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  • pdf文档 电子行业深度报告:DeepSeek推动模型平权,关注AI终端及算力领域

    本报告的信息均来自已公开信息,关于信息的准确性与完整性,建议投资者谨慎判断,据此入市,风险自担。 请务必阅读末页声明。 电子行业 超配 (维持) 电子行业深度报告 DeepSeek 推动模型平权,关注 AI 终端及算力领域 2025 年 2 月 20 日 罗炜斌 SAC 执业证书编号: S0340521020001 电话:0769-22110619 邮箱: luoweibin@dgzq.com.cn 陈伟光 SAC 执业证书编号: 邮箱: chenweiguang@dgzq.com.cn 电子行业指数走势 资料来源:东莞证券研究所,Wind 相关报告 投资要点:  DeepSeek推动模型平权,关注AI终端及算力领域。2024年12月,DeepSeek V3 首 个 版 本 上 线 , 在 多 项 评 测 成 绩 超 越 了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等 开 源 模 型 , 并 在 性 mini。通 过推出高性能、低成本且开源的模型,DeepSeek给全球AI发展带来了模 型平权,同时也将刺激其他头部模型厂商加快推出性能更强、成本更具 竞争力的模型。而随着模型调用门槛降低,AI终端有望加速落地,而AI+ 快速发展也将反哺训练算力、推理算力需求。  AI终端有望加速落地。AI手机:苹果国行AI功能渐行渐近,三星国行S25 系列搭载智谱Agentic GLM,而华为、荣耀、OPPO等多家国产终端近期
    0 积分 | 23 页 | 2.65 MB | 7 月前
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  • ppt文档 电子AI+系列专题:DeepSeek重塑开源大模型生态,AI应用爆发持续推升算力需求

    电子 AI+ 系列专题报告 Deep Seek 重 塑 开 源 大 模 型 生 态 , A I 应 用 爆 发 持 续 推 升 算 力 需 求 证券分析师:胡剑 证券分析师:胡慧 证券分析师:叶子 证券分析师:张大为 证券分析师:詹浏洋 021-60893306 021-60871321 0755-81982153 021-61761072 010-88005307 hujian1@guosen DeepSeek( 深度求索 ) 公司成立于 2023 年 7 月,是一家致力 于实现 通用人工智能 (AGI) 的创新型科技公司。 2024 年 12 月, DeepSeek-V3 发布,性能对齐海外领军闭源模型。据官方技术论文披露, V3 模型的总训练成本 为 557.6 万美元, 对比 GPT-4o 等模型的训练成本约为 1 亿美元。 2025 年 1 月, DeepSeek-R1 发布,性能对标 DeepSeekMoE 实现高效的推理和低成本训练,构建 DualPipe 算法和混合精度训练优化计算与通信负载;通过 ( 分阶段 ) 强化学习实现 性能突破。 多头潜在注意力 (MLA) 通过低秩联合压缩技术,大幅削减了注意力键 (keys) 和值 (values) 的存储空间,显著降低了内存需求。 DeepSeekMoE 架构采 用了更为精细粒度 的专家设置,能够更加灵活且高效地调配资源,进一步提升了整体的运行效率和表现。
    0 积分 | 38 页 | 1.95 MB | 7 月前
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  • pdf文档 中国推理算力市场追踪报告,2025H1-沙利文

    中国推理算力 市场追踪报告,2025年H1 头豹研究院 弗若斯特沙利文咨询(中国) 2025年8月 2 关键发现  算力需求重心从训练转向推理,算力基础设施持续扩展与升级 AI算力消耗已从集中式训练转向大规模推理,带来前所未有的增量需 求。2025年被认为是算力爆发的元年,推理算力的需求将迎来井喷式 增长。推理算力的需求将在未来几年内远超训练算力。 01  2025年H1中国推理算力服务市场中,天翼云以【21 2025年H1中国推理算力服务市场中,天翼云以【21.4%】的市场份 额领先 中国日均Tokens消耗量从2024年初的1000亿增长到截至今年6月底,日 均Token消耗量突破30万亿,1年半时间增长了300多倍,这反映了中国 人工智能应用规模快速增长。天翼云息壤一体化智算服务平台率先完 成国产算力与DeepSeek-R1/V3系列大模型的深度适配优化,成为国内 首家实现DeepSeek模型全栈国产化推理服务落地的运营商级云平台。 02  未来推理算力长序列与超大模型推理优化成为关键,国产软硬件 协同与生态成熟推动推理普及 03 中国算力正朝着“训推一体”融合架构快速发展,以支撑大规模 模型与多模态应用的高效低延迟推理。国产AI芯片与推理框架不 断优化,结合模型压缩、量化、动态推理等技术,进一步提升能 效比和部署灵活性。 3 沙利文市场研读 | 2025/08 2 研究框架  中国推理算力市场综述 • 关键发现
    10 积分 | 12 页 | 1.12 MB | 1 月前
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  • pdf文档 清华大学:2025年智能数据标注产业发展观察报告

    智能数据标注产业发展观察报告 发布单位: 清华大学数字政府与治理研究院 江苏省数字化协会 支持单位: 上海数据交易所 华东江苏大数据交易中心 2025年4月
    20 积分 | 60 页 | 25.79 MB | 6 月前
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  • pdf文档 星图研究院:2025年视觉IoT消费市场分析报告

    鸣谢企业 深圳市海思半导体有限公司 上海富瀚微电子股份有限公司 广州安凯微电子股份有限公司 国科微电子股份有限公司 北京清微智能科技有限公司 浙江芯劢微电子股份有限公司 厦门算能科技股份有限公司 瑞芯微电子股份有限公司 珠海全志科技股份有限公司 成都唐米科技有限公司 深圳市华创时代科技有限公司 深圳市联合光学技术有限公司 三棵小草(深圳)物联科技有限公司 在 2024 年初我们发布了《2024 视觉 iot 消费市场分析报告》,报告对 2023 年视觉 iot 消费级技术、产品及市场做了相对全面的分析及探讨,得到业内非 常多的肯定以及支持,无论是在我们平台的下载量还是行业传阅度都让我们比较惊喜,对行业的发展取到正向作用。 简单回顾一下报告: 2023 年全球消费类 IPC 市场规模 550 亿元,出货量 1.5 亿台,增速 15.4%,其中国内消费类 ,如视频门锁、宠物喂食器、智能喂鸟器等视觉融合产品;市场上品牌开始下沉、线上与出海成主战场、 增值服务运营卷起来。 来到 2024 年,相比 2023 年在技术、产品和市场趋势上有哪些延伸和变化呢?《2025 视觉 iot 消费市场分析报告》将对 2024 年行业发展状况及趋势更 深一步的探讨,在国内外经济环境多变的情况下,希望能够为行业的发展提供更多助力。 前 言 PART 1 市场概况
    10 积分 | 50 页 | 29.10 MB | 7 月前
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  • pdf文档 城市综合发展指数报告(2025年)-中国标准化研究院

    20 积分 | 33 页 | 24.61 MB | 1 月前
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  • pdf文档 2025年智能金融:AI+驱动的金融变革报告-浙江大学(郑小林)

    郑小林 教授 浙江大学人工智能研究所 2025年03月24日 智能金融:AI 驱动的金融变革 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 智能教育教学研究中心 大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 新一代人工智能 金融智能研究 金融智能应用 新一代AI展望 提 优点:可解释、计算速 度快 • 缺点:从前向后单向计 算;单纯基于统计频次、 缺少对上下文的泛化; 随着n的增大,参数空 间呈指数增长 “预训练-微调” 学习范式 (BERT、GPT) 上下文学习、指令微调、 扩展规律 (GPT3、GPT4…) 基于Transformer架构的语言模型 • 优点: ✓ 长距离依赖处理能力强:自注意力机制能捕捉任 意距离的依赖关系。 ✓ 并行计算能 虑词的排序和位置信息,所以通过positional encoding来衡量word位置信息 注意力Attention 自注意力机制:使序列中的每个单词都能“关注”其他单词,包括自己 在内,以更好地理解上下文。(通过计算输入序列中每个位置与其他位置之间 的注意力权重,得到加权的位置向量作为输出) 多头注意力机制:多个独立计算的自注意力机制,将相同的输入映射到 不同的空间中进行上下文理解,使得模型获得了对输入序列有更细致透视,丰
    10 积分 | 45 页 | 7.21 MB | 1 月前
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  • pdf文档 2025年标准数字化演进蓝皮书-中国标准化研究院

    20 积分 | 64 页 | 34.15 MB | 1 月前
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  • pdf文档 物联云仓:2025年第一季度全国高标仓市场报告

    10 积分 | 44 页 | 13.27 MB | 7 月前
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  • pdf文档 电子行业AI+系列专题:边缘AI,大语言模型的终端部署,推动新一轮终端需求-20230531-国信证券-25页

    请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 | 2023年05月31日 超 配 电子 AI+系列专题报告 边缘 AI:大语言模型的终端部署,推动新一轮终端需求 核心观点 行业研究·行业专题 电子 超配·维持评级 证券分析师:胡剑 证券分析师:胡慧 021-60893306 021-60871321 hujian1@guosen.com.cn huhui2@guosen 上涨需要配合等比例上升的优质数据集来达到最佳训练效果。因此,大模型 参数在十亿级以上发展并受限于优质数据集的增速是 AI 发展的必然趋势。 大模型增长挑战芯片算力和内存,无法实现完整端侧部署。大模型训练和推 理的三大瓶颈是算力、显存和通信,根据我们的测算,算力方面 GPT-3 训练 所需算力为 121528 TFLOPS,若 30 天内完成,需要 1558 颗 A100。内存角度, GPT-3 训练至少需要 3.2T 内存,至少 模型系统,构建“贾维斯” 式智能管家。我们认为大语言模型不仅可以实现对话、创意,未来也有望作 为众多复杂 AI 模型的控制中心,同时也是接受用户指令的交互窗口,实现 《钢铁侠》电影中“贾维斯”式综合智能管家。23 年 5 月,Google 推出 PaLM 2 轻量版 Gecko,其可在最新的旗舰机型上离线运行。同月,OpenAI 首次推 出 ChatGPT 移动端应用,各家大厂正式进入 AI 模型移动端创新、竞争时期。
    0 积分 | 25 页 | 2.20 MB | 7 月前
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