DeepSeek R1开源模型于1月20日发布，以更低成本实现与OpenAI o1相当的推理能力，不仅推动国内AI产业对海外的快速追赶，也为AI相关行业带来深刻变革。华泰证券工业能源团队指出，DeepSeek的成功代表全球算力发展范式的转变——降低对高性能GPU依赖、开源模式加速国内AI应用开发。据测算，2024-2026年我国算力规模年复合增速有望达44%，带动2025/2026年新建数据中心8.0/9.1GW，对应530/633亿度增量用电，数据中心占全国用电量比重将从3.1%提升至4.0%。

DeepSeek R1的开源发布标志着中国AI产业进入新阶段。一方面，DeepSeek不依赖高性能GPU的特性使其在计算效率上实现显著提升，降低对供给紧张的外部GPU资源依赖；另一方面，开源模式使其可以本地部署，有利于提升数据安全性和处理速度，加速国内AI应用的开发进程。根据IDC预测，2025-2027年国内人工智能服务器工作负载中超过70%将用于推理，仅不到30%为训练。因此即使DeepSeek大幅下降训练算力，对国内冲击相对较小——因为国内算力需求增量主体正从训练转向推理。伴随DeepSeek的成功面市，华泰证券看好国内AI大模型和AI应用投资加速，带动中国主权AI建设和AI电力需求快速增长，缩小与海外领先国家的差距。

据信通院数据，2022年全国数据中心用电量约2700亿度，占全国用电量约3%；算力规模302EFlops，其中基础算力120EFlops、智能算力178.5EFlops；标准机架650万架（按2.5kw统计），对应数据中心装机功率25GW。华泰证券基于基础算力15%复合增速和智能算力加速增长（2025/2026年同比+60%/+60%）的假设，测算得出2024-2026年算力规模CAGR达44%。落地到电力装机层面，2024/2025/2026年数据中心新增装机分别达6.1/8.0/9.1GW，新增用电量分别为365/530/633亿度，拉动全国用电量0.4/0.5/0.6pct。数据中心占全国用电量比重将从2022年的3.1%提升至2026年的4.0%。若推理需求加速带来算力规模增长超预期，则有可能对电力负荷和用电量形成进一步拉动。

根据华泰证券统计，中国互联网大厂在过去2年资本开支有12%的复合增长，但仅为美国同行增速的三分之二，总量的不到十分之一。DeepSeek的开源模式大幅降低了AI应用开发门槛，有望带动国内AI建设和相关算力电力需求启航。从算力芯片工作负载结构看，国内推理算力需求占比已超70%，DeepSeek降低训练算力成本对国内整体算力电力需求的冲击相对有限，反而有望通过刺激应用端爆发带动推理算力需求加速增长。华泰证券认为，DeepSeek的成功将推动国内云厂商加大AI基础设施资本开支，缩小与海外领先国家的算力电力差距。中国虽然在过去2年资本开支增速低于美国，但随着AI应用加速进入全民AI时代，国内数据中心建设有望进入提速通道，成为电力需求的新增长极。

表：2024-2026年中国AI数据中心用电量测算

指标	2024E	2025E	2026E
智能算力增速（FP32）	30%	60%	60%
新增装机（GW）	6.1	8.0	9.1
新增用电量（亿度）	365	530	633
数据中心总用电量（亿度）	3,326	3,856	4,489
数据中心占全国用电量比重	3.4%	3.6%	4.0%
拉动全国用电量（pct）	0.4	0.5	0.6