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【DeepSeek】大摩：DeepSeek分化AI發展之路，增持這9隻股票
2月12日摩根士丹利（亞洲）發布研究報告《DeepSeek-Al Bifurcation》，指出人工智慧市場正走向分化，建議增持：騰訊、美圖、小米、工業富聯、聯想集團、萬國數據、樂鑫科技、世紀互聯、塗鴉智慧。
正文如下：
深度求索如今已成為一件大事，它正在改變人們對人工智慧經濟結構的認知。人工智慧市場似乎日益分化，一方面，對於那些願意花大錢爭當行業第一的機構來說，人工智慧仍是高端領域；但對其餘的參與者而言，人工智慧只是成本中心，所有人都想要更廉價的產品。
有什麼變化呢？深度求索催生了低成本人工智慧市場。
自上周起，該市場在中國的應用範圍不斷擴大，深度求索迅速融入許多企業和產業。電信和資料中心採用了這些新技術，汽車、金融等產業的多家大型企業也跟進。由於成本極低，且能在個人電腦和智慧型手機上下載簡化版模型，一般消費者對其接受速度也正在加快。
深度求索改變了人工智慧的發展模式。最值得關注的是，深度求索從根本上轉變了人們對人工智慧的看法。這並非源自於某家公司、技術的出處或成本，而是顯示人工智慧領域的發展軌跡正在發生重大變化。過去那種認為只有少數公司能高效打造強大人工智慧基礎設施的觀點已不再成立，有能力承擔入場成本的也不再侷限於少數贏家。深度求索走出的非傳統路線，取得了顯著成效。
人工智慧市場走向分化。高端人工智慧市場依然存在，少數大型企業對運算能力有著極高要求；同時，低成本人工智慧市場正在興起。在這個市場中，人工智慧產品和服務的進入成本較低，各種模型迅速趨同並走向商品化。但我們認為，在低成本人工智慧領域獲利將非常困難。這就好比20 世紀90 年代的網路產業，當時亞馬遜尚未崛起，但最終它憑藉著每單位最低成本的優勢，戰勝了美國線上（AOL）、阿爾塔維斯塔（Alta Vista）和思科（CISCO）。
那些公司能從低成本中獲益？價值正從人工智慧基礎設施轉移到人工智慧應用（產品和服務）及工作流程層面。邊緣人工智慧和軟體成為近期的明顯受益者。在高階人工智慧市場，超級電腦仍是區分企業競爭力的關鍵，人工智慧在未來十年逐步取代傳統勞動力的趨勢仍在延續，當然這背後離不開晶片的支援，而且相關投入巨大，這一點有目共睹。而對於低成本人工智慧市場，競爭使得成本趨近於零，消費者是主要受益者。在大多數消費市場，預計會出現三種情況：高端理想型產品、最低成本的大眾型產品，以及超大規模雲端服務供應商提供的免費人工智慧服務，以吸引用戶更長時間停留在其平台上。
改寫人工智慧競爭規則。人工智慧經濟結構的觀點正在改變。深度求索展示了一種不同的人工智慧發展模式，即人工智慧產品和服務的進入門檻不再像以往認知的那麼高。我們認為，這不僅關乎公司、成本降低，更意味著人們意識到部分傳統人工智慧發展概念已不再適用。現今的競爭核心是創新，而非單純的資金實力。 「贏家通吃」 的局面逐漸演變成競爭更為激烈的產業格局，利潤將被多方分享，消費者將獲取大部分價值，而非企業獨佔。我們已進入一個新時代，使用者自己就能運行高效能的大語言模型（LLM），對資料的依賴減少，人工智慧的應用也因此更加廣泛！我們稱之為低成本人工智慧市場，該市場競爭激烈，大量企業將湧入。這對人工智慧消費者來說是個好消息，但企業想在此獲利卻頗具挑戰。
一、低成本人工智慧市場將如何發展？
「無利潤的繁榮」 可能成為該市場的常態。在這個市場中，企業的成敗或許與零售業類似，當進入成本低且產品同質化嚴重時，能否形成可持續的競爭優勢將成為關鍵。由於每個大語言模型都能在幾周內融入類似深度求索的更新內容，最終大家都能擁有強大的模型。就像之前的一些產品，一旦普及，就不再有人願意為此付費，穩定擴散模型就是如此，當它隨處可得時，便失去了價值。我們進一步設想，日常生活中人們有大約50 件事可做，一旦智慧型手機內建的「人工智慧代理」 具備推理能力，能解決這50 件事，此後其價值可能就所剩無幾。
與其他消費市場類似…… 但這並不意味著長期來看，不會有顛覆性品牌脫穎而出。如果以利潤作為衡量市場影響力的指標，儘管在競爭激烈的市場中盈利困難，但幾乎每個消費市場都會分化，就像Android和蘋果係統（沃爾瑪和路易威登）那樣，出現高端理想型產品、最低成本的大眾型產品。還有一些公司，如ZARA、西南航空和小米，憑藉低價策略實現快速成長。許多消費者認為個人電腦大同小異，就是一種商品，如今個人電腦市場的價格競爭也愈發激烈。
以及第三類市場。還有一種市場情況，超大規模雲端服務供應商可能會免費提供人工智慧服務，以延長用戶在其平台的停留時間。這有點像1995 年網路發展初期，當時人們認為美國線上、阿爾塔維斯塔、Hotmail 或思科會在競爭中勝出，但沒人想到當時還不存在的亞馬遜，最終憑藉每秒最低成本的服務成為大贏家。
深度求索對中國及全球人工智慧發展格局也產生了影響。中國的汽車製造商比亞迪宣佈其自動駕駛系統「天神之眼」 由深度求索提供技術支援，該系統具備1000 公里的自動駕駛能力和90 秒的代客泊車功能，這使得相關技術更易獲取，推動了智能駕駛的「大眾化」。這或許也能讓那些原本認為必須投入大量資金才能在人工智慧領域保持領先的企業鬆一口氣，對於大型科技企業之下的層級企業而言，它們可能無需投入過多資金，或從其他方租用人工智慧算力，這為企業在資本支出或營運支出方面提供了新選擇。
二、中國與眾不同的AI發展道路
中國在人工智慧領域的發展道路與其他國家有所不同。中國的長期目標是建構本土人工智慧生態系統，在不依賴西方技術的情況下具備全球競爭力。目前，中國擁有大量機器學習專業人才，能夠實現人工智慧領域的創新突破，阿里雲、騰訊、月之暗面人工智慧（Moonshot AI）、智普清言和字節跳動等公司，在技術能力和影響力上都可與深度求索相媲美。
中國「創新2.0」 得到驗證。中國的優勢在於強大的執行力、龐大的國內人才儲備以及人工智慧在實際場景中的廣泛應用。中國人工智慧發展模式的成功得益於國家支援，而非單純的市場驅動，這確保了其在全球的競爭力。透過快速建設基礎設施和資源共享聯盟，中國能夠更有效率地利用有限資源。世界經濟論壇預計，到2030 年，中國的人工智慧經濟規模將從如今的50 億美元成長至1,400 億美元，以下五個關鍵因素將推動中國人工智慧的創新發展：
- 基礎建設：中國擁有全球26% 的運算能力。
- 數據：數據量以26% 的複合年增長率成長。
- 技術：截至2024 年8 月，國家層級已註冊188 個基礎模型。
- 能源：2023 年綠色資料中心總數增加22%，能源供應充足。
- 人才培養：全球47% 的頂尖人工智慧研究出自中國。
同時，美國的策略不僅在於打造強大的人工智慧模型，還致力於建構一個富有韌性的虛擬生態系統，讓人工智慧在其中高效發展，並維持其在人工智慧領域的領先地位。
對世界其他國家和地區來說，這導致了人工智慧國際體系的碎片化和兩極化，不同的創新路徑催生出相互平行的人工智慧生態系統和供應鏈。預計受美國更嚴格的出口管制、大幅減少的科學合作以及更嚴格的監管影響，全球人工智慧領域將進一步分化為兩個陣營。從獲取先進人工智慧能力的角度來看，深度求索的出現為各方提供了更多選擇，是個好消息。
三、自上周以來有那些變化？
在中國，深度求索促使企業層級的雲端伺服器快速採用大語言模型，用於本地業務。據瞭解，由於價格低廉，大多數中國銀行和資產管理公司都在採用深度求索技術。例如，比亞迪將深度求索的人工智慧技術融入電動車駕駛輔助系統“DiPilot”，這使得比亞迪市值升至歷史新高。另一方面，基於安全和資料傳輸風險的考慮，義大利、美國證券交易委員會（ASA）、德州、美國海軍、韓國政府等眾多西方機構紛紛發布預防性禁令，禁止下載深度求索相關產品。到目前為止在人工智慧領域處於追隨者地位的歐盟，可能迎來打造本土人工智慧平台的機會。在深度求索出現之前，由於開發大語言模型的高門檻，這幾乎是不可能實現的。
四、股票投資方面的影響
我們認為深度求索驗證了中國「創新2.0」 的成功，這開啟了由年輕一代企業家引領本土技術創新的新時代。進入2025 年，對領先的人工智慧股票給予有差異化的看多觀點變得困難，且投資時機難以掌握。但在人工智慧領域之外，我們有許多成功的投資案例，在深度求索帶來的新發展格局下，這些投資仍有望持續獲利。中國科技股估值較低，未來仍有上漲空間，深度求索可能為邊緣人工智慧、中國軟體、資料中心和雲端服務供應商帶來新的發展機會。
在摩根士丹利的科技股覆蓋範圍內，我們發現中國傳統科技產業（包括電動車和智慧型手機供應鏈）呈現出明顯的超越雲端人工智慧類股的趨勢。這可能是因為市場預期深度求索會加速邊緣人工智慧設備的商業化進程。與深度求索相關的股票表現顯著優於整個科技類股，也超過了自身的歷史平均水準。而部分供應鏈相關股票，如收發器企業，由於關稅不確定性和GB200 標準延遲實施，面臨下行壓力。
在韓國市場，我們也看到類似趨勢，受不確定性因素影響，人工智慧相關企業表現普遍不佳。日本市場的分化主要由公司基本面和獲利預期所驅動。台灣地區依然聚焦人工智慧領域，但傳統科技類股表現平淡。
深度求索推動了人工智慧受益企業股價表現的分化，但我們認為最終的市場贏家將是那些能夠快速擴大規模，將新技術突破商業化的公司。隨著市場進入推理階段，我們對採用人工智慧技術的企業逐漸持更樂觀態度，預計從2025 年下半年起，邊緣設備市場可望復甦。
（智通財經APP）