📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本次会议重点讨论了 DeepSeek 的商业化路径、技术储备以及国内大模型行业的竞争格局。专家分析了中美大模型在商业化、算力成本及数据质量上的差距，并探讨了国产算力适配对模型成本和竞争力的影响。
行业主线：
- 商业化路径与定价平权：DeepSeek 通过极低的价格策略推动“大模型平权”，旨在获取市场份额并改变竞争格局。
- 算力国产化适配：国产算力（如华为昇腾）的适配进度是降低成本、建立壁垒的关键，目前推理侧适配进展较快，但训练侧仍高度依赖英伟达。
- 数据与迭代能力：闭源模型在用户反馈闭环和迭代速度上具有优势，国内模型在公开数据枯竭后，正转向专业数据和合成数据。
关键变化与分歧：
- 开源与闭源的转换：预测国内模型厂商在 2025 年底前可能会从开源模式转向闭源模式，以保护商业利益。
- 市场格局分化：中美大模型可能形成二分格局，高价值市场由海外顶尖模型占据，而国产模型在特定场景及地缘政治影响下的海外市场有机会。
受益方向与风险：
- 受益方向：具备强数据回传能力、高效国产算力适配能力以及拥有自有生态（如 IOT、车机）的厂商。
- 核心风险：中美技术代差被进一步拉大、地缘政治导致算力受限、商业化天花板低于预期。