专家访谈汇总：《哪吒2》衍生品收入将超100亿

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DeepSeek-V3支持FP8混合精度训练，并通过全面优化训练框架，减少GPU内存使用，解决了跨节点MoE训练中的通信瓶颈，从而加速了训练过程。

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DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力（MLA）机制和DeepSeek MoE架构，这不仅提升了推理速度，还显著提高了显存利用率，在保证性能的同时大幅优化训练和推理效率。

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DeepSeek大幅降低的推理成本为各行业的企业智能化需求提供了推动力，尤其是垂直领域的AI小模型（AIAgent）的开发成本大幅降低，推动了这些领域的快速发展。

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DeepSeek的 模型知识蒸馏 和 压缩技术 使得小模型能够继承大模型的能力，同时保持轻量化特性，适应快速发展的小型应用场景。

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数据实时性 要求和低延迟的高带宽网络对垂类AIagent提出了新挑战，推动了对网络通信基础设施的需求增长，特别是在交换机、边缘计算设备和5G切片等领域。

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尽管DeepSeek模型降低了单次训练任务的算力需求，但轻量化的模型促进了 分布式训练 和 边缘计算 的普及，这可能改变数据中心和计算架构的需求，推动 机架内光模块 和 短距光模块 的需求增长。

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由于分布式架构的推动， 800G光模块 的需求可能进一步增长，特别是在需要低延迟、高带宽的分布式计算环境中。

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光模块 的核心价值在于提高能效比、压缩空间和降低成本，即使算力需求下降，这些需求依然推动光模块的渗透率提升。

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边缘计算 和 5G切片 的需求将促进相关基础设施的扩展，推动新型光模块和通信技术的应用，满足高效训练与推理的网络需求。

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DeepSeek的创新在于其引入了 强化学习 方法，在后训练阶段对已有的强大模型进行训练，从而显著提升模型的推理能力，且成本相对较低。

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如论文《AI capabilities can be significantly improved without expensive retraining》所提到，后训练阶段的开发成本远低于预训练阶段，且微调成本通常不到原始训练的1%，却能显著提升模型能力。

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这为大多数企业提供了更加高效、低成本的路径，尤其对于AI的“后发者”而言，强化学习成为性价比更高的选择。

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推理模型的引入使得AI大模型在处理复杂任务方面获得了更强的能力，远超非推理模型在情感聊天等领域的优势。

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推理模型不仅可以提升产品能力，还开始具备作为“效率工具”的潜力，进一步推动了 个人AI助理 的雏形。

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虽然一些厂商为AI的“后发者”，但通过拥有自己的业务生态系统，厂商能够利用AI赋能提升业务场景的体验，这不仅促进了AI技术的普及，还推动了业务领域的数字化转型。

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DeepSeek-R1表明，推理模式不局限于大模型，还可以被精炼并应用到小型模型中，提升小型模型的效果。

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随着DeepSeek的创新推动，2025年大模型能力将显著提升，AI行业的竞争也从技术之争转向了 生态之争 和 应用之争 。

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推荐关注具备生态优势的企业，如 腾讯（00700.HK） 、 阿里巴巴-W（09988.HK） 、小米集团-W（01810.HK）等，它们在AI技术和应用生态建设方面将占据重要地位。

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ServiceNow（NOW.N） 、 Salesforce（CRM） ，这些公司在推动AI赋能和应用层面的创新方面具有强大的竞争力，特别是在智能化企业应用上。

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随着AI技术在各行业的深入应用，Cloudflare（NET.N）等端侧网络安全厂商的需求也会增加，因其能够提供更安全、更高效的网络支持。

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随着推理能力的提升和AI应用的广泛普及， 亚马逊（AMZN.O） 、 甲骨文（ORCL.N） 、世纪互联（VNET.O）等云计算和数据中心厂商将受益于推理需求的增长。