五矿证券报告深入分析了DeepSeek对AI产业投资方向的影响。DeepSeek-V3训练成本仅557.6万美元（GPT-4的约1/11），DeepSeek-R1 API定价较OpenAI o1下降96%，性能在多项基准测试中比肩全球最先进模型。DeepSeek作为开源模型，打破了闭源模型的垄断格局。五矿证券认为低成本将刺激更大需求，2025年重点关注AI应用方向——Agent、AI眼镜等智能硬件、具身智能都将迎来发展机遇，人形机器人产业链有望深度受益。
开源vs闭源——DeepSeek打破格局，模型门槛大幅降低
大模型领域一直存在开源和闭源的争议。OpenAI的GPT系列是闭源代表，开源阵营有Meta的Llama。在国内，华为、百度选了闭源，阿里、腾讯推出开源。不论开源闭源，在透明性、合规性、安全性方面存在分歧。DeepSeek作为开源模型，其爆火意味着开源模型领域的一次重大突破。从商业模式角度，也意味着模型门槛的大幅降低，更多企业和技术人员可以进入大模型领域，开发针对特定领域的模型。五矿证券认为这对AI领域的加速发展无疑是利好，AI应用将从“少数巨头的游戏”走向“百花齐放”。
预训练vs后训练——强化学习时代开启，推理能力自然涌现
前OpenAI联合创始人Ilya Sutskever在NeurIPS 2024指出，预训练时代即将结束，数据作为AI的化石燃料有限，目前用于AI预训练的数据已达峰值。DeepSeek R1/R1-zero通过大规模强化学习训练，其中R1-zero省略了有监督微调（SFT），完全依赖强化学习，进一步减少人工干预。OpenAI研究科学家Hyung Won Chung曾提出“Don't teach.Incentivize（不要教，要激励）”的理念——AGI所需技能太多，无法逐一列举去teach，唯一可行方法是通过incentivize激励模型自我学习和发展通用技能。五矿证券认为AI领域正进行范式转变，重点将从预训练转向基于强化学习的后训练，这对那些难以获取大量高质量标注数据的领域意义重大。
算力vs应用——低成本刺激更大需求，应用与具身智能加速发展
DeepSeek的低成本模型引发市场对巨额算力投资是否过度的担忧。但五矿证券认为更低的成本会刺激更大的需求，DeepSeek对算力本身并不是利空。类似情况在半导体和光伏都曾出现——尽管成本大幅下降，但需求的提振仍让市场规模保持成长。在投资层面，除算力外，建议2025年重点关注AI的应用方向。Agent、智能硬件（AI眼镜等）、具身智能都将迎来发展机遇。以人形机器人为代表的具身智能则是AI应用的重要方向——Optimus的训练需求可能至少是汽车所需训练需求的10倍，特斯拉目标今年生产约1万台Optimus。
人形机器人产业链受益——Optimus年产1万台，成本目标2万美元
特斯拉2024年四季报对Optimus释放乐观信息：内部计划今年生产约10,000台Optimus，目标每年提高一个数量级，最终达到每年超过100万台稳定生产状态时，Optimus生产成本控制在2万美元以内。宇树科技人形机器人登上春晚对产业信心有提振作用，将进一步加快行业发展。Figure与OpenAI终止合作后，创始人称已在端到端AI上取得重大突破，未来4年目标交付10万台。富士康与优必选就人形机器人在智能制造领域的应用建立战略合作。五矿证券认为人形机器人产业链有望深度受益于AI行业的快速发展，国产零部件和整机企业迎来历史机遇。
表2：DeepSeek技术突破与AI投资方向变化| 维度 | 传统格局 | DeepSeek带来的变化 | 投资方向影响 |
|---|
| 开源vs闭源 | 闭源模型（OpenAI）主导 | 开源模型性能比肩闭源 | 门槛降低，AI应用百花齐放 |
| 预训练vs后训练 | 预训练为核心，数据驱动 | 强化学习后训练涌现推理能力 | 重点转向后训练 |
| 算力vs应用 | 算力巨头主导投资 | 成本降96%，刺激更大需求 | 算力+应用双轮驱动 |
| 具身智能 | 发展早期 | AI能力提升加速机器人智能化 | 人形机器人产业链深度受益 |
