华龙证券最新AI产业系列跟踪报告指出，2025年1月DeepSeek发布R1模型，在后训练阶段大规模使用强化学习技术，性能比肩OpenAI o1正式版，API定价仅为o1的三十分之一。DeepSeek在2月1日DAU突破3000万，成为史上最快达成该里程碑的应用。报告认为，DeepSeek打破单纯依靠算力投资强度的路径，证明算法也可推动AI性能提升，长期将刺激算力需求指数级增长；海外四家科技巨头2025年资本支出累计至少3200亿美元，国产算力与云服务、端侧AI、AI应用全面受益。

DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用强化学习技术，在数学、代码、自然语言推理等任务上性能比肩OpenAI o1正式版。AIME 2024测试中pass@1达79.8%，MATH-500达97.3%，Codeforces达96.3%百分位。

技术路径上，DeepSeek-R1-Zero是完全依赖强化学习训练的大语言模型，AIME 2024精度从15.6%提升至71.0%，采用多数表决时性能升至86.7%超过OpenAI-o1-0912。DeepSeek首次验证了纯强化学习路径的有效性，证明了模型可在无监督环境下通过自我反思优化策略实现有效学习和泛化。

DeepSeek-R1通过冷启动数据和多阶段训练流程进一步提升性能。冷启动数据使用少量高质量长推理链提升初始性能和收敛速度；多阶段训练包括冷启动微调、推理强化学习、拒绝采样和监督式微调、全场景强化学习四个阶段。蒸馏实验显示DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B在AIME 2024达72.6%，超越QwQ-32B-Preview。

DeepSeek-R1 API定价为输入缓存命中1元/百万tokens、缓存未命中4元/百万tokens、输出16元/百万tokens，分别约为OpenAI-o1的1.8%、3.6%和3.7%。极致性价比是DeepSeek迅速走红的核心原因之一。

2025年2月8日，QuestMobile数据显示DeepSeek在1月28日DAU首次超越豆包，2月1日突破3000万大关，成为史上最快达成这一里程碑的应用。DAU快速攀升反映市场对高性价比国产大模型的高度认可。DeepSeek已成为现象级AI产品，证明通过算法优化可在AI产业中取得“后发优势”。

Scaling law衡量的指标是预训练期间模型的测试损失，而非实际应用时LLM的性能。DeepSeek通过MOE架构、强化学习、CoT深度复杂推理等在预训练之外进行有益尝试并取得突破，证明适当奖励机制下的强化学习与深度推理依旧服从Scaling law。

根据金融时报报道，微软、Alphabet、亚马逊和Meta四家公司2025年资本支出累计至少3200亿美元，较2024年2460亿美元大幅增长。DeepSeek发布后，海外大厂加大投资以应对新变化的诉求更加强烈，投入聚焦数据中心建设和云服务。国内腾讯、阿里等主要云厂商近年资本支出维持高水平，作为国内大模型领头羊，字节有望实现后来居上。

DeepSeek打破单纯依靠算力投资强度提高AI性能的路径，短期对算力硬件端产生冲击，但长期看将刺激算力需求指数级增长，实现不同规模公司在AI领域的“平权”。

2024年全球云基础设施服务市场增长22%达3300亿美元，生成式AI至少贡献一半增长。谷歌云2024Q4销售额120亿美元同比增长30%，AI基础设施和生成式AI解决方案是主要驱动力。微软Azure 2024Q4收入增长31%，其中13个百分点来自AI服务，AI服务同比增长157%。

国内云厂商与DeepSeek全面适配：华为昇腾社区上线DeepSeek系列新模型，京东云、腾讯云、火山引擎、阿里云等已官宣上架。DeepSeek降低单个模型部署成本，有望吸引更多厂商使用AI技术，推动云服务普及并提供增值服务。云服务相关厂商为直接受益方，有望率先进入业绩兑现期。

DeepSeek-R1与OpenAI-o1性能价格对比

指标	DeepSeek-R1	OpenAI-o1	DeepSeek优势
AIME 2024 pass@1	79.8%	79.2%	比肩
MATH-500	97.3%	96.4%	略超
输入定价（缓存命中）	1元/百万tokens	约55元/百万tokens	1/55
输出定价	16元/百万tokens	约438元/百万tokens	1/27