DeepSeek超越ChatGPT登顶苹果应用商店，国产大模型引领AIGC概念股大涨

在周末发酵之后，在1月27日上午，国内大规模模型DeepSeek超过了Chatgpt，并在Apple的中国和美国应用程序商店的免费应用下载排名中脱颖而出，突破了技术领域，并重新出现了“ Little Red Red Book “ 现象。

在春节的最后一个工作日，社交平台被有关DeepSeek的讨论所占据。许多网民说，他们在使用后感到震惊。 DeepSeek可以“思考”并嘲笑自己。一些网民说：“我用DeepSeek为人才团队建设写了建议，将其发送给领导者，并打开等待模式。”

在A股的最后交易日，资金围绕DeepSeek概念进行了交易。在早期交易中，Wind DeepSeek合作伙伴指数增长了13％以上，中国语料库，经纪人和AIGC概念共同急剧上升。截至结束时，Wind DeepSeek伙伴指数增长了13％以上。 10.96％。

在AI硬件方面，由于担心DeepSeek的负计算能力，因此进行了重大纠正。截至结束时，通信ETF，人工智能ETF，芯片ETF等是顶级脱落者。以ETF为例，它下降了5.51％以上。

DeepSeek再次上映

DeepSeek再次爆发的原因可以追溯到今年1月20日。 DeepSeek发布了大型推理模型DeepSeek-R1。

在数学，编码和自然语言推理等任务中，该模型的性能与OpenAI O1的官方版本相媲美。 DeepSeek说，R1在训练后阶段使用强化学习技术，这极大地改善了模型的推理能力，仅使用很少的标记数据。 DeepSeek不仅将所有R1培训技术公开，而且还将6个小型型号蒸馏出来，并将它们打开向社区开放，从而使用户可以培训其他型号。

自2024年12月26日发行DeepSeek-V3以来，DeepSeek在硅谷变得很受欢迎，因为它大大降低了大型模型培训和应用的成本，这也使这家年轻的国内AI大型模型公司众所周知。 DeepSeek由定量巨型魔术广场的创始人Liang Wenfeng于2023年7月成立。尽管他们是同一创始人，但魔术广场定量和DeepSeek是两家完全独立的公司。从目前的发展势头来看，国内外的DeepSeek声明已经超越了魔法广场的量化。

巧合的是，在DeepSeek-R1发行的那天，Liang Wenfeng今年出现在第一任总理论坛上。该行业将大型国内模型公司在总理论坛上的存在被解释为该国对科学技术的重视。值得注意的是，在研讨会上，李·齐安（Li Qiang）强调，应使用技术创新来促进新的和旧驱动力的conversion依，专注于关键核心技术的突破和尖端的技术，并加速了科学和技术成就的工业化。并努力培养更多新的经济增长点。

对计算能力不利吗？投资界存在明显的差异

DeepSeek-R1发行一周后，市场突然开始炒作这个问题。在整个周末，有关DeepSeek的新闻和研究报告都涌入。

一些经纪人分析师说，DeepSeek-R1的发布意味着已经探索了一条新路线。以前，DeepSeek-V3使用的计算能力较小，主要是通过激活较少的参数和降低准确性（从16位到8位）。但是，R1在此基础上增加了许多强化学习，并且在此过程中有反思。能力的出现。

坦率地说，一些分析师承认，A DeepSeek在A股交易中的当前概念主要是市场基金的猜测。目前没有与A股中的DeepSeek直接相关的目标。

但是，市场仍然在龙一年的最后一个交易日形成了交易逻辑，也就是说，一方面，由于DeepSeek可以节省计算能力，因此它只是推断出负芯片，而资金开始发货。另一方面，尽管DeepSeek强调目前尚无商业化，但请考虑，但是资金已分配给AI应用程序。

A股票计算部门不仅受到了影响，而且美国AI生态链的日本技术公司也集体下降。在美国股市开放之前，NVIDIA和TSMC都下降了7.5％，ASML下跌了8.5％。

一些经纪人分析师认为，DeepSeek-R1表明，较大的基本模型 +较大规模的增强学习是突破智能限制的方法之一，这两者都消耗了许多计算能力。

天通通信研究报告指出，光学模块的急剧下降是由于市场对DeepSeek的误解及其错误的杀戮。 DeepSeek R1是一个大型推理模型，在模型推理效率方面震惊了世界，大大降低了推理成本，这有助于加速AI应用程序的开发，从而加速推理。侧面对AI计算能力的需求对计算功率部门有益。 DeepSeek R1站在巨人的肩膀上，不会影响主要的国内外制造商对AI培训的需求。仍然有很大的需求训练在高水平的AGI人工智能的道路上训练计算能力。目前，国内和外国技术巨头仍在为百万张卡普/ASIC级计算能力簇建立大规模行业订单，尚未受到影响，并且仍然完全供不应求。海外客户没有取消订单，国内客户仍在增加订单。

“在过去的一周中，DeepSeek已经下降了两次，原因是计算能力不足。这仅表明对计算能力的需求非常大，而且仍在加速。”天芬研究说。