华福证券近日发布传媒行业研究报告：DeepSeek带来的AI变革。 

以下为研究报告摘要：

一、用户量：海外加速出圈，迅速登顶全球下载榜单

1、网页端：重度用户为主，DeepSeek在24年12月26日推出V3（对标GPT4o），因其显著的性能，用户迅速开始增长，同时在1月20日发布R1（对标GPT-o1）后，进一步出圈。

2、APP端：大众用户为主，R1推出后，追平GPT-o1，迅速出圈海外。根据点点数据，从DeepSeek在美国下载排名从1月22日的201名，迅速在1月27日登顶第一名；根据七麦数据，截止1月30日，DeepSeek在168个国家位居下载榜第一名。

二、DeepSeek偏好激进性创新：架构（MOE+MLA）+精度（FP8）

1、MOE架构创新：相比过去主流模型的MOE专家模型停留在8~16个，而DeepSeek每个MoE层包含1个共享专家和256个路由专家，有助于降低模型推理时激活的参数量。

2、MLA架构创新：MLA通过联合压缩键值矩阵为低秩向量，将多个头的键值信息融合，使推理时仅需缓存少量低秩向量，大幅降低KV缓存需求，减少内存占用。

3、训练特色：突破大模型训练固定思维（一般模型权重和梯度使用FP16，优化器参数使用FP32），敢于尝试在低精度FP8的模式下训练大模型，并且该尝试同样出现了较好的效果。

三、DeepSeek开源对AI应用和AI终端的影响：产品力竞争时代

DeepSeek从V3到R1，将进一步推动全行业大模型的提升，更快的追赶GPT4o和GPT-o1；同时成本的下降，有助于AI应用和AI终端的普及。未来行业竞争将进入“产品能力竞争”，巨头的流量优势将进一步凸显。

四、DeepSeek对推理成本的影响：用户规模和使用频次

未来推动推理成本增加的核心因素：用户规模和用户使用频次的增加。根据Grok创始人，过去60年，每10年计算成本降低约1000倍，但人们的购买量增加了10万倍，总支出反而增长了100倍。

五、投资建议

AI全球竞争时代来临，看好以为DeepSeek为代表的中国大模型的崛起，尤其看好AI应用和AI终端的落地。预期未来推理成本仍将显著增长，全球AI竞争背景下，国产替代是算力增长核心。

风险提示

AI竞争激烈，AI发展不及预期（华福证券 杨晓峰,甄熙茹）

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