中金 | AI进化论（2）：模型+工程创新持续唤醒算力，DeepSeek撬动推理需求蓝海

主要观点总结

本文介绍了中金公司关于DeepSeek模型的研究报告，包括模型创新、硬件工程优化、推理硬件市场增长和国产算力机会等方面的内容。报告详细阐述了DeepSeek模型在推理过程中的优化和创新，包括注意力机制和硬件工程化的创新，以及其对推理硬件市场需求的影响。同时，报告也提到了生成式AI模型创新、AI算力硬件技术迭代和AI应用落地进展的风险。最后，提供了报告中涉及的图表和数据。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek模型在推理过程中的优化和创新

DeepSeek模型在推理过程中采用了多种创新技术，包括注意力机制的优化和硬件工程化的创新，以提高推理效率和性能。

关键观点2: 推理硬件市场的增长

DeepSeek模型的应用将推动推理硬件市场的增长，由于大模型平权的趋势和广泛部署需求，推理硬件市场将迎来更多的机会。

关键观点3: 国产算力的机会

国产算力产业链全方位适配DeepSeek，包括芯片、整机、IDC等多个环节，有望加速AI应用侧的落地，驱动AI本土产业链性能的升级共荣。

关键观点4: 存在的风险

生成式AI模型创新、AI算力硬件技术迭代和AI应用落地进展存在风险，可能会影响产业升级和技术迭代的进程。

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