DeepSeek：中国新一代AI的影响与未来展望

Copyright © Uzabase, Inc.1【特辑】DeepSeek：中国新一代 AI 的影响与未来展望Sample Report2025/02/11<关于重大事件解读报告>本报告专注于解读近期发生的可能对行业趋势、业内企业、行业投资者产生显著影响的事件，如政策发布、行业峰会、专业展会、技术革新、尖端产品发布等。通过对重大事件进行及时、深入的分析评论，我们期望能够帮助您洞察市场动态、产品创新和业务商机。重点导读2025 年 Q1，中国 AI 企业 DeepSeek 凭借颠覆性技术突破与开源战略，引发全球 AI 竞争格局剧变。以 557 万美元超低成本实现媲美 GPT-4 的性能，训练效率较传统模型提升 45 倍，直接冲击以往依赖“算力堆砌”的商业模式。这一突破导致美股芯片巨头 Nvidia 单日市值蒸发 5890 亿美元，倒逼 AI 行业Copyright © Uzabase, Inc.2从“堆算力”转向“提效率”。DeepSeek 的开源战略进一步打破技术壁垒，MIT 许可证下代码全球扩散，吸引 AMD 等厂商合作，推动硬件生态多元化。对中国而言，DeepSeek 标志着中美 AI 竞争转折点：技术封锁被突破，对日本，利用此次机遇，结合自身优势，可在中美博弈中构建“第三极”角色。这场变革揭示技术民主化趋势——开放与合作将成为重塑全球 AI 规则的核心动力，中国从“跟随者”迈向“规则制定者”，而日本可借势挖掘本土优势，共同定义 AI 未来。目录1. DeepSeek 事件梳理图表 1.1 DeepSeek 关键事件时间轴(1) 技术突破与市场冲击（2025 年 1 月）(2) 开源战略的全球扩散引发竞争格局变化（2025 年 2 月初）2. 背景概要(1) DeepSeek 为什么会诞生？(2) 深度求索是谁？3. DeepSeek 开源对中国的影响：中美 AI 竞争转折点(1) 影响 1：重构技术壁垒，从“算力”指向“效率”图表 3.1 DeepSeek（包含 R1、R1 32B、V3）和 OpenAI 性能测试对比图表 3.2 DeepSeek 与谷歌（Gemini）、OpenAI、Claude 参数规模以及基准测试结果对比图表 3.3 DeepSeek 与谷歌（Gemini）、OpenAI、Claude 实际能力对比图表 3.4 DeepSeek-V3 和 Qwen2.5 72B、Llama3.1 405B、Claude-3.5 以及 OpenAI-4o 在不同测试中的得分对照表(2) 影响 2：颠覆产业链盈利结构，低成本铸就新价格壁垒图表 3.5 DeepSeek 与谷歌（Gemini）、OpenAI、Claude 开发成本对比图表 3.6 DeepSeek 与谷歌（Gemini）、OpenAI、Claude 实际使用成本对比（包含 API 调用和本地部署）Copyright © Uzabase, Inc.3(3) 影响 3：技术封锁的突破和上游国产化产业链的协同带动4. DeepSeek 开源对日本的影响：AI 竞争的新机遇(1) 硬件适配(2) 本地化应用(3) 联合研发与地缘政治的双赢局面5. 结语问题 1：还会有更多的 DeepSeek 吗？问题 2：DeepSeek 未来值得作为行业标杆，还是会成为颠覆者？总结 1：对中国的产业影响总结 2：对日本的战略启示1. DeepSeek 事件梳理图表 1.1 DeepSeek 关键事件时间轴Copyright © Uzabase, Inc.4出处：SPEEDA 整理发布注：图中 K 线为 Nvidia (NASDAQ:NVDA)60 分钟 K 线图(GMT+8)节点事件归纳和分析(1) 技术突破与市场冲击（2025 年 1 月）2025 年 1 月 28 日：DeepSeek 发布两款大模型 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1，宣布训练成本仅557 万美元，性能对标 GPT-4 o1 和 Llama 405B，引发全球关注。同日，美国股市开盘暴跌，Nvidia 的股价单日下跌 17%，市值蒸发 5890 亿美元；AMD、博通等芯片厂商股价同步下滑，电力供应商联合能源跌幅达 21%。Nvidia 回应：称“DeepSeek 的成功验证了 Nvidia 芯片的有效性”，强调推理阶段仍需大量 GPU 支持。~仅限 Speeda 用户~~该部分内容可在 Speeda 平台上 的完整报告中查阅~Copyright © Uzabase, Inc.5(2) 开源战略的全球扩散引发竞争格局变化（2025 年 2 月初）2025 年 2 月 4 日，DeepSeek 正式开源其代码及模型权重，并采用 MIT 许可证，允许商业修改。开源模型发布后迅速登顶苹果应用商店下载榜，覆盖 160 多个国家。同日，AMD 宣布支持 DeepSeek 模型训练，并将 DeepSeek-V3 模型集成至其 Instinct MI300X GPU。分析师洞察：此前，由于 OpenAI 与 Nvidia 的深度绑定，AMD 等厂商在 AI 竞争中难以突破技术联盟的壁垒。而此次 AMD 主动支持 DeepSeek，不仅直接向 Nvidia 等竞争对手发起挑战，也有望推动硬件性能的进一步提升，为 AI 开发者提供更多选择。这一变化无疑对 Nvidia 构成压力，后续 Nvidia 股票的价格走势验证了这一论断的准确性。补充：关于“DeepSeek 利用 PTX 编写代码绕过 Cuda 生态”分析师认为这个说法并不准确。PTX 仍然是 Nvidia GPU 的专有技术，运行在 Nvidia 硬件上，并依赖Nvidia 的驱动程序和运行时环境。因此，DeepSeek 使用 PTX 编写代码，实际上是在 CUDA 生态内进行更底层的优化，而非绕过 CUDA 生态。但不排除未来 DeepSeek 采用异构计算支持，适配 ROCm（AMD）等其他计算框架的可能性。2. 背景概要(1) DeepSeek 为什么会诞生？关于 DeepSeek 诞生的原因，我们认为可以从以下几个方面进行解释：- 内生需求驱动：DeepSeek 的诞生源于人工智能在实际场景中的高效应用需求，尤其是在复杂数据分析、智能决策、自动化任务处理等方面。当前，AI 技术的发展已经进入应用深化阶段，企业和组织需要更高效、低成本、易部署的 AI 解决方案，以降低使用门槛并提升实际落地价值。DeepSeek 作为开源大模型，在数据效率、训练方法和推理优化上进行了针对性设计，以满足这一趋势。- 行业痛点推动：DeepSeek 的出现针对企业级用户在金融、医疗、教育等关键行业的智能化痛点。这些行业在数据安全、隐私保护、算力成本、本地化部署等方面有着更高的要求。特别是在芯片受限、数据出境受阻的环境下，企业对高效、可控、可私有化部署的大模型需求日益增加，而 DeepSeek 在模型压缩、本地化部署、算力优化方面的特性，使其在这些场景中具备较强竞争力。- 技术范式的转变：DeepSeek 还承载着打破美国 AI 领域“唯算力论”主导地位的使命。传统 AI 训练范式强调巨量算力（如 OpenAI 依赖的大规