中金：DeepSeek产业趋势演进，AI应用供需两端的新变化

随着近期DeepSeek系列模型在国内全社会层面进一步的出圈，一方面是个人用户对于DeepSeek相关APP使用量持续上行，在本周末微信也官宣正在测试接入DeepSeek以提供AI搜索功能；另一方面我们更是注意到国内各类企业用户对于DeepSeek的相关的AI应用需求也在持续上行，同时各大AI应用厂商也在积极适配接入DeepSeek，并且推出新的相关功能应用。我们认为DeepSeek在国内引发的本轮技术平权以及大模型加速渗透浪潮将持续对于AI应用赛道的供需两端带来积极变化，持续看好主推AI应用赛道。摘要

需求端：全社会积极接入DeepSeek，AI应用加速渗透将遇良机。由于DeepSeek本轮在国内全社会层面提高了对于AI大模型的认知度和接受度，我们近期观察到各个行业的各个层级企业，从大型的国央企到中小型的民营企业，都在通过本地化部署或是公有云API的方式来接入DeepSeek，同时对于大型企业而言本地化部署会是更多的选择。而在部署模型之后，下一阶段各类企业便会自然地对于基于DeepSeek的AI应用场景进行积极尝试与探索，我们认为其对于各类AI应用的接受度和开放度相比先前两年也将会显著提升。我们在近期的调研中也接到了多家AI应用厂商的反馈，下游客户对于各类AI Agent应用的开发使用需求快速增长，相关商机持续涌现，对各类通用AI应用以及垂直行业类AI应用厂商均带来诸多业务机会。

供给端：推理模型能力打开AI应用上限，更多深度功能期待持续发布。过去国内的AI应用大多基于GPT-4或者同类级别模型能力的国产模型，而DeepSeek-R1作为推理模型更强的逻辑思考、数理、代码能力将为各类应用带来更为坚实的基础模型能力支撑，有望帮助AI应用实现深度问答、自主Agent等复杂场景能力，包括在法律、医疗等具有一定强逻辑性的富文本细分场景，提升其功能的可用性和可信性；同时其作为开源模型也支持各类应用厂商进行微调、蒸馏，并产生更加适配自身下游应用的小模型。我们预计后续数月或将能够看到各类AI应用厂商发布基于R1模型的更多更深度的应用功能，以更完善可用的AI应用产品激发下游客户更强的付费意愿，进而引发AI应用产业供需两端的共振。

风险

AI应用产品迭代进度不及预期；AI应用商业化落地不及预期。

需求端：全社会积极接入部署DeepSeek，AI应用加速渗透将遇良机

DeepSeek激发全社会层面对于AI应用的认知度和接受度，各大行业各类企业积极接入。DeepSeek在春节前后在全球AI产业引发了很高的讨论度，而在国内也进一步落实到全社会各个层面对于AI大模型应用的认知度和接受度的提升。一方面是个人用户对于DeepSeek相关APP使用量持续上行，在本周末微信也官宣正在测试接入DeepSeek以提供AI搜索功能；另一方面我们更是注意到国内各类企业用户对于DeepSeek的相关的AI应用需求也在持续上行，从大型的国央企到中小型的民营企业，都在积极的尝试接入DeepSeek。同时由于DeepSeek作为开源模型以及其高性价比的技术路线，具有一定自有计算资源的大型企业能够使用私有化部署的方式快速接入，而相对中小规模的企业也能够通过公有云API的方式进行使用，我们认为DeepSeek带来的是国内全社会层级对于大模型渗透率的整体性提升。

个人端AI应用由互联网大厂主导，企业端AI应用则由软件厂商支撑。在本轮DeepSeek带来的AI应用渗透浪潮中，我们认为个人端的AI应用更多仍是由掌握APP端流量入口的大厂主导，背靠其公有云以及AIDC扎实的计算资源，在未来几年我们预计都会是互联网大厂围绕AI应用入口持续争夺的竞争期，商业化的想象空间很大但短期内不是重点。而对于企业端的AI应用则更注重定制化需求的落地，可能更多会选择本地化或者私有云部署，需要针对细分领域，结合相关数据进行模型微调和场景融合，我们认为这部分工作则更多会由2B的软件厂商或者说是企业服务厂商来承担。

图表1：微信已开始在面向部分用户灰度测试AI搜索功能，其中深度思考模式基于DeepSeek-R1模型

资料来源：微信, 中金公司研究部

DeepSeek-R1开源下载量爆发式增长，大型企业私有化部署成为主流选择。对于大型企业而言，由于目前DeepSeek官方API的使用尚不完全稳定，且其自有的数据资源的保密考虑和微调诉求，目前私有化部署DeepSeek是对其更为可行的方式。同时由于DeepSeek相对较低的部署门槛（根据我们的行业调研，两台H800服务器即可一定程度上支持其6,710亿“满血”版本的企业级并发推理），大部分具有一定计算资源的企业均能够在短时间内完成模型的接入上线。而从对于DeepSeek-R1开源模型的下载量层面也能够侧面反映这一趋势，根据全球最大开源AI模型平台Hugging Face联合创始人Clément Delangue的贴文，DeepSeek R1目前已经成为了Hugging Face 平台上有史以来最受欢迎的模型，其增长趋势已经远超先前的LlaMA、Mistral等流行的开源模型。

图表2：DeepSeek R1已经Hugging Face平台上有史以来最受欢迎的模型，并且其下载量还在持续爆发性增长

资料来源：Hugging Face, X, 中金公司研究部

DeepSeek模型部署接入之后，下一阶段的需求自然会转向对于应用场景的挖掘探索。在部署模型之后，下一阶段各类企业便会自然的对于基于DeepSeek的AI应用场景进行积极尝试与探索，其对于各类AI应用的接受度和开放度相比先前两年预计将会显著提升。我们在近期的调研中也接到了多家AI应用厂商的反馈，下游客户对于各类AI Agent应用的关注与兴趣快速提升，尤其是部分客户开始主动向应用厂商提出基于DeepSeek大模型相关应用功能的开发需求，相关商机持续涌现，对于各类通用AI应用以及垂直行业类AI应用厂商均带来诸多业务机会，我们认为2025年国内AI应用商业化进度或将整体性加速。同时在短期来看，相对规模更多、计算资源储备更多、相关预算更为充足的国央企提出了更多的相关需求。

图表3：部分官宣接入DeepSeek的国央企、地方政府机构

资料来源：各公司官网，各地方政府官网，中金公司研究部

供给端：推理模型能力打开AI应用上限，更多深度功能期待持续发布

基础模型能力决定了AI应用能力的上限，DeepSeek实现推理模型能力的平权。AI应用的基础能力是由大模型来提供，过去两年基于GPT-4级别的应用没有达到市场的预期，而先前发布的o1由于闭源体系以及高昂的使用成本，全球范围也基本没有太多应用进行了接入适配。而此次R1作为高性价比的开源推理模型，可以说是加速o1级别推理模型的规模化应用落地，给了大部分的应用厂商再一次接入适配，探索应用场景和进行商业化尝试的机会。尤其是对于第一批积极接入的国内AI应用厂商，DeepSeek-R1作为推理模型更强的逻辑思考、数理、代码能力将为各类应用带来更为坚实的基础模型能力支撑，有望帮助AI应用实现深度问答、自主Agent等复杂场景能力，包括在法律、医疗等具有一定强逻辑性的富文本细分场景，提升其功能的可用性和可信性。

图表4：模型能力决定AI应用能力的上限，对场景的理解则决定上限能否兑现

资料来源：OpenAI，DeepSeek, 中金公司研究部

AI应用厂商基于R1的深度功能预计逐步推出，细分场景的微调优化也将加速推进。除了在推理能力的优势之外，DeepSeek R1作为开源模型也支持各类应用厂商进行微调、蒸馏，应用厂商可以充分发挥自身积累的场景Know-how和优质数据，产生更加适配自身下游应用的小模型（就像之前各类应用厂商对于LlaMA、Qwen等开源模型的使用）。我们预计后续数月就能够看到各类AI应用厂商发布基于R1模型的更多更深度的应用功能，以更完善可用的AI应用产品激发下游客户更强的付费意愿，进而引发AI应用产业供需两端的共振，而在新一轮的产业趋势中，具有格局优势、场景壁垒和数据积累的厂商或将占据更为有利的地位。

行情走势：本轮AI应用行情下阶段可能如何演绎？

本轮AI应用行情目前到了类似23年的哪个阶段？类似于2023年GPT推出后的第一轮AI应用场景，当前DeepSeek引发的市场行情也主要是围绕着首批接入模型的厂商展开（“炒接入”）。两轮行情都是由模型侧（GPT/DeepSeek）的突破引发应用端预期的上行，当前时点类似于23年2月末至4月第一波“炒接入”的阶段。而上一轮行情是在23年3月中旬由于GPT-4/Copilot/文心一言的发布而对于市场情绪带来的二次带动，因此本轮如果在短期出现更多行业端变化（可能来自于海外的GPT-4.5/Claude 4.0，或者是国内字节/腾讯/阿里等大厂的跟进动作），行情有机会得到进一步的催化。

“炒接入”行情之后，市场的关注度又会如何分化？在23年第一波“炒接入”之后，在后续短期回调后又在5-6月开启了第二波“炒产品”（各类AI应用厂商发布接入大模型后的应用功能）；因此我们认为本轮行情后续预计也会看到各家AI应用厂商在接入DeepSeek后推出一系列新的产品和功能，而在第二波行情中市场也会更为聚焦，更关注能够做出差异化，尤其是能够发挥R1推理模型优势和特色的产品，因此在这里面我们还是强调关注有场景、客户、数据壁垒和产品能力的公司。

图表5：AI应用行情演绎的三层逻辑

资料来源：中金公司研究部

上轮行情为何转向，本轮后续又会如何？23年的那一波在“炒产品”之后理应进入下一阶段的“炒商业化”，市场期待AI应用的落地兑现，但最后由于模型能力的不足以及场景的有限，最终落地低于市场预期，导致23年下半年应用赛道回落下跌。但我们认为本轮产业变化上和23年相比还是有一定的区别，正如我们前文所述，一是在模型能力上又上了一个台阶，且成本下了一个台阶，并且DeepSeek开源的生态会更利好应用的迭代；二是DeepSeek作为由国内发起的产业趋势，其加速了国内全社会对于AI应用的认知和接受程度，国内厂商相比23年也会更加主动，我们认为25年国内AI应用有望在供需双方的双向磨合中产生真实落地的场景和商业模式闭环。

图表6：AI应用海内外典型公司映射对标