TMT外资观点: DeepSeek五家外资观点/全球存储/德州/英伟达/CPO专家call (250127)

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DeepSeek的影响: 各家外资的观点总结

大摩 (T. Wadaki, 25/01/27)

1月24日，包括 CNBC 和 IT Media AI+ 在内的多家媒体报道称，中国的 AI 创业公司 DeepSeek 于去年 12 月底发布了开源大型语言模型（LLM）。据悉，该模型仅用了 2 个月开发，耗资不足 600 万美元，使用的是英伟达 H800 芯片。报道指出，第三方基准测试显示，这款新 AI 模型的准确率超过了 Llama3.1、GPT-4o 和 Claude Sonnet 3.5。同时，DeepSeek 的“r1”推理模型在许多方面也优于 OpenAI 最新使用的“o1”模型。

我们尚无法确认这些报道的真实性，但如果报道内容属实，而且先进的大型语言模型真的能以远低于以往的投入成本完成开发，那么未来我们可能会看到生成式 AI 部署在越来越小型化的计算设备上（从超级计算机缩小到工作站、办公电脑，甚至个人电脑）。随着生成式 AI 的普及，相关产品（芯片和专用设备）需求的增长也会使 SPE 行业受益。

Jefferies(E. Lee, 25/01/27)

中国的 DeepSeek 开发了一款高效的开源大型语言模型（LLM），在低算力下可与 GPT-4o 相媲美，引发了 AI 产业对投资回报率（ROI）的重新审视。该模型采用 MoE+MLA 架构，训练成本远低于其他同级产品，且性能超越 Llama3.1 和 Qwen2.5。

DeepSeek 的最新版本 V4 总训练成本仅为 560 万美元，远低于 Meta Llama 的成本。然而，尽管其效率惊人，DeepSeek 并未加速 AI 商业化，也未专注于盈利。

算力: 随着生成式 AI 技术的普及，计算能力需求可能会放缓，企业开始更加关注效率而非单纯追求更高算力。因此，AI 产业可能会发生战略转向，降低资本支出。与此相关的 AI 供应链（如 GPU 和服务器等）可能会面临估值下调。

智能手机: 在智能手机领域，虽然 DeepSeek 的进展为 AI 手机带来了希望，但仍未对短期市场产生实质影响。最终，DeepSeek 的成功可能会促使全球 AI 产业，尤其是中国，进一步推动技术创新，并影响全球科技政策走向。

中国 AI 企业 DeepSeek 推出了可与 GPT-4o 性能相当、却仅需少量算力的开源模型，引发对 AI 投资回报的担忧。其由量化基金 High-Flyer 全资拥有，采用 MoE+MLA 架构，V4 训练成本仅约 560 万美元，远低于同类模型，却并未加速商业化。此举或令行业重新审视 GPU 投资效益，2026 年 AI 资本开支或将放缓。对于手机而言，小型模型或有利，但当前消费者需求有限。中国因芯片限制而追求高效 LLM，进一步制裁或迫使其加速创新，可能促使美国放松相关限制政策。

UBS (S. Wang, 25/01/27)

中国AI公司DeepSeek在圣诞节发布的开源模型DeepSeek-R1以卓越的性能和极低的成本震惊了行业。根据CNBC的报道，Scale AI的CEO认为DeepSeek-R1的表现与顶级美国模型相当，而其成本远低于OpenAI的o1模型，每百万输入token仅需0.55美元，输出token仅需2.19美元，相比之下OpenAI的费用分别为15美元和60美元。

这一突破性进展将增强数据中心的定价能力，因为AI训练和推理成本的显著降低可能吸引更多终端用户，特别是零售客户，利用AI改善业务或开发新应用，从而提升IDC运营商在一线及卫星城市的定价权。

此外，随着万国数据(GDS)首个私募REIT的获批，预计2025年将有更多私募和公募REIT获批，零售IDC资产因其优越的位置和多样化的客户组合，可能在公募REIT中以更高的倍数（约15倍EV/成熟EBITDA）推出，显示其价值高于批发资产。分析师因此重申对VNET和GDS的买入评级，认为尽管AI计算需求可能下降，2025年的基本面依然稳健。这是因为VNET和GDS的订单主要为批发项目，客户已提前采购GPU，且当前估值仍较低（约10倍2025年预期EV/EBITDA）。随着推理需求的增加，优质位置和多样化的客户组合将进一步利好VNET（在北京的优质位置和河北的储备）和GDS（覆盖多个一线及卫星城市）。

总体而言，DeepSeek的成功不仅展示了高效AI模型的潜力，也可能促使AI行业重新评估计算资源的投资回报率，进而影响未来的资本开支和技术发展方向。

JP摩根-销售点评(J. Meyers, 25/01/26)

上周市场动态频繁，涉及英特尔（INTC）的猜测、特朗普宣布的“星门计划”（Project Stargate）、海力士（Hynix）和德州仪器（TXN）的业绩表现、首席采购官（CPO）的担忧，随后在周五引发了对中国AI公司DeepSeek的广泛关注。本周超过40%的标普市场资本报告集中在包括苹果（AAPL）、Meta和微软（MSFT）在内的公司，显示出市场对AI领域的高度关注。

DeepSeek发布的R1模型被Scale AI的CEO称为“博士级”AI，其通过API每百万输出token收费仅2.19美元，而OpenAI的o1模型则高达60美元。这一成本优势尚未被卖方广泛报道，引发市场对AI行业定价压力的担忧，导致英伟达（NVDA）股价下跌3%，VRT下跌5.2%。DeepSeek基于开源的Llama模型，以极低的预算开发出性能顶尖的模型，质疑了在前沿AI领域投入巨资的合理性。

社区反馈包括：

• DeepSeek声称使用新颖的“强化学习”方法，降低了训练计算需求，并在某些任务上超越了GPT4o和Claude 3.5 Sonnet，甚至有用户在iPhone 16上本地运行该模型。
• 业内人士指出，DeepSeek的600万美元训练成本可能仅反映了当前的训练运行，实际成本可能更高。
• 有人认为DeepSeek的模型是对现有开源模型的衍生或复制，缺乏足够的微调，甚至有人怀疑其真实性，联想到2023年的Ranga Dias超导体丑闻。
• 由于模型开源，任何人都可以评估和整合其改进，这可能使基础AI模型成为商品，增加行业定价压力，但也可能加速AI的使用并创造新的应用场景（“杰文悖论”）。
• 市场担忧OpenAI和谷歌（GOOGL）未来的模型可能继续维持高价，无法通过DeepSeek的低成本模型实现普及。
  
  

此外，一些分析师对Meta在此背景下仍增加资本支出表示困惑，认为扎克伯格对此并不担忧；相比之下，有人推测这一发展可能影响了微软（MSFT）决定放弃“星门计划”的决策。总体而言，DeepSeek的成功不仅挑战了现有AI资本投入的合理性，也促使市场重新审视AI行业的投资回报率，可能对未来的资本开支和技术发展方向产生深远影响。

花旗 (A. Malik, 25/01/26)

最近，DeepSeek 的 V3 这一中国制造的大型语言模型（LLM）引发了投资者对计算成本的关注，因为它宣布仅使用了美国竞争对手成本的一小部分，却仍然实现了顶尖性能。尽管 DeepSeek 的这一成就可能具有突破性，我们质疑其是否能够在未使用先进 GPU 进行微调和/或通过蒸馏技术构建最终模型所基于的基础 LLM 的情况下完成这些壮举。

尽管美国公司在最先进的 AI 模型领域的主导地位可能面临挑战，但我们估计，在一个不可避免地更加严格的环境中，美国对更先进芯片的获取仍然是一个优势。因此，我们不认为领先的 AI 公司会放弃使用更先进的 GPU，这些 GPU 在规模化时提供了更具吸引力的每 TFLOP 成本。我们认为，最近诸如“星门计划”（Stargate）之类的 AI 资本支出公告，表明了对先进芯片需求的认可。维持“买入”评级。

德州仪器: 收入符合预期, 毛利承压

大摩(J. Moore, 25/01/27)

TI的收入与我们的预估在第四季度和第一季度基本持平，但毛利率下滑（以及利息收入减少）对每股收益（EPS）构成压力。这构成了我们谨慎的观点，即TI在2026年全年毛利率将低于同行，且自由现金流（FCF）在2026年全年仅略高于报告的每股收益。

• MarQ的收入指引与MSe一致，但每股收益低于预期。

• 汽车和工业被描述为“尚未触底”。

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TI的收入大致符合预期，但毛利率前景较低，从曾经超过70%的毛利率下降到中间50%。与上个季度类似，公司将此归因于暂时性的低利用率，但由于第四季度库存增加了10天，公司仍受益于库存吸收效应。

尽管随着资本支出激增接近尾声，市场对该股的热情有所增长，但我们依然不甚看好——2025年第一季度的收入运行率指引为158亿美元，毛利率为55%，资本市场日对2026年低端展望（200亿美元收入和低60%的毛利率）前景仍不确定。虽然我们对模拟周期保持乐观——承认这需要一些时间——并理解长期的TXN战略，但由于资本支出的动态限制了毛利率的恢复，自由现金流的收益被高估了，我们对TXN维持减配（UW）评级。

周期性数据与我们的预期大致相符，但热情可能不如一个季度前。第四季度汽车业务下降了中单位数，与我们预期的下降3%相比有所加大，但回想一个季度前对中国汽车业务增长的乐观评论，实际中国汽车业务确实有所增长，略低于CEO的预期，但其他所有地区的表现如我们所料。公司表示，“工业和汽车业务尚未触底”。

存储点评：25H1价格承压, H2是否反转？

大摩(C. Chan, 25/01/19)

2025年，中国积极扩展内存产能，导致专业DRAM（PSMC、NTC）供应过剩。NAND模块（Longsys、Phison）在2025年上半年面临价格压力，预计下半年可能回升。NAURA对CXMT和YMTC在2025年的需求持乐观态度，预计两者将扩展70kwpm产能，NAURA预计2026年收入同比增长24%，2025年增长30%；ACMR预计2025年收入同比增长18%。

专业DRAM方面，消费DRAM现货折扣达46%，显示CXMT扩产导致供应过剩，TrendForce预测DDR4价格在2025年第一季度下降10-15%，第二季度再降5-10%。NTC虽预计2025年出货量增长20%以上，但价格疲软导致全年可能亏损，PSMC盈利预期下调。

NAND方面，2025年上半年价格预计继续下滑13-18%，第二季度再降0-5%。下半年可能因产量削减而反弹。对Phison和Longsys持中性观点，Longsys因主要晶圆供应商减产，供需将更健康，股价下行空间有限，但因利用计划和需求不确定，持保守乐观态度。

整体来看，中国内存项目的扩展带来短期供应过剩和价格压力，但通过产量调整，市场有望在下半年恢复平衡。

英伟达: 有信心4Q(1月)取得强劲业绩

UBS(A. Timothy, 25/01/21)

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.

CPO专家Call: 有意义的出货还需要几年时间

Jefferies (B. Curtis, 25/01/24)

CPO专家称有意义的出货量还需要几年时间

Jefferies周二主持了两场CPO专家电话会议。

主要结论： 共识认为，CPO并未像供应链新闻所暗示的那样迅速进入主流。两位专家均认为，真正有意义的出货量还需要数年时间才能实现。

与搭载DSP的收发器相比，CPO可减少30-50%的功耗，这相当于总直流电源（DC power）的MSD。然而，这被CPO更高的维修成本所抵消，因为更换收发器更为容易。光学收发器的性能上限可能在6.4T（每通道800G），因此在达到这一点之前，CPO并非必要，但预计市场采纳率到2028年仅达10%，这一预期可能有些勉强。

在未来2-3年内，LPO/LRO是行业正在探索的选项，因为去除DSP可以在不承诺使用CPO的情况下实现一定的功耗节省。LRO的采用前景优于LPO（一位专家指出，到2028年，LRO在收发器组合中占比为20%，LPO为5%）。预计LPO今年将开始占据几个百分点的市场份额。

在代工领域，GFS和Tower Semi多年来一直专注于SiPho，目前正处于领先地位，但预计由于与NVDA和AVGO的合作，TSMC将成为最终的赢家。目前，行业尚未拥有CPO的供应链或主要客户，无法实现任何有意义的出货量，这将成为除技术转型之外的瓶颈。

高盛(L. Kong, 25/01/27)

在过去一周内，DeepSeek R1、字节跳动的Doubao-1.5 Pro以及Moonshot的Kimi k1.5型号在数日内相继发布，吸引了投资者的密切关注。这些关注背后是中国厂商在人工智能领域持续的进步，包括在基准测试性能方面与全球同行的对比，以及训练/推理成本和计算能力需求显著低于全球厂商。

虽然我们不对各型号的具体性能进行评价，但我们注意到近期模型改进和成本效率提升的来源可能包括以下几个方面：1）专家混合（Mixture-of-Expert, MoE）架构，每个任务使用更少的激活参数；2）增加了对后训练的重视（包括深度思考模式和推理能力）；3）成本优化，例如资源高效的训练方法，因为中国厂商在高端芯片供应受限和不确定性的情况下，专注于最大化效率；4）模型的强化学习（Reinforcement Learning, RL）方面，模型通过时间自我改进，这是通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）的一个方面。同时，我们注意到开源的中国模型，包括DeepSeek R1/V3和阿里巴巴的Qwen，自发布以来因其透明性和每个令牌的定价显著低于全球模型，已吸引了广泛的开发者兴趣。

哔哩哔哩: 4Q业绩前瞻(4Q Preview)

大摩 (T. Wadaki, 25/01/27)

游戏业务

我们预计2024年第四季度游戏收入环比将出现低单位数百分比的下降。San Mou 2024年第四季度总收入预计为8亿元人民币，符合我们的预期。第五季（1月4日上线）的更新相比第四季较小。新游戏《咒术回战：幽影游行》（于11月7日在日本以外地区全球上线）贡献了每月1.5亿元人民币的收入，但由于其基于有限内容，游戏的持续性有限（我们预计年收入为5亿至6亿元人民币），因此我们仅预计其在短期内能够抵消其他游戏的收入下滑。我们保持对2024年的预测不变，但将2025年的游戏收入增长预期从10%下调至2%，原因是产品线有限以及San Mou的收入下滑。

广告业务

我们预计2024年第四季度广告收入将增长23%（2024年第三季度同比增长28%），增速快于整个行业，主要受“双11”期间电商广告推动，而游戏广告增长较为缓慢（去年Eggy对比DreamStar）。在“双11”期间，哔哩哔哩的直播电商交易总额同比增长154%，其中消费电子、家电和服装类产品的增长最快。展望2025年，我们认为哔哩哔哩仍能保持超过20%的年增长率，因为广告负载具有灵活性并准备上升，用户也在有机增长，用户获取成本降低且用户参与度提高（内容匹配度更好）。

直播与增值服务（VAS）

我们预计收入增长将进一步放缓至中单位数百分比的同比增长，原因是去年基数较高。公司正将重点转向毛利率的提升（目前低至20%），因为平台间的竞争减弱，内容成本也在被严格管理。

利润率

我们预计毛利率将进一步扩展至36%，受益于有利的业务组合变化（游戏和广告），非GAAP运营利润将达到约4亿元人民币。

估值与展望

哔哩哔哩的估值（根据我们的预期，2025年市盈率超过35倍）以及对单一游戏标题的依赖仍是我们的主要担忧；我们还将观望2025年是否能出现毛利率的提升。我们维持持平（EW）评级，并将目标价从20美元下调至18美元，因为我们对2025年游戏增长的前景不再看好。