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2025年2月24日至28日,DeepSeek通过连续五天的“开源周”活动,开源了Infra关键组件的代码库。(慧博投研资讯)具体而言,如果将模型训练和推理简化为计算和通信两大任务,FlashMLA和DeepGEMM主要专注于提升计算效率,即通过映射向量的降维以及运算位数的下降来减少计算过程中的缓存空间占用,从而提高单位GPU能实现的计算速度上限。DeepEP则面向通信任务,在MoE架构下采用NVSHMEM来适配频繁的小规模传输需求,提高GPU间通信速度上限。DualPipe和EPLB负责不同计算与通信子任务之间的灵活调度,通过流水线双向交错执行和热门专家复制等方法来避免子任务分配不当带来的GPU空置。最后,3FS则是在正式进行计算和通信前,为数据的读取与准备工作提供支持,基于高速缓存与读取架构提升文件的随机读写效率。DeepSeekV3/R1推理架构在极致的工程优化下实现高吞吐和低时延,模型推理的理论利润率达到545%。开源周DAY6发布V3/R1推理系统的概览,用于将前五天开源的各项底层组件整理到推理流程中,通过在整个推理架构贯穿工程细节优化来实现高吞吐和低时延。基于所有Token(包括Web、App及API端)都按照R1的标准收费、仅考虑2美元/小时GPU租赁成本(未计入折旧、运维、能耗与租金等)的假设,公司称其模型服务的理论利润率达到545%。
DeepSeek超预期的开源程度与低成本属性为AI应用与云服务兑现带来积极信号。我们在2025年2月4日发布的报告《从算力、应用及终端层面看DeepSeekR1的影响》中指出,基于DeepSeek开源+低成本属性,AI产业在算力、应用和终端三个维度迎来实质性变革,港股AI资产也有望迎价值重估。通过这次开源周,我们更清晰地看到DeepSeek正在推动大模型算法向开源、低精度(FP8)、MoE三个方向演进,同时Infra层面的工程优化相对简单堆料更显重要。随着技术放开带动更多企业和开发者参与AI应用研发,我们继续看好以上三条主线的长期空间,并且进一步强调算力与应用层的逻辑变化:1)DS开源的技术完全针对NVHopper架构进行深度优化,技术迁移/国产适配需芯片厂商完善对FP8等特性的支持并相应优化推理侧解决方案;2)超出预期的“低成本”或为云平台算力服务创造更大需求与盈利空间;3)更大程度的开源为二次定制开发和应用创新提供足够自由度,企业有望充分发挥自身数据和行业know-how优势,龙头受益趋势更为确定。
投资建议:在DSR1发布-腾讯元宝加速落地-阿里云投入超预期-ManusAI发布等多轮催化带动估值上修的背景下,港股有望开启以科技成长为主线的长线行情,我们看好后续行情的三个演绎方向——1)云服务:阿里巴巴-W、商汤-Wshadowrocket哪里买、金山云;2)通用应用:腾讯控股;3)细分场景应用:垂类软件板块,金蝶国际、金山软件、美图-W、迈富时、明源云;内容娱乐板块,快手-W、哔哩哔哩-W、网易-W、阅文集团。
阿里巴巴-W:依托技术+生态+算力承接DS流量,发布QwQ-32B强化开源布局。DeepSeekR1的发布显著降低了大模型使用门槛,但其官网因算力资源有限难以承载流量高峰,导致需求外溢。“模型易得、算力难求”矛盾迫使开发者转向拥有稳定算力支持的云厂商。阿里云掌握自研芯片(如含光)、推理引擎优化及全球算力集群,可低成本承接高并发需求,凭借头部地位和基础设施优势成为DeepSeek流量主要承接者。同时阿里进一步强化其Qwen系列的开源布局,发布并开源全新的推理模型通义千问QwQ-32B。R1和QwQ-32B推出有助于进一步壮大阿里的开源模型生态,将短期流量转化为长期基础设施收益。且公司明确表示将积极投资于AI基础设施建设,未来三年集团在云和AI的基础设施投入预计将超越过去十年的总和。我们认为当前阿里估值锚点短期转向AI驱动的云业务增长弹性,但中长期价值重估仍须以核心电商基本面复苏为基石。
腾讯控股:AI探索进入加速期,微信向AIAgent方向探索有望重构互联网流量和服务分发逻辑。DeepSeekR1推出前,腾讯AI战略以业务需求为导向,AI作为工具嵌入现有产品,且AI团队分散于不同事业群(如AILab、优图实验室、微信AI),侧重解决业务部门的具体需求。但DeepSeekR1模型能力+较低的成本,腾讯在ToC端功能的试错成本达到可接受范围,从微信接入DeepSeek、AI产品矩阵梳理划分至CSIG到元宝买量投入,腾讯AI领域布局明显加速。我们认为腾讯AI落地的重点在于微信,考虑到公众号、小程序、视频号、搜一搜等功能,微信能提供的服务已无限接近于互联网本身,叠加其用户使用频次和时长、全面的用户数据维度,天然适合作为个人AIAgent的交互中枢,整合生活服务(小程序)、社交沟通、支付、内容消费等场景,有望重构流量和服务分发逻辑。
金蝶国际:DeepSeekR1提供充足后训练空间与强推理能力,加速Agent带来的场景付费+模块增购。R1的特性在于开源及推理,一方面,软件厂商能够本地部署并基于完整的数据库去调优,极大改善过去找闭源模型厂商的开发人员做优化带来的黑箱以及潜在竞争问题;另一方面,四阶段强化学习塑造了R1强大的推理能力,使其在面对不同类型的问题时能够更好地适应,有望改善Agent工具调用准确率低以及泛化能力差的问题。考虑到IT开支占GDP的比重相对稳定,同时对AI应用的长期稳定需求可能会带动投资向AI基础设施转移,我们认为短期AIAgent更多是间接带动模块的增购,使份额向有云和AI优势的厂商集中——为降低Agent在跨越分布式系统调用工具的出错率,对底层架构的一致性要求相应提高,以此推动up-sell和cross-sell。更长期看,AI软件OpEx替代人力OpEx带动ERP市场扩容为较明确的趋势。结合基本面情况、短期份额变动&长期市场扩容带来的增量预期,我们看好云ERP龙头金蝶的估值修复。
风险提示:AI技术发展不及预期、AI技术路径变化、大模型竞争加剧、AI应用竞争加剧、地缘政治风险。
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