国泰君安主要观点如下：
DeepSeek通过多处工程创新，实现降低训练成本、降低推理成本、提高模型效果等进展
1）降低训练成本：DeepSeek使用较宽的MOE架构，且提出共享专家机制，每次训练只激活需要的专家（按需调用），而非激活全部专家，从而大大降低训练成本。此外，使用fp8低精度训练、双管道训练、多Token预测等方法进一步降低训练成本。
2）降低推理成本：DeepSeek提出多头潜在注意力（MLA），在不牺牲模型质量的前提下，大幅减少KV缓存的大小。此外，低精度存储和通信、推理阶段动态专家选择等方法进一步降低推理成本。
3）提高模型效果：不同于传统的SFT，DeepSeek使用强化学习做post-training，大幅提升模型推理能力。此外，DeepSeek针对中文做了大量风格对齐，大幅提升模型可用性。
DeepSeek触发模型降本，长期看，打开AI应用产业上升通道，算力需求不降反增
蒸汽机效率提升并没有导致煤炭少用，DeepSeek虽然触发模型大幅降本，但长期看将打开AI应用产业上升通道，算力需求不降反增，因算力需求具备多样性：1）模型向更高智能维度跃迁，训练需要更多算力。2）AI应用的推理需要广泛算力，更多人会去训练和推理自己的模型。3）转向对等异构计算的新主流计算形态需要更多GPU。4）目前模型仅仅停留在对话，未来从对话到任务、到多模态还需要更多算力加持。
根据AI产品榜，DeepSeek应用（APP，非网页）成为增速最快的AI产品，上线20天即达成DAU 2000万，反映出模型能力提升对于用户的巨大吸引力，带来潜在的巨大推理算力需求。
DeepSeek并没有真正绕过CUDA架构
DeepSeek没有使用CUDA的API，而是直接使用PTX，从而对计算过程进行更细粒度的控制。PTX仍然是英伟达GPU架构中的技术，是CUDA编程模型中的中间表示，用于连接CUDA高级语言代码和GPU底层硬件指令。编写PTX代码的做法，首先非常复杂且难以维护，对技术人员要求极高，其次移植性较差，较难移植到不同型号的GPU。
DeepSeek基于PTX进行优化代表他们有优化其他GPU的能力，但既不意味着完全脱离了CUDA生态，也不意味着其他团队有能力直接使用PTX，因此英伟达的CUDA护城河仍在。
风险提示：地缘政治风险；大模型迭代进展不及预期；监管风险；商业化进度不及预期。
责任编辑《伟德bv国际体育》：史丽君
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玻璃方面，玻璃主力合约2309震荡运行，收于1488元/吨，上涨15元/吨 ➥，涨幅1.02%。现货方面，当前全国均价2154元/吨，环比下跌67元/吨。供应方面，据隆众资讯，本 ♎周浮法玻璃产量113.77万吨 ➥，环比增加0.22% ⛴，企业开工 ⛳率伟德bv国际体育79.93%，环比增加0.77%，产能利用率80.17%， ⛷环比增加0.2%。库存方面，全国浮法玻璃样本企业总库存5217.1万重箱，环比增加8.4% ✋，累库明显 ⛶。整体来看 ⚽，近期浮法 ♐玻璃现货价格松动，产销走弱，开工率环比微增，部分玻璃产线有复 ☺产计划，库存累积。近期海外煤价回落，国内煤价承压，玻璃成本同 ⏱步松动。
本报记者 重野秀一 【编辑:王敏刚 】
