DeepSeek-R1 模型引发 AI 产业变革，重塑市场格局

2/24/2025，光纤在线讯，在今年春节前夕，由中国初创企业深度求索（DeepSeek）推出的开源大模型 DeepSeek-R1，宛如一颗重磅炸弹投入 AI 领域，在全球范围内激起千层浪。其凭借 “极低成本对标顶尖性能” 的技术突破，让一众硅谷科技巨头都为之震动，连夜发声。发布短短一周，DeepSeek 便登顶全球 140 个市场的应用商店下载榜，火爆程度超乎想象，甚至因访问量过载一度 “崩服”。

        DeepSeek-R1 的出现，打破了原有的 AI 模型性能与成本的平衡格局。华西证券分析师研究发现，DeepSeek-R1 能力可与 OpenAI-o1-1217 比肩，而其蒸馏的 DeepSeek-R1-32B 表现同样惊艳，与 OpenAI-o1-mini 旗鼓相当。更为关键的是，DeepSeek-R1 大幅降低了模型的训练和推理成本。这种高性价比、低成本的特性，迅速引发市场的广泛关注。

        DeepSeek-R1 降本的核心技术十分亮眼。它依靠 FP8 混合精度框架，在保证模型精度的同时，降低计算资源消耗；采用纯大规模强化学习（RL）训练，而非监督微调（SFT）+RL 形式，简化训练流程，提高训练效率；运用 DeepSeek MOE 更细颗粒度的专家划分策略，让模型在处理复杂任务时更加高效。这些技术创新，使得 DeepSeek-R1 在性能与成本之间找到了完美的平衡点。

        除了技术上的优势，DeepSeek-R1 的开源特性也为其赢得了广泛赞誉。OpenAI 创始成员 Andrej Karpathy 表示，未来或许不需要超大规模的 GPU 集群，这一观点的背后，正是 DeepSeek-R1 极致性价比和完全开源的代码及训练方法的支撑。开源意味着更多的开发者可以参与到模型的优化和应用开发中，加速技术的创新和普及。

        从训练成本来看，DeepSeek-V3 的表现同样令人惊叹。2024 年 12 月底发布的 DeepSeek-V3，性能与 GPT-4o 和 Claude Sonnet 3.5 等顶尖模型相近，但其训练成本却很低。整个训练在 2048 块英伟达 H800 GPU 集群上完成仅花费约 557.6 万美元，相比之下，GPT-4o 等模型至少要在万个 GPU 量级的计算集群上训练，且使用的是性能更为优越的 H100 GPU，训练成本约 1 亿美元。

        在价格方面，DeepSeek 模型输入输出价格水平远低于 GPT、Claude 模型水平。百度智能云 2 月 3 日宣布其千帆平台同步上架 DeepSeek R1 与 V3 模型，价格水平大幅低于海外同类型模型水平。就连 OpenAI 也感受到了压力，2 月 1 日凌晨上线 o3-mini 系列模型，价格较 o1-mini 下降 63%，以应对市场竞争。

        在生态建设上，DeepSeek 同样进展顺利。包括华为、腾讯、阿里、百度以及微软、AWS 等科技巨头陆续宣布支持 DeepSeek 模型，芯片领域的英伟达、AMD、英特尔以及国产 GPU 天数智芯、摩尔线程、沐曦等也纷纷宣布支持。这种广泛的支持，有助于构建一个开放、统一的生态系统，开发者可以直接通过调用 API/token 进行开发，加速 AI 应用的落地。

        华西证券分析师认为，当前 AI 发展正处于由模型训练转向推理的关键阶段。随着 Scaling Law 边际效益逐渐递减，市场对于 DeepSeek 创新地优化训练方式来提升模型效能的特性备受关注。短期内，在市场验证过程中，硬件设备投资可能存在一定延缓，各大厂商 AI Capex 及上游芯片出货情况值得重点关注。但从中长期来看，AI 大范围的应用机遇，如智能自动驾驶、机器人等应用产业链仍有待成熟，产业对于 RL 训练模式仍处于早期阶段，算力挖掘与需求仍然具备极大的成长空间。

        对于国产算力产业链来说，在科技制裁反复长期博弈的背景下，开源模型和生态有助于加速国产 GPU 适配进度。

        DeepSeek-R1的出现，为人工智能行业带来了多方面的深刻变革，正在重塑行业的发展格局。从技术创新，促使成本大幅降低，推动开源生态繁荣，到引发市场格局变动，拓展应用前景等等，全方面助力AI在更多领域的应用落地，如智能自动驾驶、机器人等产业链。API/token 价格下降，推动下游 AI PC、机器人、AI 玩具、AI 眼镜 & 可穿戴、工控等应用发展，为相关模组厂商带来市场机会，加速 AI 融入日常生活和各行业，创造更多商业价值和社会价值。