DeepSeek的一些解读和思考：产业链的价值再分配
1）美股跌了这么多不完全是因为DS成本的明确下降，而是对行业认知的重塑。过去OAI这样的头部厂商的超额利润是来自于模型能力，而模型能力是依靠Capex和先发优势堆出来的。但现在如果DS可以在短时间内复现头部模型能力，这就把OAI的超额利润打掉了，也因此威胁了英伟达获得超额利润的根基。大家可以简单理解，如果直接使用开源的DS就可以达成不错的效果，那为什么需要再花大钱买卡训练模型？这也是美股英伟达跌的多的原因。
2）DS降本主要还是依靠工程的优化。DS其实技术上没有特别突出的创新，还是依靠工程化的降本比较重要。比如DS的MoE架构是利用了共享专家、均衡函数、MTP机制一次性预测多个token降成本，达成可以接受的效果。但这样的事情是行业的常态，过去的KIMI和Sora其实也大多是基于现有技术的工程优化完成了一步步的进化。我们要知道其实模仿和组合也具备很高的技术含量。本轮最大的原创创新应该是用GRPO免去SFT这个环节，大幅降低了对标注数据的依赖，也增强了推理效果。
3）关于投资的影响，一些想法有待验证：
a）一是AI平权，是开源对闭源的挑战，可能会抹平OAI和英伟达链的霸权，这也是海外演绎最核心的逻辑，推荐【阿里】、小米
b）头部厂商的算力投入不会有太大的影响，未来中腰部比如苹果、亚马逊等公司算力投入可能会有所下降。
c）产业链价值未来会从算力到应用渡让，应用肯定是最重要的方向，但是在应用的选择上要优选有场景定价权的公司。另外就是一些在海外已经基于GPT跑通了的应用公司，关注端侧、ai agent
d）算力层：降本是核心，产业链最核心的环节是云及配套，其次关注新的推理技术方案+配套供应链，关注asic+aec
Deepseek国产模型之光，最全受益方向梳理
