创意摩根斯坦利|研究2025年1月28日04:54GMT技术|北美DeepSeek对于科技和更广义经济的含义是什么?我们看到DeepSeek的成本创新正在导致更快的GenA产品创新、可用性和应用渗诱随着我们讲入推理能力增强的时代，我们的团队讨论了跨半导体、互联网、软件能源、硬件和非技术领域的应用用户要点DeepSeek模型表明，训练GenA模型的成本将大幅下降。我“.打看到，美国科技巨头仍计划在20252026年投入-6500亿美元用于总资本支出，这将推动更快的GenAI产品创新和可用性不断下降的计算成本和不断上升的使用渗透率应该会推动互联网和软件行业(由GOOGLMETAAMZNMSFT领导）的GenAIROIC提高引发了对与出口管制和LLM商品化相关的半成品的担忧,但计算机的历史表明，较低的成本加速了使用和需求我们还将讨论以下4个议题，包括1）美国LLM领导人的回应2地缘政治影响3)对ASIC芯片未来发展的乐观预期4)蒸馏能力创断找到了一种方法,使得训练和开发址LM的能力成本得以下降:上厕，中国初台公司DeepSeek发布了两款模型(DeepSeek-R1-zero和DeepSeek-R1),探索了LLM在没有任何监督数据的情况下发展推理能力的潜力,重点是自我通过纯粹的强化学习过程实现进化。值得往遗的是，DenSet,zero已经达到了与Open41o1(仅使用训练后强化学习和成本大大降位定价中反映的推断(见附表4用于定价)据称DeepSeek-v3 (DeepSeek-R1-zeroflDeepSeekR-1的基础模型来源）基于20万jH800GPU小时的计算资源进行了估计560万美元的训练(远低于训练MetaLJama3405B所黑的-30.8百万H100GPU小时）。虽然实际的训练成本仍有加生知空PU时间成本降低《由多头潜在注意力机制、多头模型待商榷,但这一水平、FP8混合精度训练、GRPO等驱动)将成为推动更快LLM启用和生成式A产品创新、消费者和企业采用以及生成式AI启用的ROIC和经济生产力提升的重要因素更多详情请参阅我们的关于GenAl早期采用和扩散赢家的分析,请参见我们在《人工智能变化率的揭示》中的最新工作
摩根士丹利公司BendaDuverce@morgarstankey.con+1212761-4772BrianNowak,CFA西奥多·小图恩+1212761-3365KeithWeiss,CFA+1212761-4149行业视图吸引物约瑟夫·摩尔+1212761-7516+1212761-3865+1212761-043+1212296-4322摩根士丹利公司与之合作+1212761-1931牌根士丹利研究复盖的公司。因此,投资者应该意识到公司可能存在利益冲突，可能会影响摩根士丹利的+1212761-1817个单一因素。请参阅本报告来布伦达·杜弗斯
摩根斯坦利|*xaing Tech Cyeles.WithThis Cycle PolentallyLeading tOMetc附件2股票回报率和敞口均存在表3:各公司在传达其投资和股权故事方物质性面取得了稳步进展增加的与AI相关eseach,过往业绩并不代表未来业绩。对科技的影响:下降的培训推理成本可能导致更快的创新、可用性和采用...以及(更大的)推理机遇在前:我们现在将把注意力转向Internet、软件、半导体、人工智能能源、网络、硬件和体化AVTSLA等领域的具体见解，以及从这里关注的4个高层次辩论半成品:我们不认为迪普斯的成功会改变半导体行业投资计划:也就是说,有许多因素需要考虑。我们从大量行业消息来源收集到的反馈是一致的，那就是这不会影响GPU扩建计划。DeepSeek的技术是令人印象深刻，但并没有利用大型CSP必然投资不足的技术。事实上，我们所看到的许多被认为是突破性的技术，包括FP8中的训练、多令牌预测、MLA、自定义PTX代码和组相对策略优化(GRPO)强化学习框架,所有数据回到6个月大的DeepSeekv-2和DeepSeek数学模型或更广泛的人工智能研究文献中。请参见这里,在这里或者举例说明。也就是说,如何实现这些技术非常重要,DeepSeek已经通过所有账户提供了一个高效的设计。然而。考虑到围绕星门的注水时间。Meta在2025年对GPU的增量需求,微软的重申
|*x丽摩根斯坦利他们的800亿美元财政支出上限指导，以及信实在印度的3Gw项目，大部分都是DeepSeek所做的工作是那些接入模型生态系统的人所知道的。需求。在描述变压器发明的论文中,作者写道:"我们的基础模型超越了所有先前发布的模型….初[苏成本却低得多"(此处）。英伟达表示,他们已经看到了这一点在过去十年中,算法效率提高了>1000倍，超过了单芯片推理性能的提...
