发布的论文，R1-zero采用无SFT、纯强化进修手艺线，以DeepSeek-V3为根本，采用GRPO策略优化和法则为根本的励函数，出现出长思维链（CoT）能力，并显著降低计较成本。同时，为了进一步处理R1-Zero可读性差、通识能力不脚等问题，公司进一步提出两次强化进修的锻炼架构，即R1模子，正在采用少少标注数据的环境下，既实现了通过法则驱动的大规模强化进修，又实现了夹杂微调+二次强化进修带来的推理能力泛化。以R1模子架构为根本的摸索或将全新的Scaling Law。认为，R1的手艺方案能够被快速使用于复杂推理能力要求高的场景中，如数学、代码、科研等，帮力以Agent形式为代表的使用形态全面落地。

　　降本源自DeepSeek持续原创降本方案，如MLA算法、流水线策略、MoE安排等。按照DeepSeek论文，2024年5月，DeepSeek发布V2版本模子，就曾引领国内大模子降价，这一代模子中采用了DeepSeek原创的MLA留意力算法，大幅降低Attention算力耗损。2024年8月DeepSeek正在支流大模子中率先采用硬盘充任输入端缓存（MLA算法降低带宽需求，利用硬盘成本更低），此项立异让DeepSeek的输入端缓存射中价钱降低到缓存未射中价钱的10%，为当前全球支流模子最低。按照DeepSeek V3论文，其正在全球初创双向流水线策略，而且正在全球支流大模子中率先采用FP8低精度数据进行大规模锻炼，提出更无效的MoE安排取负载平衡等，亦是降本主要要素。按照DeepSeek R1论文，其提出了原创的GRPO强化进修算法，亦大幅节约强化进修环节算力。

　　锻炼端全球本钱开支不变，推理端算力无望全面迸发。全球算力财产链规模取算力成本互相关注。锻炼端，1月下旬微软和Meta的业绩发布会显示，这两家公司的本钱开支预期并未下降，我们估计全球头部厂商仍将维持算力投入，力争模子层前沿冲破，而二三线厂商亦无望受益于更低的锻炼成本而持续投入。推理端，认为算力成本降低将实正推进使用百花齐放，实现AI普及。工业期间煤炭价钱下降反而推进其正在各行业的普及，带动财产规模增加。后续的雷同案例不竭呈现，摩尔定律下晶体管成本呈现指数级下降，反而推进了PC、手机等财产的繁荣；从2G到5G，通信持续提速降费，每bit成本持续下降，催化了挪动互联网财产的成长。认为，将来AI财产也将呈现这一趋向，算力降本无望带动复杂的使用端财产规模以及推理算力需求。