Deepseek：通信算力降本增效

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DeepSeek模型通过使用PTX编程语言，以及工程能力上的创新变革等，使得其在具有更强的性能的同时，实现更低的成本，或加速推动AI应用与硬件的普及落地。将算力分为训练算力及推理算力两部分，我们认为成本更低的推理算力有望推动应用的进一步增长，带动应用端繁荣度提升，AI能力边际扩张依然需要依赖更强的模型和强大的算力，中长期来看，DeepSeek在算法和架构上的创新给AI发展增加了一条新的道路，有望形成大模型从训练到推理端再到应用端的进一步繁荣共赢局面。同时，应用端发展有望带动算力产业链加速发展，国产化进程有望加速。DeepSeek的推出，对推理侧成本带来巨大降低，将显著带来训练测迭代的加速，应用场景落地或将进一步加速，同时反推推理侧模型效率的进一步提升，从而带动通信行业算力相关方向的持续高景气，形成良性循环。同时，更强训练模型的未来需求将带动光模块产业链快速发展，在全球经济形势复杂化趋势下，核心器件光芯片等方向自主可控进程进一步加速，当前国产化GPU芯片及相关产业链较同类竞品差距逐步缩小，在具备一定的国产化进程加速基础上，推理端算力的高速发展或将促使国产化器件的普及度进一步加速。高端算力资源仍是必须，AIDC有望实现投入产出的良性循环：运营商作为央企，基本盘稳健，盈利能力、现金流资产不断改善、资产价值优势凸显，持续增加分红回馈股东，且基础业务具备持续增长性。当前三大运营商云业务持续高增长，在人工智能大背景下，此次DeepSeek开源模型推出后，我们认为大模型的重心逐步从预训练转移到了后训练，推理端算力规模有望提升，对于硬件端的要求也有所降低，运营商对算力底座的投资有望与应用端的普及形成良性循环，资本开支的投入逐步转化为规模化提升的回报，协同运营商的通道优势，推动运营商等产业链云业务盈利能力的边际改善。

| 来源：中国银河证券