DeepSeek - R1性能强劲物美价廉，相比OpenAI表现优异

在性能方面，DeepSeek-R1在数学，代码和自然语言推理中的性能与Open AI O1的官方版本相当。截至1月27日，在大型外国模型排名中的聊天机器人竞技场上，DeepSeek-R1的基准测试排名已上升到第三类Big Model，并且与OpenAI的最新版本Chatgpt-4O息息相关，并在样式控制模型中进行了分类中间分类与OpenAI的O1型号绑在一起。

在成本效益方面，DeepSeek-R1模型“花一小笔钱做大事”。 R1的培训前成本仅为550万美元，仅少于OpenAI GPT-4O和O1车型的运营成本的十分之一。在全球AI计算能力“军备竞赛”的过程中，技术创新不仅允许DeepSeek-R1比较性能的全球顶级模型，而且还取得了成本控制方面的重大突破，显示了“四到两磅”的创新。

2。AI上游计算功率硬件或影响，下游应用程序有望受益

1）DeepSeek的大型模型具有颠覆性的成本优势，这可能会影响传统的研发路径，并受到“高投资和高计算能力”的影响。现有AI上游硬件公司的绩效期望和估值具有负面影响。 1月27日，NVIDIA的股价在一天内下降了16.97％，单日市场价值蒸发为5927亿美元。在NVIDIA的暴跌影响下，美国 - 股票半导体部门统一感到沮丧。 Broadcom，Oracle，TSMC，Ultra -Micro -Micro和Meiguang Technology分别下降了17.4％，13.8％，13.3％，12.6％和11.7％。

2）截至1月27日，由于DeepSeek对上游的影响，M7的总市场价值蒸发了当天的总市场价值约为6500亿美元。纳斯达克的总市场价值约为36万亿美元，其中M7占48.2％。考虑到NASDA指数是由M7驱动的，如果DeepSeek的创新研究和开发模型“花费小钱”已不断得到验证，将来可能会对美国股票的压力也保持警惕作为科学和技术巨头的盈利能力，例如NVIDIA盈利能力。估值下的翻新可能性将增加。

3）DeepSeek模型的成本效率优势可能有助于实施下游应用程序和AI的商业化场景。 DeepSeek通过提供低成本，高性能的AI模型来大大降低了AI技术的应用阈值，以便更多的下游企业和开发人员可以以较低的成本使用先进的AI技术。以苹果为例，从降低AI推理成本中受益，Apple可以在智能手机，计算机，VR眼镜等最终产品中集成更多的AI应用程序，以进一步增强用户体验并在未来的市场竞争中为其提供帮助在未来的市场竞争中，竞争占据了好处。 1月27日，苹果的股价上涨了3.2％。

3。投资建议

1）DeepSeek的AI模型具有低成本和高性能特征。预计将大大降低AI应用的成本，加速相关行业的授权过程，并促进下游AI应用程序的登陆，例如机器人，消费电子，智能汽车，计算机和媒体。

2）DeepSeek的成本效益特征不仅影响了美国AI模型的垄断地位，而且在增强国内自主和可控制的信心和情感方面发挥了重要作用。注意TMT，军事行业和高端制造等技术增长领域。

4。风险提示

技术迭代少于预期；商业化过程不如预期。