DeepSeek战略创新分析——围绕DeepSeek尖刀点 加速打造AI产业刀锋链（文字版精要解析看这里)

总述：DeepSeek通过算法上的工程创新大幅降低模型算力成本并充分开源，一定程度上缓解了美国对中国AI大模型算力上的全方位封锁，这是中国企业基于技术创新对全球科技巨头的最长板发起低成本攻击的成功案例，未来要围绕DeepSeek这样的刀尖点企业打造刀锋链，构建AI科技产业链，掌握未来新一轮康波周期科技博弈主动权。

持续巩固高算力场景：英伟达在AI领域全面领先之后，依然持续通过软件框架的匹配和生态合作的扩展，不断占领和绑定高算力应用场景来进一步加强护城河，其中物理AI和AI智能体是高算力典型应用场景，以保持在高算力应用场景的领先。

“星际之门”AI项目：在此基础上，年初美国政府发布5000亿美元“星际之门”的AI项目，持续加强美国AI算力领先优势，构建大型数据中心，旨在通过垄断高端算力供给构建美国AI发展基础设施的竞争优势，以保持新一轮科技创新的全球领导地位。

全球算力三级管控体系：在形成AI算力的全球优势，美国对AI技术构筑三级管理，通过对高端算力资源进行全球管控和分配，就像当年类似根服务器一样卡住全球AI发展的关键命脉，试图通过锁死高端算力进而长期维持AI全球领先优势。

高算力、重资本、强人才维持模型领先优势：将高端算力优先配给给本国的大模型公司Open AI和Meta，使相关大模型高科技公司通过高算力的囤积、高资本投入和顶尖人才吸引上持续保持大模型的领先优势，即使有技术与数据也难以突破高端算力的国家产业协同壁垒。

美国占据全面领先地位：在AI产业大国竞争中，长期以来美国都在算力储备、算法创新、高质量数据集等方面占据领先优势，占领全球AI的领导地位与制高点，尤其在高端算力方面断崖式领先全球主要竞争国家。

提供产业追赶机遇：算力性能差距主要体现在芯片工艺制程，工艺制程的短板尚需要3-5年才能够有效缩短，算力性能差距被DeepSeek模型算法优化所拉近与降低，为算力相关配套产业发展与追赶提供了机遇，DeepSeek为AI发展节约了至少5年时间。

DeepSeek在AI产业竞争上最大的贡献是算法的创新突破，通过海量数据压缩、模型架构创新、训练策略优化等算法层面的工程创新，使得DeepSeek大语言模型与美国一流模型的应用表现差距从“天堑变沟渠”。

模型蒸馏是行业通行的做法，通过使用能力更强的“教师”模型输出，在较小的模型上获得更好的性能，从而以更低的成本在特定的任务上获得类似的结果。

多头潜在注意力机制MLA通过聚焦关键信息、并行处理及整合冗余信息来降低算力成本；多 token 预测MTP则借助批量处理、联合学习及优化训练过程实现算力成本的降低，进而降低对高端算力的依赖。

Open AI算力需求大的原因在于其模型本身复杂度高、用户体验要求也高，以及为保持市场技术领先而持续探索和算法试错。同时作为美国大厂算力资源相对充足，因此缺乏通过极致工程创新来降低算力成本的创新视角与动力。

提高中国AI整体产业竞争力：DeepSeek不仅是全球最快增长一亿用户的超级产品，迫使国际巨头Open AI、谷歌、Meta等转向开源与低成本竞争，全球算力神话被算法模型所刺破，提升中国AI产业全球竞争地位，创造中国AI发展新路径。

中国产业优势：中国竞争优势集中体现在数据每年新增量居首，尤其是中国凭借具有全球最全的产业门类，在各行各业的下游应用中积累了大量的产业数据，因此在数据层面中国更具竞争优势与潜能，也能为大模型提供相关数据支持。

CUDA生态短期难以取代：DeepSeek在开发模型时选择使用PTX而非CUDA框架，但PTX作为CUDA生态的一部分，其优化并不影响CUDA的核心地位，其提供更高级的API、跨架构兼容性和丰富的开发者生态，这些优势使其在短期内难以被替代。

中国AI科技国家队：DeepSeek的战略创新打造了中国AI发展新路径，我们期待以此为契机再用3-5年时间，依据中国在算法与数据方面的优势，依托芯片和算力短板的迎头赶上，中国必将在全球AI产业竞争中至少获得并跑领先的地位，中国AI产业生态还需要中国AI科技国家队共同去打造中国AI产业的刀锋链。

AI科技角力的“豫东战役”：在中美的科技角力中，DeepSeek的出圈就像解放战争中华东与中原两大野战军发起的豫东战役，在战略上我们首次具备了打击主要竞争国家科技集团的实力与能力，我们期待由DeepSeek和华为等科技公司形成的中国AI产业刀锋链，相信随着模型适配的技术共振与AI产业生态的构建，中国AI产业将迎来济南与淮海战役的更大胜利。