TMT外资观点: DeepSeek新增几篇点评/Mag 7季报前瞻打包/交易台US Flows (250129)

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DeepSeek: 引发投资者对AI投资动能担忧

JP摩根 (H. Sur, 25/01/28)

DeepSeek R1发布后，投资者担忧其对AI半导体中长期支出的影响。R1模型在训练成本上比前代低97%，推理成本比OpenAI的o1低95%，被视为AI领域的重大变革。然而，AI计算需求预计仍将强劲，主要由模型训练驱动。尽管R1和o1尚非AI的终极解决方案，未来仍需大量计算能力。历史上，计算效率提升通常会推动半导体需求增长，如x86虚拟化和ARM在移动设备中的应用。DeepSeek的效率提升可能加速AI半导体需求释放，推动更高性能解决方案的需求。同时，定制ASIC相比商用GPU在成本和功耗上具有优势，受益于云服务和超大规模数据中心的扩展。我们预计创新将持续催生新机会，因此对Broadcom、Marvell、AVGO和NVDA维持“超配”（OW）评级。

DeepSeek专家Call核心要点

JP摩根 (G. Hariharan, 25/01/28)

电话会议的主要内容：

• DeepSeek的创新来自于多个模型优化，包括专家混合（Mixture of Experts）、模型架构（如多头潜在注意力）、FP8的使用等。DeepSeek R1似乎不是一个独立的基础模型，而是可能建立在其他开源模型（如Lambda）的开发基础上，随后在专门的数据集上进行训练，包括其他大型语言模型（LLM）的输出。

  
  

• DeepSeek的训练成本约为600万美元并不能完全反映真实情况，因为这个成本没有考虑其他间接费用、开发其他基础模型的成本等。似乎MoE模型已经被训练并优化以应对一些关键任务，如编程和数学，这使得它在这些任务上接近甚至超过OpenAI的性能。

  
  

• 这并不代表范式的转变，而更像是LLM模型、算法和技术的持续创新。如果这些效率被广泛实现，将导致推理模型成本大幅下降，从而加速Agentic AI的发展。目前，专家认为，Agentic AI可能在2025年仍然处于炒作阶段，实际部署可能会推迟到2026年，原因在于企业对于授权和信任的需求。专家对AI模型未来的演进持乐观态度，认为我们仍处于AI发展的初期阶段，类似于互联网普及周期的1996年，而非1999年。

• 前沿模型的开发影响尚不明确。他一直认为，LLM模型可能会迅速商品化，特别是在蓬勃发展的开源生态系统中。同时，他认为大型云服务提供商（CSPs）将继续追求前沿模型，作为区别化竞争的手段，并开辟生成式AI（如视频、现实世界AI、物理AI等）新的领域。

  
  

• AI资本支出和能源使用预算可能会保持强劲，但如果R1的效率在所有新模型中得以实现，最终可能会对这些方面进行重新思考。然而，计算需求可能依然会非常强劲，因为便宜的推理过程将推动更多AI的普及。专家认为，500美元的推理成本可能会继续下降，从而进一步推动AI的普及和应用。

  
  

• 专家认为，对于中国的限制措施大多是徒劳的，且可能会使中国的更多AI发展对外界保持隐蔽。专家认为，更多的开放合作和信息共享有利于整体AI生态系统的发展，并能避免潜在的陷阱。

DeepSeek AI模型发布的影响

高盛(A. Duval, 25/01/28)

在中国AI初创公司DeepSeek推出了一款使用较低端芯片的新型低成本开源LLM后，我们欧洲科技硬件覆盖的AI相关股票遭遇了显著的股价压力，ASML、ASMI、BESI、IFX、STM的股价分别下跌了-7%、-12%、-8%、-2%和0%。

我们注意到，目前关于该模型自称低成本的特性是否会 a) 使LLM商品化，从而降低其货币化空间（因此质疑AI模型的投资回报率），和/或 b) 对半导体计算支出施加下行压力（进而影响半导体设备需求）存在广泛讨论。另一方面，也可以认为，这种低成本可能使AI民主化（通过降低成本），从而帮助AI进一步普及，并维持强劲的支出水平。

在这方面，我们注意到，我们的美国半导体团队认为，DeepSeek所引用的成本并没有考虑到其训练模型时所使用的其他开源LLM的训练成本，这表明该成本的表面数字可能被低估。此外，如果每个模型的成本确实有所下降，他们认为这可能导致AI的更广泛普及。另外，我们的美国互联网团队不预计美国主要超大规模云服务商的支出计划会有重大变化，这对我们覆盖的更广泛的欧洲半导体设备板块来说是一个积极因素。我们将详细说明我们的覆盖范围的影响，以及与AI支出和ASML明日财报相关的关键关注点。

DeepSeek的进展是否会导致AI半导体支出减少？

我们注意到，几乎所有主要的AI半导体生态系统参与者昨天的股价都出现了负面波动，因为投资者担心，鉴于DeepSeek声称通过使用较旧版本的Nvidia GPU（以显著更低的成本）实现了更好的性能，AI应用对先进GPU的需求可能会受到影响。尽管我们承认DeepSeek在生产这些模型方面的创新，但我们认为该公司所引用的成本并未考虑到用于训练DeepSeek模型的其他开源LLM的成本（详见美国团队的说明）。

此外，我们认为，如果能够通过借鉴DeepSeek使用的一些技术来创建类似的模型（或使现有模型方法更加高效），这可能会促使AI的使用增加，从而在整体上推动AI硬件需求的增加。此外，我们强调，即使美国超大规模云服务商能够从更高效的水平中受益（鉴于其核心业务的强大自由现金流），它们仍可能继续在AI能力上保持相似的资本支出（从而推动更大的总体产出），以维持其竞争壁垒。

更广泛来看，这些低成本模型的推出可能对AI的更广泛普及和应用产生净正面影响，从而推动对尖端芯片和前端半导体设备的需求（尽管我们将在即将召开的财报电话会议中寻求更多来自各类AI相关企业，特别是超大规模云服务商的评论）。因此，我们在2025年展望报告中维持对欧洲半导体设备公司ASML、ASMI和BESI的积极看法，同时密切关注这一局势的发展。

美国超大规模云服务商会下调短期AI支出吗？

我们认为，在财报季即将开始时，投资者将关注美国超大规模云服务商关于AI基础设施支出的评论（高盛预计2025年美国超大规模云服务商支出将超过2500亿美元）。虽然DeepSeek所创建的模型确实对美国超大规模云服务商未来的支出水平提出了疑问，但我们的美国互联网团队认为，AI模型成本（即训练和推理成本）的降低可能是一个潜在的利好，因为这些节省的成本可能会转嫁给客户，从而推动AI的进一步普及。

DeepSeek的进展是否会导致AI半导体支出减少？

我们注意到，几乎所有主要的AI半导体生态系统参与者昨天的股价都出现了负面波动，因为投资者担心，鉴于DeepSeek声称通过使用较旧版本的Nvidia GPU（以显著更低的成本）实现了更好的性能，AI应用对先进GPU的需求可能会受到影响。尽管我们承认DeepSeek在生产这些模型方面的创新，但我们认为该公司所引用的成本并未考虑到用于训练DeepSeek模型的其他开源LLM的成本（详见美国团队的说明）。

此外，我们认为，如果能够通过借鉴DeepSeek使用的一些技术来创建类似的模型（或使现有模型方法更加高效），这可能会促进AI使用的增加，从而整体上推动AI硬件需求的增长。此外，我们强调，美国的超大规模云服务商可能会继续在AI能力上保持类似的资本支出（从而推动更大的整体产出），即使它们能够从更高的效率水平中获益（鉴于其核心业务强劲的自由现金流生成）

DeepSeek最新高盛交易台点评

高盛(G. Esposito FICC&Equity, 25/01/28)

广泛的结论与DeepSeek规模框架

在DeepSeek的R1推理模型（由总部位于中国的量化对冲基金High-Flyer拥有，并建立在现有开源模型基础上，如Meta的Llama和阿里巴巴的Qwen）成功进行基准测试之后，广泛的AI主题交易反应较为消极，因为围绕支出水平、支出回报及当前趋势线的可持续性（无论是过去还是未来）提出了质疑。

除了模型本身，DeepSeek还推出了一款移动应用，截至发布时该应用在美国iOS应用商店排名第一。目前市场的反应主要由以下问题驱动：AI主题扩展所需的集体资本支出（参见下图中高盛的预测），已部署的历史资本及其相对的投资回报，以及未来资本需求的节奏/周期。这些问题可能会对科技和能源行业产生压力，直到更多公司管理层在2024年第四季度财报季节中提供自己的洞察和观点。

高盛的研究继续强调，AI主题的下一阶段演变可能会从基础设施层转向应用层（以AI代理、企业用例、日益增长的消费者效用和变化的计算习惯的形式），作为驱动2025年及以后的资本回报更线性理解的下一批可识别的证据。

DeepSeek有多大？

尽管消费者AI领域持续发展（如之前的研究所述：链接 | 链接），DeepSeek的R1发布（官方发布日期：2025年1月20日 - 链接）引发了关于影响三个层面的多个话题的讨论（基础设施、AI模型/平台和应用）。DeepSeek的移动应用（由公司V3模型提供支持，于2025年1月15日发布）自发布以来，下载量激增，但该应用的使用量并未以相同的速度扩展。

半导体

GIR认为，我们目前所看到的负面反应，是在DeepSeek发布的R1技术论文背景下出现的，论文暗示有办法以大幅降低成本的方式构建有效的AI模型。尽管如此，值得注意的是以下几点：a）DeepSeek报告的训练成本为560万美元，可能并不代表开发V3的全部成本，因为它似乎利用了其他开源模型；b）关于DeepSeek的V3模型训练所依赖的基础设施仍存在不确定性（即现有出口管制对领先GPU的有效性）。

团队重点提到，Nvidia、AMD、Broadcom、Marvell、Arm和Credo Technology在计算/网络领域，Micron在内存领域，以及Applied Materials、Lam Research、KLA、Teradyne和Entegris在晶圆厂设备、测试和材料领域的公司，这些公司为AI基础设施的建设提供了支持。如果现有厂商暂停重新评估其前瞻性资本支出计划，可能会受到负面影响；如果他们决定加速发展，可能会带来正面影响。

软件

虽然人工通用智能（AGI）是许多私营软件公司追求的“北极星”，但在应用层面，对于许多企业级生成AI应用而言，99百分位的模型并非必需。DeepSeek在基础模型层引入了定价竞争，正值许多企业用例的模型已经足够好之际。进一步的模型扩展以及降低成本应有助于催化AI工作负载的更广泛使用，并推动企业和消费者的采用。

随着团队看到中小型企业（SMB）和企业IT需求环境的早期改善信号，他们对2025年AI支出的增长持乐观态度。他们认为，计算成本降低的好处将流向像MSFT、CRM、NOW、ADBE等已经有成熟AI应用的公司，同时，从长远来看，这也可能为更多新兴软件公司提供创新机会。这一切对企业中的AI应用场景都是有利的。

苹果: F1Q25前瞻

高盛(M. Ng, 25/01/23)

我们预计AAPL 2025财年第一季度的每股收益（EPS）为2.35美元（与FactSet共识一致），收入为1242亿美元（略低于共识的1248亿美元）。我们预测2025财年第一季度iPhone收入同比增长1%，因为尽管出货量同比下降4%（与IDC一致），但由于iPhone平均售价（ASP）同比增长5%，这一点足以抵消出货量的下滑。中国智能手机市场的竞争已加剧，但我们对2026财年iPhone增长加速的潜力感到鼓舞，主要得益于iPhone 17/18的新产品创新以及Apple Intelligence在新市场的持续推广，后者将带来更强大的功能集。

服务业务的增长将继续以两位数的速度复合增长，预计2025财年第一季度App Store支出将增长15%，并且Apple服务的采纳仍有充足的增长空间。

AAPL股票在2025年迄今为止（截至2025年1月22日）下跌了11%，这使得其有望迎来自2022年12月以来表现最差的一个月。此轮疲软紧随AAPL股票好于季节性表现的一段时期（例如，2024年11月上涨5%，2024年12月上涨6%）。预计市场情绪将在年中改善，届时也是该股的季节性强劲时期，围绕Apple Intelligence对iPhone需求的有限影响和中国竞争的担忧可能会被转移到关注2025年全球开发者大会（WWDC）上揭示的Apple Intelligence新功能、2025年春季推出的新款Mac、iPad和iPhone SE产品，以及iPhone 17/18的新产品功能（2025年秋季/2026年春季）等因素上。

微软: F2Q25前瞻

大摩(K. Weiss, 25/01/22)

投资者情绪已经转为负面，因为围绕毛利率、资本支出、生成式人工智能（GenAI）盈利模式以及OpenAI关系的“忧虑墙”逐渐加大。鉴于微软在生成式人工智能领域的领先地位和吸引人的估值，这些担忧可能是暂时的，为微软股票提供了一个有吸引力的买入点。

关键要点：

1. 股票表现不佳和投资者负面情绪
   ：这些因素为微软股票在需求背景稳定或改善时的超越表现创造了有吸引力的条件。
2. Azure增长预期
   ：第二季度若能达到买方的预期——以32-33%的同币种增长率，且增强下半年加速的信心，将是推动股票表现的关键催化剂。
3. M365 Copilot贡献预期下降
   ：由于我们在第四季度CIO调查后的预期调整，投资者目前对M365 Copilot的贡献预期已降至最低。
4. 美元走强及Cruise投资减值
   ：这些因素导致我们下调了2025财年下半年的每股收益预期约1.7%，并将目标价从548美元调整至540美元。
5. 估值与增长潜力
   ：以2026财年26倍GAAP每股收益估值计算，微软股票未能反映其在生成式人工智能领域的强劲定位和持续的每股收益增长潜力，我们仍然建议在2025财年下半年继续买入。

微软股票近期表现不佳，主要受以下忧虑影响：

1. 美元走强
   导致外汇压力增大。
2. Azure容量扩展缺乏可见性
   ，不确定下半年增长速度。
3. M365 Copilot采用疲软
   ，尤其是在代理（agents）使用的讨论中，情绪恶化。
4. OpenAI亏损和Cruise减值
   对每股收益带来额外压力。
   
   

尽管短期内这些因素导致财务预期和目标价下调（目标价从$548降至$540），但微软基本面仍然健康：

1. 微软支出意向强劲
   ，CIO的增长预期稳定。
2. Azure在下半年有望加速
   ，新增Azure AI容量提供支撑。
3. M365 Copilot的初步数据下降
   已被模型反映，同时新的Copilot Chat和代理消费、消费者价格上涨等因素将提供增量动力。

因此，尽管投资者情绪较为谨慎，微软的基本面仍被看好，财报发布后可能成为一个“清理事件”，有望为未来更强的基本面奠定基础

特斯拉: F4Q24前瞻

大摩(25/01/24)

4Q 财报前瞻：15%“纯”毛利目标
根据特斯拉公司编制的共识数据和我们与投资者的讨论，我们认为买方预期4Q的汽车毛利（排除监管信用）将在15%左右（卖方共识约为15.7%）。递延收入（如FSD收入）的确认以及其他若干因素可能会使结果有所波动。我们预计4Q自由现金流（FCF）将受到库存减少的支持。更多的关注将集中在公司前景的评论上，包括是否重申（或不重申）2024财年20-30%的交付增长目标、Model Y“Juniper”版本的生产进展、FSD变化的速度、AI基础设施的扩展、Cybercab的部署目标、Optimus项目的里程碑，以及可能的（且期待已久的）深入分析“AI Day”。

• 特朗普政府对电动车激励政策的影响：
  特朗普2.0政府对电动车激励措施的反对影响了买方对2025年销量增长的预期，从20%降至10%。原因包括电动车市场面临的压力、中国竞争、Cybertruck销量放缓以及电动车税收激励措施的取消或废除。基于此，预计2025年电池电动车（BEV）的市场渗透率将从9.0%下调至8.5%。

• 类人机器人热潮：
  类人机器人领域引发了显著关注，尤其在发布《类人机器人蓝皮书》后，特斯拉和其他相关公司受到市场关注。NVIDIA CEO黄仁勋在CES展会上对物理AI和机器人技术的演讲，推动了市场对该技术的积极投资和研发。尽管如此，特斯拉在这一领域仍被视为具有重要地位，但目前其类人AI技术尚未被纳入股价预期中。

• 数据收集者的角色：
  特斯拉正在发展“具象化AI”技术，特别是通过其汽车和机器人等设备收集环境数据并进行推理计算。该技术的市场潜力（TAM）被视为庞大，特斯拉的角色是利用其设备采集大量数据，为AI机器人技术的发展提供支持。随着特斯拉在推理计算和AI基础设施方面的进展，公司在数据收集和AI领域的地位将愈加重要

• 特斯拉与电动车“门罗主义”:
  特朗普政府的政策类似于历史上的“门罗主义”，即强调对关键技术和供应链的“去风险化”和“本土化”。特朗普政府通过施加关税等措施，推动AI技术和关键组件的本土生产，尤其是在电动车和自动驾驶领域。这种政策预期将促使特斯拉在推动下一代制造业和供应链建设方面发挥重要作用，进而成为增长和股东价值的重要驱动力。特斯拉在电动车和自动驾驶技术的本土供应链中有着关键作用，帮助填补国内制造和供应的空缺。

自上次财报以来，NVDA基本保持稳定，部分原因是供应链噪音和对Blackwell服务器机架扩产的担忧。我们仍然有信心NVDA将在第四财季（1月）交出强劲的业绩，并在第一财季（4月）提供良好的指引，投资者对近期的担忧被夸大了。

首先，我们认为Blackwell芯片组/计算板的产量已经回升，第四财季（1月）和第一财季（4月）的产品组合正在迅速向Blackwell转移，远离Hopper。其次，如我们的CES报告所示，NVDA在ODM/OEM取得计算板所有权时确认收入，我们认为在许多情况下，像大型超大规模数据中心客户（hyperscalers）使用买卖模式来利用ODM或其供应商的营运资本，有时可能为这些库存提供过桥融资。第三，我们认为主要的硬件问题（连接器盒，Amphenol主要供应商）近期已有显著改善，尽管UBS亚洲团队仍认为其他硬件组件需要进一步改善。

我们认为，NVDA将继续按计划向OEM/ODM发货B200/GB200，在未来几个月内，这些合作伙伴可能会积累一些库存，同时组件供应商继续提高产量，OEM/ODM一旦解决机架部署问题，将迅速提高机架组装和向终端客户发货。我们认为，机架发货已经在进行中，Hon Hai（根据UBS，约占GB200机架系统市场份额的40%）确认GB200机架系统的量产发货将在1月下半年开始，比原先预期的时间更早，尽管我们认为大部分发货将在3月进行。另一个服务器机架供应商——Quanta（约占GB200机架发货份额的40%）——重申GB200机架的量产将于2月底/3月开始。

因此，我们现在预计Blackwell在1月季度的收入约为90亿美元（此前约为50亿美元，供应链能力可支持高达140亿美元），但我们认为Hopper在1月将下滑。总体而言，我们对第四财季（1月）的预估保持在约420亿美元（数据中心约380亿美元），第一财季（4月）仍约470亿美元。总体而言，我们的预估基本保持不变，目标价仍为185美元。

*不要抄下面GPU拆分的数, 每家外资/每个专家口径都经常不一样，就看个大概就行.

好未来TAL: 11月季报回顾

高盛 (T. Zhao, 25/01/24)

TAL教育公司11月财报回顾及前景展望：

财报亮点： TAL教育公司11月季度的财报超出预期，显示出公司在产品和技术创新上的持续增长能力。这使得公司能够适应不断变化的K-12学生需求，满足不同学习形式的要求。尽管学习内容解决方案的增长速度可能对短期集团收入和利润率产生不同影响，但我们仍然看好TAL的长期收入增长前景，以及在控制进度下释放盈利能力的潜力。

收入超预期的因素： 我们认为，TAL的收入表现超出预期（同比增长62%或人民币增长59%，比高盛预期高出7%），主要受以下因素推动：

• 平优（Peiyou）收入稳定增长：尽管约40%的学习中心成立不满一年，但通过高效的学习中心扩张，平优的收入增长同比达到68%（高盛预期为70%）。

• 学而思网校（Xueersi.com）收入增长加速：通过新产品如数理思维的推出，以及流量获取的推动，学而思网校的收入增长同比达到80%（高盛预期为80%）。

• 学习平板收入增长加速：学习平板的收入增长同比达到123%（高盛预期为110%），得益于平板现金销售的加速，以及来自递延收入确认的稳定收入贡献。

利润超预期的因素：