核心观点
AI产业发展空间：近年来，全球AI技术飞速发展，大模型的突破推动了产业的爆发式增长。近期DeepSeek-R1模型凭借高效率的优势，引领AI应用进入“安卓时刻”，AI技术的商业化进程加快。AI手机、AI电脑、AI服务器等产品需求大幅增长，预计到2034年全球人工智能市场规模将达到3.68万亿美元。政策支持与技术创新形成合力，中国正大力推进“人工智能+”行动，加快产业布局，新旧动能转换加速，人民币资产正悄然发生重构。
AI产业链：AI产业链上游主要涵盖了AI所需的基础硬件设施和基础设施支持，如GPU、芯片、液冷服务器、射频与天线技术、光纤及高速铜连接等。中游则是AI技术的整合和服务层，如云计算、SaaS平台、AIGC、中文语料库、物联网和机器视觉等。下游主要集中在具体应用场景，如智慧医疗、智能交通、智能驾驶、金融科技、网络游戏、在线教育、无人机、AI穿戴设备等。
AI产业链行情：2023年以来，截至2025年2月14日，AI产业链上游领域的相关指数普遍上涨。其中AI算力指数上涨122.18%，光模块（CPO）指数上涨174.77%，IDC（算力租赁）指数和GPU指数分别上涨至99.85%和60.92%。中游领域中云计算指数和AIGC（生成式AI）指数分别上涨58.64%和57.54%，SaaS指数也上涨44.13%，国产软硬件指数上涨14.98%。下游领域的涨幅相对温和，互联网营销指数和网络游戏指数分别上涨26.83%和19.90%，AIPC指数涨幅为18.35%，智慧医疗指数上涨9.98%。
AI产业链业绩：2022年以来AI产业链营业收入同比增速、归母净利润同比增速总体先降后升。2022年报、2023年报、2024年三季报，营收增速平均值：上游>下游>中游，归母净利润增速平均值：下游>上游>中游。考虑成长性、盈利增长、盈利能力等指标，AI产业链中业绩表现居前的细分板块为光模块（CPO）指数、AI算力指数、高速铜连接指数、HBM指数、智能音箱指数、液冷服务器指数、GPU指数、智能驾驶指数、车路云指数、电路板指数。
投资主线：（1）当前AI产业链逐步成熟且进入加速扩张阶段，技术迭代速度的提升与自主可控替代的强烈需求相互交织，在此背景下光模块、液冷技术以及GPU/HBM或是当前最具确定性的发展方向。与此同时，鉴于AI应用放量和算力需求激增，弹性方向中值得关注IDC算力租赁和高速铜连接。（2）在政策支持与技术创新双重驱动下，A股AI产业链中游的云计算、AIGC（生成式人工智能）及中文语料库板块展现出强劲增长逻辑。从预测PEG来看，其中，国产软硬件指数和网络安全指数均低于1，成长性较高，同样值得关注。（3）人工智能应用场景广泛，包括医疗、交通、金融、教育、娱乐、家居、农业、工业、政务服务等领域。在政策的支持下，场景应用创新层出不穷，应用场景从想象到落地更加迅速。当前，AI穿戴设备指数、车路云指数、智能驾驶指数、智能音箱指数的2025年预测PEG均低于1，成长性较高，较为值得关注。
风险提示
海外降息不确定风险；特朗普新政策不确定风险；地缘因素扰动风险；市场情绪不稳定风险；国内政策落地效果不及预期风险。
正文
一、DeepSeek的技术突破与市场反应
（一）DeepSeek-R1：开源大模型的技术突破与成本颠覆
近年来，全球人工智能（AI）技术经历了前所未有的快速发展，尤其是在大模型领域，技术的迭代速度令人瞩目。从2023年初至今，AI大模型在短短两年内实现了多轮升级，推动了相关产业的爆发式增长。
2025年1月20日，Deepseek发布开源模型DeepSeek-R1，标志着国产AI技术的重大突破。DeepSeek-R1模型在技术层面实现了多项创新，其通过大规模强化学习（RL）后训练，可以使用极少标注数据的同时显著提升了多步骤逻辑推理能力，其性能与OpenAI的闭源旗舰模型OpenAI-o1正式版接近甚至部分超越。训练成本方面，DeepSeek-R1的训练成本仅为600万美元，且仅使用2048块H800芯片。在推理层面，Deepseek-R1采用混合专家（MoE）架构，推理时仅激活约10%的参数量，大幅降低计算资源消耗。Deepseek-R1 API定价为输入tokens每百万0.14美元（缓存命中），每百万0.55美元（缓存未命中），输出tokens每百万2.19美元，而OpenAI-o1对应成本为7美元，15美元，60美元，价格差距较大。此外，DeepSeek-R1遵循MIT License，允许用户通过蒸馏技术借助DeepSeek-R1 训练其他模型，极大推动了技术普惠与社区协作。凭借技术优势与极致性价比，DeepSeek应用上线20天日活突破2000万，成为全球增长最快的AI应用。
（二）资本市场的连锁反应：全球AI产业链价值重估
DeepSeek-R1的发布对美股市场，尤其是科技股和芯片板块产生了显著的短期冲击。其以极低成本实现与OpenAI-o1相近性能的技术路径，直接挑战了美国科技巨头依赖高算力投入的商业模式，引发投资者对AI芯片需求前景的担忧。DeepSeek的算法优化降低了算力依赖，可能动摇美国AI先进算力企业的“卖铲人”逻辑，导致投资者重新评估科技巨头数千亿美元的算力投资合理性。2025年1月27日，在DeepSeek-R1模型在Arena评测平台升至第三名后，英伟达股价当日下跌17.0%，单日市值蒸发 5927 亿美元，创美股单日个股市值蒸发纪录；博通、甲骨文、台积电、超微单日分别大跌 17.4%、13.8%、13.3%、12.6%。相比之下，算法与应用厂商呈现明显抗跌性，特斯拉、微软分别下跌5.1%、2.8%、1.3%，Meta和苹果分别上涨1.9%、3.2%。
DeepSeek-R1模型的横空出世，证明中国AI企业能在开源框架下实现技术对标，打破了市场对“美国技术代差优势”的固有认知，其开源架构+极致成本颠覆了美国主导的AI技术垄断格局，直接冲击了美股科技巨头的市场地位，推动中概股价值重估。截至2月14日，标普500和纳斯达克指数呈震荡态势，分别累计上涨0.4%，0.09%，而纳斯达克中国金龙指数表现亮眼，累计上涨17%。
DeepSeek-R1的发布，对A股市场起到了极大的情绪提振作用，TMT板块整体上涨。截至2月14日，计算机、传媒、电子、通信分别较年初上涨25%、19%、10%、8%，超额收益较为明显。板块整体成交量上升显著，从年初的33.35%上升至45.41%。从TMT板块的量价数据来看，计算机与传媒表现相对更为强势。截至2月14日，传媒、计算机板块成交量为年初的2.72倍、2.53倍；计算机板块成交量占比从期初9.58%翻倍至19.57%，传媒板块占比从3.11%扩张至6.86%。通信、电子板块成交量为年初的1.33倍、1.06倍，成交量占比较年初有所下降。
这一分化的核心逻辑在于市场对AI技术突破的差异化定价。计算机板块的持续放量上涨反映资金对DeepSeek推动的AI底层框架升级的强预期——大模型训练效率提《金沙bb电子糖果派》升直接利好算力调度、数据服务等软件层企业，而传媒板块的补涨则受益于AIGC工具链成熟带来的内容生产效率革命，影视IP、短剧游戏等细分领域估值重构。
（三）DeepSeek改变AI产业投资逻辑
DeepSeek-R1的开源模式与算法效率革命，正在复刻互联网时代的历史进程。20世纪末，思科凭借路由器的垄断地位，成为互联网基础设施的“卖铲人”，其股价在1996-2000年快速上涨。然而，随着Linux开源生态的崛起，Linux及其他开源网络操作系统的普及，使得许多网络设备厂商开始采用廉价的、基于开源软件的硬件解决方案，从而导致了思科产品的失去独特性和溢价能力下降。2000年后，思科因技术壁垒薄弱、华为等低成本竞争者入场，股价累计跌幅超90%。同时，谷歌等依托软件与平台优势的公司逐步崛起，开创了全新的商业模式，获得了更高的估值溢价。
站在当前AI技术革命的风口，DeepSeek-R1的横空出世正好映射了这一趋势。DeepSeek-R1凭借其开源架构、极低训练成本以及混合专家架构，实现了在性能上对标甚至部分超越国外旗舰产品的目标，其突破性创新显著降低了对大规模算力投入的依赖——正如Linux降低了企业对思科设备的依赖。若AI行业转向“算法优化优先”，英伟达可能面临思科式估值挤压。DeepSeek-R1更深远的影响在于，开源生态将重塑技术护城河。DeepSeek的MIT协议允许模型自由商用与二次开发，形成类似Android的开源联盟。这种“软件定义硬件”的趋势，将迫使依赖AI硬件厂商加速转型。
另一方面，尽管当前AI市场的竞争格局与2000年互联网泡沫时期有许多相似之处，但也存在一些差异，主要体现在以下几个方面：
1．技术护城河深度。英伟达的技术护城河要优于思科。英伟达的CUDA（Compute Unified Device Architecture）生态是其技术壁垒的核心。CUDA架构使得开发者能够在英伟达的GPU高效地运行复杂的AI训练与推理任务，这种独特的生态圈极大增强了其市场的粘性与技术门槛。相比之下，思科的路由器和交换机虽然在硬件上占据核心位置，但其技术壁垒主要体现在硬件层面。其次，英伟达的芯片设计复杂度远高于思科的路由器。虽然目前国内的华为昇腾、摩尔线程等芯片企业在追赶英伟达，但要完全超越其技术水平和生态体系，短期内依然存在较大差距。
2．行业阶段差异：当前AI技术仍处于快速发展初期阶段。根据Precedence research发布的数据，2024年全球人工智能（AI）市场规模为6382.3亿美元，预计到2034年将达到约36804.7亿美元，2025年至2034年的复合年增长率为19.20%。国内方面，IDC最新预测结果显示，2023-2028年中国智能算力规模和通用算力规模的五年年复合增长率分别达46.2%和18.8%，较上一版本预期值33.9%和16.6%有显著提升。DeepSeek-R1的开源和低成本技术，使得小型公司和开发者能够参与到AI创新中，中长期会进一步推动产业的快速增长。相比之下，互联网泡沫时期的思科和其他硬件供应商则面临着市场饱和度较高的问题。
3．盈利支撑力度：英伟达的盈利能力相比思科更为强大，思科在1996年至2000年间的平均净利润率为17.2%；而2019年至2023年英伟达的五年平均净利润为29.8%。英伟达的增长仍主要依赖于硬件销售，尤其是GPU的需求增长。随着DeepSeek等技术的出现，AI算力的需求不再完全依赖于英伟达的高性能芯片，可能会对其盈利模式造成影响。
DeepSeek-R1的横空出世，标志着全球AI技术竞争进入了一个新阶段。短期来看，其技术路径的突破直接撼动了美股科技股依赖高算力堆砌的商业模式。凸显中国资本市场对本土技术创新的信心。中长期而言，这一事件或成为全球AI产业从“硬件军备竞赛”向“算法-算力协同优化”转型的拐点——开源生态的普及将加速技术民主化进程，降低行业准入门槛，推动全球AI应用场景的爆发式创新。
这场由算法革命引发的全球AI价值链重构，最终可能催生一个更具包容性与多样性的技术生态。正如Linux开源运动并未消灭硬件需求，而是孕育了与移动互联网的黄金十年，DeepSeek-R1引领的效率革命或将开启AI普惠化的新纪元——技术优势的衡量标准从单纯的算力规模，转向算法创新、工程化能力与商业落地的多维竞争。在这一进程中，能够深度融合算法突破与硬件创新、快速响应开源生态协同效应的企业，或将成为下一轮产业变革的领跑者。
（四）AI产业链
AI产业链可以划分为上游、中游和下游三个部分，每个环节对应着不同的技术方向和市场需求。上游主要涵盖了AI所需的基础硬件设施和基础设施支持。关键设备如GPU、芯片、液冷服务器等提供了强大的计算能力和高效的散热解决方案。而射频与天线技术、光纤及高速铜连接则保障了数据的高速传输，电路板、光模块等则确保了硬件的稳定运行。这些基础设施为AI的计算和数据处理提供了坚实的基础，是AI产业发展的根基。
中游则是AI技术的整合和服务层，云计算和SaaS平台通过提供灵活的计算和存储资源，帮助企业降低硬件成本，提升AI应用的普及度。各种软件与操作系统为AI的开发提供了必要的工具，网络安全保障着数据的安全性。而AIGC、中文语料库、物联网和机器视觉等则代表着AI技术在多个领域中的实际应用，推动了AI的实际落地。
下游则主要集中在AI技术的具体应用场景中，涵盖了多个行业领域。例如，智慧医疗、智能交通、智能驾驶等应用让AI技术走进了日常生活，极大地改善了人们的生产和生活方式。同时，AI也在金融科技、网络游戏、在线教育等行业带来了新的商业模式和发展机遇。无人机、AI穿戴设备等新兴产品则展示AI技术在消费品领域的潜力，进一步推动了产业的多元化发展。
二、AI产业链行情
2023年以来，截至2025年2月14日（下同），AI产业链上游领域的相关指数普遍上涨。其中AI算力指数上涨122.18%，光模块（CPO）指数上涨174.77%，IDC（算力租赁）指数和GPU指数分别上涨至99.85%和60.92%，芯片指数和光纤指数涨幅较为温和，分别为4.24%和4.84%。中游领域中云计算指数和AIGC（生成式AI）指数分别上涨58.64%和57.54%，SaaS指数也上涨44.13%，国产软硬件指数上涨14.98%，同时软件指数累计跌幅为-2.50%。下游领域的涨幅相对温和，互联网营销指数和网络游戏指数分别上涨26.83%和19.90%，AIPC指数涨幅为18.35%，智慧医疗指数上涨9.98%。
2023年年初，受益于ChatGPT的推出，市场对AI的关注极大提高。ChatGPT的火爆表现带动了相关概念股和板块的快速上涨，AI产业链的投资热情也进入了高潮期。进入5月底，随着英伟达市值突破万亿美元，AI产业链中的算力环节被进一步凸显。与此同时，全球范围内的算力需求激增，进一步推高了对高效计算硬件的需求，AI产业链环节快速扩展。
然而随着热度的快速升温，市场开始担忧估值过高及技术落地的不确定性，尤其是好莱坞罢工事件给市场带来了不小的压力。此外，AI产业链内部的竞争加剧，尤其是大模型技术的“春秋战国”局面愈加明显。各大科技公司纷纷发布自己的大模型产品，市场对于不同企业在技术深度、应用场景以及市场份额上的竞争力产生了疑虑，导致部分投资者对企业的长期增长潜力产生了怀疑。
得益于海外AI大模型迭代加速及TMT（科技、媒体与电信）板块的估值修复，2024年市场对AI产业的信心恢复。此外，AI应用的广泛推广以及部分行业领头企业的表现增强了市场的积极预期。不过2月“月之暗面”融资事件引发的股权争端以及OpenAI管理层震荡，不仅让投资者对资本运作与公司治理产生了担忧，也使得行业内部对AI企业如何实现可持续发展和创新提出了更多的质疑，进而对AI产业链的稳定性产生了短期负面影响。进入5月，字节跳动宣布降价，开启了AI行业的价格战。国内外巨头纷纷跟进，降低了AI技术的使用门槛，推动了AI的普惠化。这一价格调整加速了AI技术在中小型企业和个人用户中的渗透，扩大了市场应用场景，但也使得行业的利润空间面临压缩，带来了市场对于技术盈利模式的重新审视。
技术方面，2024年AI在多模态大模型和视频生成技术方面取得了显著突破。OpenAI推出了GPT-4o，谷歌发布了Gemini系列，标志着AI的能力进一步提升并开始扩展至更多领域。同时，硬件与AI的融合也进入了加速期，联想、OPPO、荣耀等品牌纷纷推出AI手机，英伟达和英特尔等芯片巨头加大了AI硬件布局，为AI技术的高效运作提供了强有力的硬件支持。然而，市场竞争日益加剧，大模型的技术壁垒逐渐被突破，导致企业之间的竞争更加激烈。虽然技术进步为行业带来了广泛的应用前景，但也加剧了资本和技术上的压力，许多企业面临着如何保持竞争力以及如何在快速变化的市场中找到盈利模式的挑战。这种内外部压力的叠加导致了AI产业链整体增长放缓，部分领域出现了技术过剩和市场饱和的迹象。
2025年年初，DeepSeek的快速崛起，其日活跃用户数迅速攀升至2215万，仅次于ChatGPT，成为市场关注的焦点。其技术优化所带来的成本节约优势，使得AI应用的普及得以加速，推动了市场预期的进一步提升，这一进展使得AI相关概念股呈现上涨，尤其是在算力和云计算领域，市场对AI产业链的长期增长充满信心。与此同时，AI眼镜市场成为了新的增长点。不过随着AI技术的快速发展，市场对投资回报的合理预期也逐渐升高，部分企业的估值被认为过高，引发了技术股的短期回调。
三、AI产业链业绩
（一）营收增速
AI产业链相关板块及指数涉及上游、中游、下游多个领域。上游包括算力板块、数据板块，算力又包括服务器、芯片、IDC等细分板块，数据又包括数据采集、加工、存储与管理。中游包括算法模型板块、软件硬件、网络安全板块等。下游涉及应用、端侧等，具体涉及金融、教育、医疗、交通、消费等领域。
2022年以来，AI产业链营业收入同比增速总体先降后升。2022年报、2023年报、2024年三季报，营收增速平均值：上游>下游>中游。截至2025年2月14日，未来2年营业收入复合增长率预测值平均值：上游>中游>下游。具体来看，未来2年，产业链上游的光模块（CPO）指数、液冷服务器指数、AI算力指数、HBM指数、GPU指数、电路板指数，产业链中游的操作系统指数、网络安全指数，产业链下游中的金融科技指数、无人机指数，营收增速居前，即上述行业未来两年成长性较高。
（二）归母净利润增速
2022年以来，AI产业链归母净利润同比增速先降后升。2022年报、2023年报、2024年三季报，归母净利润增速平均值：下游>上游>中游。截至2025年2月14日，未来2年归母净利润复合增长率预测值平均值：上游>中游>下游。具体来看，未来2年，产业链上游的光模块（CPO）指数、芯片指数、HBM指数、IDC（算力租赁）指数、AI算力指数，产业链中游的国产软硬件指数、网络安全指数，产业链下游中的车路云指数、AIPC指数，归母净利润增速居前。
（三）盈利能力
2022年以来，AI产业链净资产收益率呈下降趋势。2022年报、2023年报、2024年三季报，净资产收益率平均值：上游>下游>中游。2024年三季报显示，产业链上游的光模块（CPO）指数、高速铜连接指数、电路板指数、AI算力指数，产业链中游的AIGC指数、机器视觉指数、物联网指数，产业链下游中的智能音箱指数、智能交通指数、智能驾驶指数，净资产收益率居前。
综合考虑成长性、盈利增长、盈利能力等指标，AI产业链中业绩表现居前的细分板块为光模块（CPO）指数、AI算力指数、高速铜连接指数、HBM指数、智能音箱指数、液冷服务器指数、GPU指数、智能驾驶指数、车路云指数、电路板指数。
四、投资方向梳理
（一）主线一：上游硬件中的自主可控逻辑
从政策来看，国家在算力基础设施建设方面的战略部署具备高度的系统性与前瞻性。自2023年10月起，国家提出了以促进高质量发展的基础设施建设规划，意图通过优化资源配置，强化算力支撑能力，全面提升数字经济发展的硬件基础。2023年12月25日发布的《关于深入实施“东数西算”工程》计划，标志着算力资源跨区域调度的战略逐步落实。该工程不仅着眼于未来五年内算力系统的总体优化，更在宏观层面为算力资源的合理配置与流动奠定了基础，以期在2025年前完成全国算力体系的初步建设与布局。2024年3月5日的政府工作报告进一步明确了算力基础设施扩展的战略方向。与此同时，2024年4月24日，北京市发布了《北京市算力基础设施建设实施方案（2024-2027年）》，通过政策引导和专项资金支持，推动区域性算力中心的建设，助力高效能算力平台的落地生根，为国内算力网络的多层次发展提供支撑。
从估值来看，其中，AI算力指数、IDC指数、液冷服务器指数、HBM指数、电路板指数和光模块指数的2025年预测PEG均低于1，成长性较高，较为值得关注。
综合来看，当前AI产业链逐步成熟且进入加速扩张阶段，技术迭代速度的提升与自主可控替代的强烈需求相互交织，在此背景下光模块、液冷技术以及GPU/HBM或是当前最具确定性的发展方向。
光模块方面，随着算力需求呈指数级增长，尤其是面向大规模模型训练的分布式计算与实时推理需求，要求光模块具备超高速、低时延的数据传输能力。CPO技术的快速进展，极大地推动了光模块在高密度、高带宽环境下的适应性提升，能够实现更高的集成度与更低的功耗，进一步满足AI超算和数据中心在高并发、大流量传输场景下对光互联技术的需求。而随着自主可控替代需求的提升，国内企业在光模块领域的技术研发愈加受到重视，推动了光模块从设计到制造的全产业链自给自足的进程。
液冷技术方面，作为高效散热的前沿技术，液冷正逐步从传统的高性能计算领域向AI超算、数据中心等高密度算力平台渗透。随着液冷技术在成本、稳定性和可靠性方面的不断优化，其在AI硬件设施中的应用范围正在迅速扩展，为超算中心和云数据中心提供更加高效且可持续的热管理解决方案，进一步推动了自主可控技术的市场落地。
GPU/HBM方面，作为AI算力的核心单元，GPU和HBM正不断迎来技术突破与迭代升级。在高效能计算需求驱动下，GPU的计算密集型任务处理能力与HBM的高速内存带宽完美契合，能够极大提升大规模AI模型的训练与推理速度。随着全球技术竞争的加剧，国产GPU与自主可控的HBM技术正逐步突破技术壁垒，逐步实现从依赖外资的技术供应向自主研发和生产的跨越，推动国内在高端计算领域的独立自主可控能力逐渐增强。
除了以上核心赛道外，鉴于AI应用放量和算力需求激增，弹性方向中值得关注IDC算力租赁和高速铜连接。
IDC算力租赁方面，随着云计算和AI算力需求的急剧上升，一级传统数据中心算力的挑战，IDC算力租赁不仅可以提升资源利用率，降低投资成本，还能够灵活应对大规模AI训练和推理任务的算力需求。高速铜连接方面，尽管在AI算力需求的大背景下，光模块的优势愈发突出，但在数据中心内部连接和高频通信场景下，高速铜连接仍具有较强的成本效益比。未来随着AI基础设施建设的放量，尤其是在边缘计算与中低层次算力需求的驱动下，高速铜连接的市场需求将得到一定程度的释放。
（二）主线二：中游大模型的增长逻辑
在政策支持与技术创新双重驱动下，A股AI产业链中游的云计算、AIGC（生成式人工智能）及中文语料库板块展现出强劲增长逻辑。
政策层面，国家层面持续加码算力基础建设与数据要素市场培育，通过适应一系列政策措施，为云计算、AIGC（生成式人工智能）和中文料库等领域的发展奠定了坚实的基础。《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确鼓励生成式AI技术在各行各业的创新应用，为AIGC产业则提供了政策引导和市场预期；《电子信息制造业2023-2024年稳增长行动方案》明确提出鼓励加大数据基础设施和人工智能基础设施建设，以满足大模型应用需求；《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》通过推进智能知识抽取和多来源知识融合，着力构建高质量科学知识资源底座，为中文语料库的丰富与高质量构建提供了数据支撑；关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》则提出建立健全算法开发利用机制，降低大模型运行过程中的算力消耗，进一步释放云计算平台的服务能力。此外，《5G规模化应用“扬帆”行动升级方案》和《中小企业数字化赋能专项行动方案（2025-2027年）》分别支持AI大模型与5G新技术的试点融合及垂直行业大模型的建设，推动技术产品供给升级。这一系列政策的协同作用，不仅为云计算平台提供了更优质、低成本的算力支持，也助力AIGC技术在内容生产、信息服务等领域的突破，还加速中文语料库在自然语言处理和知识图谱构建。
从估值角度来看，云计算、AIGC与中文语料库板块的PEG（市盈率相对年盈利增长率的比值）存在一定差异。2025年中文语料库的预测PEG为3.58，处于比较高估区间。从估值指标看，当前PE（TTM）为38.29倍，但2025年预测PE下降至27.74倍，表明市场预期该板块未来两年盈利增速提升。中文语料库板块主要是由于相关企业多掌握大量优质内容版权或专业数据资源，盈利模式较为清晰。Deepseek的利好逻辑可能基于中文语料在AI大模型训练、多模态应用中的核心地位，尤其是自主可控背景下，高质量中文数据的稀缺性将推动企业盈利能力的结构性改善。
2025年云计算的预测PEG为1.41，处于偏高区间。在当前阶段，一些企业依旧面临较高的前期资本投入和运营成本，导致盈利相对承压。但从预测PE的角度来看，市场预期未来盈利增速将显著消化高估值。从长期来看，DeepSeek-R1的高效推理和开源特性同样会带来更多AI应用落地需求，间接促进云计算厂商向智能化服务升级，在AI算力扩容、企业上云渗透率提升的双轮驱动下，头部厂商规模效应逐步显现，亏损收窄与收入高增的“剪刀差”将推动估值体系重构。
2025年AIGC的预测PEG为2.03，当前PE（TTM）为22.07倍，在中游产业链中最低，2025年预测PE进一步降至19.26倍，结合21.70%的涨幅，显示市场对其商业化落地的乐观预期。AIGC企业普遍处于快速扩张与投入期，技术研发、生态构建等前期投入较大，短期盈利尚不显著。但得益于AI内容生产在营销、设计、影视娱乐等领域的广阔应用场景，市场对AIGC的长期成长潜力普遍看好。DeepSeek-R1的低成本、高效率模型特性有助于AIGC企业更快完成技术验证与产品迭代，推动行业从概念走向实际商业化，进而改善企业的盈利预期。
此外，从预测PEG来看，国产软硬件指数和网络安全指数均低于1，凸显出较高的成长性价比。当前PEG低位隐含市场对盈利增速预期仍偏保守，若政策落地与技术商业化提速，估值修复弹性显著，尤其是国产软硬件在自主可控刚性需求下更具确定性，而网络安全则需关注AI攻击事件与全球监管协同的催化节奏。
（三）主线三：下游AI应用的落地逻辑
2022年以来，有关部门发布了一系列推动人工智能产业发展的政策，旨在支持人工智能场景应用、推动产业健康发展、规范行业标准、促进数据融合与利用。人工智能应用场景广泛，包括医疗、交通、金融、教育、娱乐、家居、农业、工业、政务服务等领域。在政策的支持下，场景应用创新层出不穷，应用场景从想象到落地更加迅速。
随着国产大模型DeepSeek的发布，全球AI产业创新步伐加快。其影响力不仅重塑了全球AI产业格局，也有力提振了国内AI产业的信心。从技术层面来看，DeepSeek的崛起促使全球AI大模型竞争愈发激烈。大模型的持续迭代与升级，将带动整个AI技术生态不断发展，为AI应用端提供更为强大的技术支撑。从需求角度出发，当前多家大厂和头部企业已宣布接入 DeepSeek，AI应用迅速渗透到互联网、零售、通信、金融等多个行业，在短期内展现出变革潜力。随着AI应用持续普及，AI 产业发展和生态构建将进一步完整，投资者对AI应用端的关注度有望不断提升。
当前DeepSeek通过其低成本、高性能和开源策略，正在重塑多个行业的竞争格局，对各行业的影响广泛且深远。例如：（1）在制造业领域，AI可以在生产环节用于线上质量检测、故障预测等，提升生产效率并降低不良品率；在供应链管理方面，通过分析大量数据，优化库存管理与物流配送等环节，实现成本降低。（2）在医疗领域，疾病诊断上，AI凭借图像识别优势辅助医生进行病理分析与影像诊断，提高诊断准确率；药物研发时，借助AI对海量数据的挖掘能力，助力新药研发，缩短研发周期。（3）在金融领域，风险控制上，AI深度分析客户信用历史与行为数据，帮助金融机构识别潜在风险；投资决策方面，AI挖掘市场数据为投资者提供更精准建议；同时，智能客服助手等技术可提供 24 小时在线智能化服务，提升客户体验并降低运营成本。（4）在教育领域，AI能依据学生学习习惯、兴趣和能力，提供定制化学习方案，实现个性化教学。（5）在零售领域，AI能分析消费者购物行为，提供个性化商品推荐；挖掘消费者数据，助力企业精准把握市场需求，优化商品布局。（6）在媒体与娱乐领域，多模态大模型可进军文生图等领域，提供新的内容创作工具，丰富内容表现形式；大语言模型用于智能推荐系统，提高推荐算法准确性和个性化程度，促进数字化转型和智能化升级。
DeepSeek指数主要包含与DeepSeek有合作关系，或者受益于AI应用及产品化探索的相关公司。DeepSeek指数的成分股主要来自计算机、传媒、通信、商贸零售、非银金融、电子、机械设备、医药生物等行业。其中传媒、商贸零售、非银金融、电子、机械设备、医药生物主要为AI应用领域，属于产业链下游。
从估值来看，截至2025年2月14日，DeepSeek指数的PE估值为72.16倍，较2024年初上涨18.66%；DeepSeek指数的PB估值为5.22倍，较2024年初上涨70.36%。
整体来看，AI下游板块当前市场表现低于中上游板块。2025年，DeepSeek指数的成分股中，来自IT服务、软件服务、通信设备、通信服务、广告营销、一般零售等行业中的公司表现较好，其涨跌幅平均值均超50%；而来自计算机设备、自动化设备、互联网电商、消费电子等行业中的公司表现相对居后，实现上涨但涨幅均低于20%。
具体地，从AI应用板块来看，2025年以来， 截至2025年2月14日，涨幅较高的是智慧医疗指数，涨超20%；网络游戏指数、互联网指数、人形机器人指数、在线教育指数、AIPC指数等均涨超15%。
从估值来看，其中，AI穿戴设备指数、车路云指数、智能驾驶指数、智能音箱指数的2025年预测PEG均低于1，成长性较高，较为值得关注。
具体地，AI 穿戴设备是指对日常穿戴进行智能化设计、开发出可以穿戴的设备称为“穿戴式智能设备”，如眼镜、手套、手表、服饰及鞋等。随着AI 大模型进一步融入 AI 穿戴设备，设备将具备更强的语言理解、图像识别、个性化推荐等能力，为用户提供更加智能、便捷、个性化的服务。同时，随着技术的进步、产品的丰富和应用场景的拓展，AI 穿戴设备的市场需求将持续增加，市场规模不断扩大。
车路云板块主要指智能驾驶领域智能座舱、车载电子、智能公路、边缘计算等车路云协同一体化建设领域。随着技术的成熟和应用的推广，车路云市场规模将呈现快速增长的趋势。智能网联汽车的销量不断增加，道路智能化改造的需求持续旺盛，以及云计算服务的不断发展，将共同推动车路云相关市场的规模不断扩大，为产业链上的企业带来巨大的发展机遇。
智能驾驶是融合了多种先进技术，旨在提升驾驶安全性、舒适性与效率的新一代驾驶方式。智能驾驶使用的智能汽车是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术。随着技术的成熟和政策的支持，智能驾驶市场规模将呈现爆发式增长。
智能音箱，是一个音箱与IT技术结合的产物，通过智能控制芯片、通信技术以及语音识别等技术集成，实现音箱联网，智能家居控制，语音互动等功能。随着消费者对智能家居产品的接受度不断提高，以及智能音箱技术的不断成熟和功能的不断丰富，智能音箱市场规模将继续保持增长态势。
五、风险提示
海外降息不确定风险；特朗普新政策不确定风险；地缘因素扰动风险；市场情绪不稳定风险；国内政策落地效果不及预期风险。
责任编辑：何俊熹
