2月6日晚间，DeepSeek暂停了API服务充值。官方对此声明称，“当前服务器资源紧张，为避免对您造成业务影响，我们已暂停API服务充值。存量充值金额可继续调用，敬请谅解！”。

因此，此前市场上用DeepSeek唱衰AI算力股的观点得到阶段性证伪，底层逻辑如何？本文为大家一一梳理。

一、为什么有声音认为DeepSeek利空算力股？

DeepSeek引起市场关注的一大特点是低算力成本，通过多元专家混合的模型架构，能够节省算力的使用。具体数字上看，DeepSeek V3版本的训练成本为600万美元，显著低于此前海外主流大模型数千万美元的成本量级。因此，DeepSeek国产大模型的成功意味着通过在大模型算法架构上的精进，或许能够降低在算力芯片上的花费，对此前海外“堆算力”的大模型研发模式形成挑战，进而可能会影响AI算力的成长空间。

二、为何DeepSeek实际可能促进AI算力的市场空间？

（1）杰文斯悖论的存在：所谓杰文斯悖论，简单来说就是，当某种资源的使用效率提高后，虽然单次使用时消耗更少，但因为成本降低、使用更方便，反而可能让人们用得更多，导致整体消耗量反而上升。

应用到DeepSeek问题上，DeepSeek具有低成本高性能的优势，在全球范围内获得认可，国内外科技巨头均在自身平台上上线DeepSeek大模型，下载量迅速达到全球第一。虽然单次使用AI大模型的成本可能降低了，但由于人们用得更多，所以导致整体AI算力的消耗量反而上升。

图：人工智能基本原理：大模型的训练与应用

（信息来源：德邦证券）

（2）大模型的推理算力需求可能更高：人工智能的理念基础是“仿生学”：人工智能“仿生”的是人类大脑的工作原理，分为训练模型和应用模型两大阶段，这两个阶段都要用到算力。

训练阶段：在预训练阶段，AI 大模型就像一个学生在接受基础教育，学习各种基础知识；

推理阶段：应用 AI 大模型时，就相当于让这个学生参加考试，它会运用自己所学的知识和技能来回答问题、完成任务。

因此，即使DeepSeek的预训练阶段使用算力成本低，未来伴随AI应用端的百花齐放，大模型推理（调用）的算力成本也可能会持续走高。2月6日DeepSeek服务器资源的紧缺，对这一点进行了进一步验证。

（3）全球科技巨头仍然在加码算力基建：在承认DeepSeek的成功之后，全球科技巨头仍然在发布的财报中持续加大AI资本开支，美国也在持续推进此前“星际之门”的大型AI基础设施项目。

据测算，2024年全球IT总支出达5万亿美元，相较2023年增长6.8%。

图：2020-2024年全球IT支出情况

（信息来源：国信证券）

整体而言，DeepSeek的火热与成功可能进一步促进了AI算力的成长空间。而其较低的预训练成本，给算力芯片的国产替代带来了更高的技术可行性。

今日指数：

科创板人工智能指数布局30只科创板人工智能龙头，覆盖AI产业链上游算力芯片、中游大模型云计算、下游机器人等各类创新应用，聚焦电子、计算机、机械设备、家电、通信五大行业。AI算力相关的计算机和半导体合计权重85%，高端数字芯片设计成份股占比51%，或是把握算力国产替代趋势的有力工具。

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来源：金融界