盘点一款“众娱麻将到底可以开挂吗”专业师傅带你详细了解
pcsa003
2025-02-15 20:50:45
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  • 可以
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  来源:天风研究

  2025年2月11日,天风证券在北京2025春季策略会期间成功举办了首个DeepSeek专题论坛,论坛聚焦DeepSeek带来的AI行业变革与发展机遇,特邀多位行业资深专家,就国产模型、AI算力、AI Agent、私有化部署等热门议题分享了最新观点。本次会议备受瞩目,与会者各抒己见,无疑是一场精彩的交流盛宴。

  在全球人工智能技术竞争日趋白热化的当下,DeepSeek投下的重石激起了千层浪。展望未来,DeepSeek作为AI领域的领军者,将以其强大的技术实力和创新精神引领整个行业迈向更加智能、高效的发展道路。

  精彩观点

  品高软件林冬艺在题为《品高智算云携DeepSeek,以国产异构技术驱动行业革新》的演讲中表示:DeepSeek给我带来非常多的启示,一是他们的技术精神,在看完他们的论文后我们发现它大胆践行自己的创新想法,勇于尝试实践,最后突破出一条路,这给我们非常重要的启示,软件工程依然是非常重要的领域。二是它的技术精神,过去我们看O1,都是很厉害,它是制高点,但DeepSeek创新开源之后给了我们新的起点,我们可以在DeepSeek的基础上用元码级的开发,用更深度的结合带来更高的突破。三是它的创新精神指引着我们全国产化的人工智能发展之路,有迹可循,可以走下去。

  超擎数智唐春峰在演讲中提到:仅仅在春节之后一个星期的上班时间,我们就有在应用端的快速成交,因为客户看到的DeepSeek大幅拉近了推理端的需求,因为落地变得便宜了、容易了、好用了,这是一个爆发的趋势,过去两年整个公司每年都是倍增的状况,其实在年前我们也认为应用会会倍增,在今天我可以比较有把握地讲,这个市场的天花板很高,我们认为倍增是一个很正常的发展速度,甚至会更快,是一个很大的机会,我相信我们很多伙伴、很多合作方也能一起看到这个机会。

  九章云极方磊发表了题目为《DeepSeek带来的三个变和不变》的演讲,他认为:三个不变:私有知识学习需要垂类进化不变, 并不能一个模型解决行业问题deepseek也不例外。算力消耗增加不变, Jevons Paradox(杰文斯悖论),更高效率的蒸汽机没有减少煤炭消耗,反而因为蒸汽机广泛使用,带来了好多倍的煤炭消耗。模型演进多强争霸长期保持竞争格局不变,算法没有护城河,DeepSeek也是一样。三个变:模型进入后训练和深度推理时代,算力构成发生变化,从预训练转向更多的后训练和推理。应用创建的范式在变,RL沙箱自动化会取代人工反馈微调。从而应用成本大大减低,更加广泛的应用在各个行业加速铺开。普惠算力的需求更强烈。开源生态会更快的发展,反超闭源生态,开源模型私有部署会超过闭源模型API。

  在最后的圆桌讨论环节,天风研究TMT团队的几位首席分析师围绕DeepSeek展开讨论。

  天风研究传媒海外首席分析师孔蓉认为DeepSeek最新模型的低成本高效能,验证中国AI研发效率优势,模型性价比突破或将加速AI+场景落地,算力需求传导路径明确。国际资本开始重估中国AI产业价值,在DeepSeek驱动AI应用与国产算力崛起,中国科技资产或持续向好。

  天风研究通信首席分析师王奕红认为随着Deepseek加速AI大时代,海外头部互联网企业持续加大AI投入,以及国内AI随着字节效应拉动,中长期趋势逐步明朗,我们积极看好25年或成为国内AI基础设施竞赛元年以及应用开花结果之年。AI端侧和应用百花齐放,有望进一步推动AI算力和应用的闭环效应,强化未来算力需求信心。建议持续重视AI算力、云基础设施和端侧机会!

  天风研究电子首席分析师潘暕表示:近期Deepseek-R1以其较低训练成本和较强性能引起全球广泛关注,主要源于其V3基模多项降本提效的创新及R1模型增加的第二阶段强化学习训练对推理能力的大幅提升。Scaling Law VS新推理范式下后训练和推理环节的迭代或将为ASIC带来重要成长机遇。近期海外AI链公司META、微软和CLS最新季度业绩表现分化,印证了预训练增速放缓、后训练及推理驱动ASIC快速成长的产业趋势。对标杰文斯悖论,持续看好算力投资及算力需求增长趋势。AI应用成本降低的同时或将显现增长弹性,看好应用端潜力释放。海外方面看好具备垂直应用转化软实力的META等,国内方面看好具备完善生态能力的果链及智能硬件创新。

  天风研究计算机首席分析师缪欣君指出:DS引领模型平权下,各厂商产品能力有望快速提升,但长期价值分化将取决于三大核心壁垒:1)用户粘性强:数据和商业化基础。C/B端刚性流量入口厂商的AI产品落地确定性更高,建议关注付费用户基数×渗透率×ARPU提升潜力的乘数效应。2)数据:数据飞轮下垂直模型竞争力。大模型通用能力仅解决泛化问题,但专业场景需叠加行业know-how数据。同时,需寻找垂直数据的沉淀周期长,并且可形成数据飞轮。3)场景:强付费+深度思考有价值的应用场景。我们认为,具备这两个因素的行业与R1为代表的大模型推理模型相契合,比如金融、教育、医疗行业等。建议聚焦高壁垒Agent赛道。

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