3 月1 日，DeepSeek 在知乎上发表《DeepSeek-V3 / R1 推理系统概览》文章，表明其理论上一天的成本利润率可达545%。

最大程度优化推理系统， 理论成本利润率高达545% 。据该文章介绍，DeepSeek-V3/R1 推理系统的优化目标是更大的吞吐、更低的延迟。为了实现这两个目标，DeepSeek 使用了大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）的方法，并通过一系列技术策略如规模化跨节点专家并行、双批次重叠策略、最优负载均衡等方式，最大化资源利用率，最大程度地优化了大模型推理系统，实现了较高的性能和效率。通过时间上的成本控制，DeepSeek 表示DeepSeek V3 和R1 推理服务占用节点上峰值占用为278 个节点，平均占用226.75 个节点（每个节点为8 个H800 GPU）。

假定GPU 租赁成本为2 美元/小时，且所有tokens 全部按照DeepSeek R1 的定价计算，理论上一天的总收入为562027 美元/天，成本利润率为545%。当然实际情况较理论计算盈利能力会有差距，因为V3 定价更低，且收费服务目前仅占一部分，另外夜间也会有折扣。

对算力端影响：长期仍利好算力，头部云厂商持续受益。本次DeepSeek 的系列发布活动，充分展示出DeepSeek 在有限算力内最大程度利用了GPU 的资源，实现了推理效率的大幅提升。我们认为，通过模型和技术能力充分利用算力的资源，不代表所需算力的天花板降低，长期来看，模型能力仍走在“价格成本下降，能力提升”的发展趋势上，模型使用成本的下降、模型性能的提升，都将促使更多场景落地AI 应用，这一过程反而将催生更多的算力需求。因此长期来看，我们认为算力端需求仍将持续高景气。具体而言：1）对于公有云：拥有较多云计算资源的头部厂商如互联网大厂，将具备更强的竞争优势，他们可通过错峰调配的方式提高算力资源的利用率，获取更多的收益；2）对于私有云：从数据与过程的安全性角度出发，AI 模型的本地化部署需求仍为相当一部分用户的刚性需求，因此私有云产业同样具备一定的投资价值。

对应用端：有望进一步加速推动AI 应用落地。我们认为DeepSeek 模型及对应技术能力的开源，降低了AI 模型能力的落地成本，从而有望真正推动更多的AI 应用规模化落地场景，如企业管理端、政务处理端、工艺流管理等，都有望在未来一段时间内出现商业化较好的AI 应用。

投资建议：我们全面看好AI 在今年的全面爆发，建议全面关注，把握AI 发 展机遇。

重点标的如下：1）算力端：建议关注浪潮信息、紫光股份、中科曙光、神州数码等；2）模型端：建议关注科大讯飞、商汤等；3）应用端：建议持续关注AI Agent 厂商，如金山办公、焦点科技、金蝶国际、明源云、鼎捷数智、彩讯股份、万兴科技、同花顺、汉得信息、新致软件、福昕软件、合合信息、格灵深瞳、云从科技等，智能驾驶如地平线机器人、经纬恒润、德赛西威、中科创达、虹软科技等，具身智能层面：建议关注机器人如索辰科技、能科科技等。

风险提示：Al 等底层技术变革不及预期，地缘局势恶化、科技对抗加剧，下游客户IT支出意愿与力度不及预期，政策落地不及预期等。