【申港证券】电子行业研究周报：AI降本有望加速端侧应用和推理算力需求-250209（12页）.pdf

1、申港证券股份有限公司证券研究报告申港证券股份有限公司证券研究报告 敬请参阅最后一页免责声明 证券研究报告 行业行业研究研究 行业研究周报行业研究周报 AI 降本有望加速端侧应用和推理算力需降本有望加速端侧应用和推理算力需求求 电子行业研究周报 投投资摘要资摘要：市场回顾市场回顾 上周（2.3-2.7）申万电子行业指数上涨 6.14%，在申万 31 个行业中排名第 4，跑赢沪深 300 指数 4.16%。申万电子行业三级子行业中光学元件、模拟芯片设计、数字芯片设计、集成电路封测、LED 指数涨跌表现相对靠前，分别跑赢沪深 300 指数 8.36%、6.13%、6.09%、5.52%、5.20%。

2、每周一谈：每周一谈：AI 降本有望加速端侧应用和推理算力需求降本有望加速端侧应用和推理算力需求 DeepSeek 系列大模型聚焦算法创新，带动系列大模型聚焦算法创新，带动 AI 训练和推理成本降低。训练和推理成本降低。根据DeepSeek 公众号消息，公司近期发布 V3 和 R1 模型，以低成本实现性能对齐海外领军闭源模型。DeepSeek-V3 为自研 MoE 模型，拥有 671B 参数，激活参数 37B，在 14.8T token 上进行了预训练。通过算法和工程上的创新，DeepSeek-V3 的生成吐字速度从 20 TPS 大幅提高至 60TPS，相比 V2.5 模型实现了 3 倍的提升

3、。模型 API 服务定价为每百万输入 tokens 0.5 元（缓存命中）/2 元（缓存未命中），每百万输出 tokens 8 元。同时，DeepSeek-R1模型推理能力提升，在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。根据半导体产业纵横公众号消息，DeepSeek-V3 训练成本为 557.6 万美元，约为 GPT-4 的 1/20，技术核心在于算法优化和数据效率提升，而非依赖算力堆叠。根据 DeepSeek 及新智元公众号消息，DeepSeek-V3 采用 MoE 架构并创新性地采用了门控网络（gating network）将 Token 路由到相应的专家，

4、提高训练效率；采用 FP8 混合精度训练，实现训练加速和减少 GPU 内存使用；采用多头潜在注意力（MLA）来实现高效推理，实现多 Token 预测（MTP）技术。DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力；在开源 DeepSeek-R1-Zero 和DeepSeek-R1 两个 660B 模型的同时，通过 DeepSeek-R1 的输出，蒸馏了 6个小模型开源给社区，其中 32B 和 70B 模型在多项能力上实现了对标 OpenAI o1-mini 的效果。AI 芯片和云服务公司适配芯片和云服务公司适配 DeepSeek，

5、推动应用加速。，推动应用加速。根据芯东西公众号 2月 7 日报道，摩尔线程、海光信息、华为昇腾等 16 家国产 AI 芯片企业相继宣布适配或上架 DeepSeek 模型服务，三大电信运营商、腾讯云、阿里云等云计算企业也相继宣布对 DeepSeek 的支持。除国内企业外，英伟达、AMD、英特尔、Cerebras Systems、Groq 等海外 AI 芯片企业，以及亚马逊云科技、微软 Azure 两大海外云计算巨头已宣布支持 DeepSeek 模型。我们认为，deepseek 系列开源大模型对 AI 产业发展带来新的启发。大模型可以依靠算法创新而不是算力堆叠来获得高性价比，更低的调用成本将加速

6、AI应用的爆发。端侧 AI 应用有望加快落地，一方面云服务改善 AI 使用体验将促进移动端换机，有利于 AI 手机、眼镜等消费电子上量，另外，蒸馏小模型的本地部署将带动 AIPC 等换机，端侧 SoC 和存储芯片等将迎来利好。AI 应用的扩大将加大推理端调用规模，推理端算力需求有望因此受益，算法创新和数据蒸馏等创新技术或将减弱对高性能算力硬件的依赖，有望加快国产 AI 算力生态的构建。投资策略：投资策略：建议关注 AI 需求驱动和国产替代逻辑下的 AI 产业链及端侧消费电 评级评级 增持增持（维持维持）2025 年 02 月 09 日 王伟 分析师 SAC 执业证书编号：S1660524100