2024年，中国软件和信息技术服务业保持平稳增长，全年收入达13.7万亿元，同比增长10.0%。信息技术服务领域贡献显著，其中云计算、大数据服务收入同比增长9.9%。与此同时，AI技术成为行业变革的核心驱动力，国内企业深度求索（DeepSeek）推出的开源大模型DeepSeekV3及R1系列凭借高性能与低成本优势，迅速引发产业链重构，推动AI技术普惠化并加速算力需求分层。

AI技术驱动行业效率与成本革新

DeepSeek的开源策略显著降低了AI技术的应用门槛。2024年12月发布的DeepSeekV3模型，其训练成本仅为558万美元，仅为同类闭源模型GPT-4o的十分之一，但性能在多类测评中与之相当。开源模型允许企业直接调用或基于其进行垂直领域开发，例如基金公司通过私有化部署优化投研效率，智慧芽等科创信息服务商则依托其降低基础设施试错成本。低成本与高性能的结合，使中小企业和传统行业得以快速部署AI应用。

行业垂类模型的开发效率因此提升。博道基金量化团队通过微调DeepSeek模型，增强了对金融文本信息的处理能力，从而挖掘另类投资因子；海看股份、卓创资讯等企业则基于该模型优化智能审核平台及行业大模型。开源生态还加速了技术迭代，例如2025年1月发布的DeepSeek-R1模型进一步通过强化学习优化推理能力，并在蒸馏技术支持下推出多个轻量级子模型，适配不同算力场景。

金融领域的应用尤为典型。截至2025年2月，超20家基金公司完成DeepSeek本地化部署，用于市场分析、风险管理和自动化报告生成。例如，海富通基金将其应用于投研与风控，兴证全球基金则探索利用蒸馏版本降低GPU资源依赖。尽管部署初期面临硬件适配与数据安全挑战，但模型开源特性为后续国产芯片与算力服务优化提供了空间。

算力需求分层与智算中心转型

DeepSeek的普及推动算力需求重心从训练转向推理。传统大模型训练环节依赖高密度算力集群，而DeepSeek的低成本特性使资源更多向推理与微调倾斜。例如，律师事务所、制造企业等客户基于该模型开发定制化应用，带动边缘算力与高密机柜需求增长。据博大数据统计，其智算中心通过部署DeepSeek模型拉动机柜销量，同时提供模型优化、二次开发等增值服务，实现从硬件供应商向服务商的转型。

算力产业链格局随之调整。国产芯片厂商加速适配DeepSeek模型以抢占市场，华为云、腾讯云等主流云服务商上线模型服务，三大电信运营商亦全面接入。国产GPU厂商如天数智芯、壁仞科技等通过优化硬件平台，支持模型推理效率提升。与此同时，微软、亚马逊等海外巨头并未因开源模型放缓投入，反而增加AI基础设施支出，国内外算力竞争进一步加剧。

智算中心面临转型机遇与挑战。IDC数据显示，2024年中国智能算力规模同比增74.1%，但部分中心存在供需错配问题。DeepSeek的应用缓解了算力闲置压力，例如中昊芯英通过适配模型服务提高资源利用率。行业专家指出，未来智算中心需强化全生命周期服务能力，涵盖算力调度、微调优化及安全维护，从而在“推理主导”时代扩大市场渗透。工信部近期启动的算力强基揭榜行动，亦从政策层面推动技术产品突破与生态协同，为行业转型提供支撑。

（注：本文数据及案例均来自输入资料及公开搜索信息，未引入外部数据。）

来源：金融界