在全球人工智能競爭格局加速重構(gòu)的背景下，中國AI企業(yè)DeepSeek以顛覆性技術(shù)突破引發(fā)全球行業(yè)地震，開創(chuàng)了“算法效率替代算力堆砌”的人工智能發(fā)展新范式，其開源策略更吸引數(shù)十萬開發(fā)者構(gòu)建行業(yè)生態(tài)，形成對硅谷閉源體系的挑戰(zhàn)。這種“技術(shù)普惠+生態(tài)共建”的模式不僅打破算力封鎖下的創(chuàng)新桎梏，更催生了多樣化垂直應(yīng)用場景，促使中國從技術(shù)跟隨者向規(guī)則制定者躍遷，持續(xù)推動AI投資邏輯的轉(zhuǎn)變。

一、DeepSeek是全球AI競爭中的顛覆性力量

（一）顛覆成本與效率，打破規(guī)模至上的產(chǎn)業(yè)定律

DeepSeek通過算法創(chuàng)新與工程優(yōu)化，以極低資源投入實現(xiàn)頂尖性能，顛覆了傳統(tǒng)大模型“高投入、高參數(shù)、高算力”的路徑依賴，其訓(xùn)練成本僅為行業(yè)平均水平的1/20（如DeepSeek-V3模型成本僅需557.6萬美元，而GPT-4o成本高達1億美元），其推理成本低至OpenAI模型的3%。成本優(yōu)勢使中小企業(yè)和開發(fā)者能以“平民化”價格調(diào)用高性能AI工具，推動行業(yè)從“資源壟斷”轉(zhuǎn)向“技術(shù)普惠”。

（二）革新技術(shù)架構(gòu)，優(yōu)化大模型的底層邏輯

DeepSeek在架構(gòu)設(shè)計上突破了既有Transformer架構(gòu)，引入兩大核心技術(shù)。一是多頭潛在注意力機制（MLA），將數(shù)據(jù)壓縮為“關(guān)鍵點卡片”，使得顯存占用顯著降低80%（如處理萬字文檔的顯存占用從48GB降至9GB），極大提升計算效率。二是混合專家架構(gòu)（MoE），通過“泛化+專精”的模塊化架構(gòu)（如DeepSeek-V3模型每個MoE層包含1個共享專家+256個路由專家），實現(xiàn)參數(shù)效率的躍升。這種革新不僅降低算力需求，更讓4B（40億）參數(shù)的DeepSeek-R1模型在數(shù)學(xué)推理、代碼生成等任務(wù)上與70B（700億）參數(shù)的Llama-2模型旗鼓相當，驗證了AI模型“小而精”路線的可行性。

（三）構(gòu)建開源生態(tài)，挑戰(zhàn)閉源壟斷的行業(yè)格局

DeepSeek以開源策略打破硅谷AI大模型的閉源壁壘，開放模型權(quán)重、訓(xùn)練日志及代碼庫，形成“技術(shù)長尾效應(yīng)”。對比Llama模型的部分開源，DeepSeek的開放程度更高，不斷吸引全球開發(fā)者基于DeepSeek模型開發(fā)各類AI應(yīng)用，加速技術(shù)民主化，倒逼OpenAI等巨頭重新考慮開源策略。2025年2月中旬，OpenAI的CEO山姆·奧特曼圍繞開源模型方向公開征求意見。

（四）重構(gòu)國際競爭，破解算力封鎖與生態(tài)霸權(quán)

在美對華芯片禁運的基本背景下，DeepSeek以舊款GPU集群突破算力瓶頸（當前主流的算力芯片為英偉達的H100，其單張芯片的AI算力是DeepSeek模型使用的A100芯片的6倍），證明了硬件不等于技術(shù)落后，為全球各國提供了低成本AI解決方案，打破美國通過芯片壟斷構(gòu)建的硬件“護城河”。同時，依托DeepSeek形成的開源生態(tài)，相對獨立于美國的AI產(chǎn)業(yè)鏈正在形成，重塑全球AI生態(tài)現(xiàn)有的權(quán)力結(jié)構(gòu)，推動全球AI權(quán)力從單極霸權(quán)向多極協(xié)作轉(zhuǎn)型。

二、DeepSeek對投資邏輯的重塑

（一）行業(yè)端，從算力至上到生態(tài)構(gòu)建

隨著DeepSeek影響的進一步深化，AI行業(yè)投資與估值的主要邏輯將從聚焦算力、大模型參數(shù)規(guī)模轉(zhuǎn)向AI大模型對具體問題的解決能力與解決效率。長期以來，AI行業(yè)投資主要聚焦以高端GPU集群為代表的算力堆砌和硬件投入，讓英偉達、臺積電等算力硬件企業(yè)成為市場投資熱點。與此形成對比，DeepSeek的出現(xiàn)打破了算力規(guī)模決定競爭力的既有邏輯，其通過算法創(chuàng)新大幅降低大模型訓(xùn)練成本、通過開源推動技術(shù)普及，引導(dǎo)資金更多投向大模型生態(tài)構(gòu)建、垂直場景應(yīng)用及算法優(yōu)化等非硬件領(lǐng)域。由此，伴隨著AI開源社區(qū)規(guī)模的持續(xù)擴大，金融、醫(yī)療、智能駕駛等領(lǐng)域的定制化、個性化大模型不斷落地，AI行業(yè)內(nèi)部的投資邏輯也將持續(xù)演化。

（二）國內(nèi)端，從國產(chǎn)化替代到多維驅(qū)動

DeepSeek的崛起重構(gòu)了中國科技的價值邏輯，推動投資敘事從進口替代轉(zhuǎn)向原始創(chuàng)新。DeepSeek證明，中國有能力引領(lǐng)AI底層算法創(chuàng)新，同步推動資產(chǎn)估值調(diào)整，DeepSeek概念指數(shù)（成分股為A股上市企業(yè)）短期漲幅高達44.4%，并在較長時期內(nèi)維持高位。從產(chǎn)業(yè)鏈看，半導(dǎo)體由“國產(chǎn)替代”逐步向“國產(chǎn)取代”轉(zhuǎn)向，華為昇騰等國產(chǎn)算力芯片銷售量激增，從需求端持續(xù)助力國產(chǎn)半導(dǎo)體發(fā)展，也持續(xù)引流各方資本在半導(dǎo)體行業(yè)集聚。DeepSeek的開源生態(tài)也將激活中小企業(yè)的創(chuàng)新能力，催生“算法工具+行業(yè)數(shù)據(jù)+算力調(diào)度”的個性化應(yīng)用場景和增量投資空間。此外，國內(nèi)的政策體系與DeepSeek發(fā)展的同頻共振也將加速技術(shù)落地，各應(yīng)用場景的AI滲透率不斷提升，推動資本從既有的“大模型基建”逐步向細分賽道延伸。

（三）國際格局上，從“東弱西強”到“東西兩極”

DeepSeek沖擊“美國例外主義”，讓AI領(lǐng)域價值錨點和投資區(qū)位更為多元。DeepSeek的出現(xiàn)導(dǎo)致美股AI硬件股估值邏輯松動，英偉達單日市值蒸發(fā)6000億美元，臺積電股價單日下跌13.3%。與此同時，開源策略打破技術(shù)壟斷，加快推動形成“技術(shù)普惠→應(yīng)用創(chuàng)新→資本反哺”的飛輪效應(yīng)，讓中國從技術(shù)跟隨者逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橐?guī)則定義者。資本配置層面，國際投資者開始平衡“效率紅利”與“地緣風(fēng)險”，2025年2月，中概科技股中的“軟技術(shù)”類企業(yè)在MSCI中國指數(shù)中的盈利占比高達37%，市值占比達32%，騰訊、阿里等因其擁有的AI場景落地能力實現(xiàn)估值回升，全球AI投資從“單極+硬件”向“多極+軟硬協(xié)同”的格局轉(zhuǎn)變。

三、新格局下進一步加快我國人工智能發(fā)展的思路

（一）以算法與架構(gòu)為重點，構(gòu)建自主可控的技術(shù)生態(tài)

基于DeepSeek現(xiàn)有技術(shù)突破，加大對底層技術(shù)研發(fā)的政策傾斜，推動設(shè)立多層次AI算法創(chuàng)新實驗室，重點支持動態(tài)稀疏專家路由、輕量化模型架構(gòu)等方向研究，建立跨學(xué)科聯(lián)合攻關(guān)機制。優(yōu)化人才激勵機制，通過“技術(shù)期權(quán)池”等市場化手段吸引國內(nèi)外青年科學(xué)家參與高風(fēng)險人工智能基礎(chǔ)研究，推動產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同。針對大模型同質(zhì)化問題，鼓勵高校與企業(yè)探索多元化技術(shù)路線，避免算力資源重復(fù)消耗。

（二）以開源戰(zhàn)略為抓手，重構(gòu)全球AI治理規(guī)則

國際端，主導(dǎo)成立“全球AI開源聯(lián)盟”，輸出中文語料標注、多模態(tài)交互等領(lǐng)域的中國標準，加快制定人工智能開源模型的安全標準與數(shù)據(jù)合規(guī)框架，強化中國在開源人工智能領(lǐng)域的引領(lǐng)作用。國內(nèi)端，持續(xù)支持國產(chǎn)大模型開源社區(qū)建設(shè)，通過稅收優(yōu)惠、算力補貼等方式吸引企業(yè)為開源大模型添磚加瓦，并推動華為昇騰等國產(chǎn)芯片與開源模型的深度適配。

（三）破解算力供需矛盾，提升國產(chǎn)芯片全棧服務(wù)能力

針對國產(chǎn)算力“找算力難、調(diào)算力難”的痛點，建議建立多層次的AI算力調(diào)度平臺，整合多品牌芯片資源并開發(fā)統(tǒng)一接口，實現(xiàn)跨區(qū)域、跨架構(gòu)的算力動態(tài)分配。通過“揭榜掛帥”等機制支持國產(chǎn)芯片企業(yè)突破存算一體等關(guān)鍵技術(shù)，在短期內(nèi)降低對半導(dǎo)體高端制程的依賴。推行“綠色算力認證”制度，對采用國產(chǎn)芯片且能效比優(yōu)化的企業(yè)給予碳配額獎勵，引導(dǎo)行業(yè)向高效集約方向轉(zhuǎn)型。

（四）以市場需求為導(dǎo)向，推動AI與實體經(jīng)濟深度融合

借鑒AI在多領(lǐng)域的垂直滲透經(jīng)驗，實施“AI+千行百業(yè)”示范工程，優(yōu)先支持政務(wù)服務(wù)、智能制造等高頻剛需場景與AI融合。強化各種國家級政府投資基金的引導(dǎo)帶動作用，落實“投早、投小、投硬科技”，重點支持具備算法原創(chuàng)能力的中小企業(yè)，完善基金相應(yīng)的容錯試錯機制，依托國家級投資基金的平臺優(yōu)勢支持人工智能產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)多業(yè)融合。

（作者為國家發(fā)展改革委投資所助理研究員）