DeepSeek核心十问十答

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Scaling Law持续性：在DeepSeek v3中，核心是test time scaling，强调在推理阶段合理调配资源，将思维链问题分解逐步解决，使模型思考更深入，性能更强。Scaling law通过自我强化学习路径和test time scaling在推理阶段的落地，增加了对推理算力的需求，虽在低算力低成本下可提升模型效率，但从长远看，对推理算力需求依然较大。

7、产业影响与趋势

AI平权与合作：DeepSeek的出现体现了开源社区的阶段性胜利，一定程度上证明了AI平权。其开源权重型代码和因子权重公布后，全球前沿团队积极复现并取得成果，如UC伯克利团队、港科大等。全球大厂纷纷接触DeepSeek，国内华为云、寒武纪等也与其展开合作，这将推动AI技术的广泛应用和发展。

产业各层变化：基础层方面，小模型蒸馏能力强，催化下游应用产能，算力需求旺盛，国产算力自主可控重要，推理需求增加会使市场规模和销售收入上升；模型层方面，国内大模型月活持续增长，DeepSeek促使模型厂商加快推出新产品；应用侧方面，AI价格下降激发开发者使用和开发模型，模型效果提升促使各厂商降本，数据端凸显高质量和合成数据的重要性。

8、投资方向建议

算力相关：当算力需求系数大于一，即使收费成本下降，总收入仍会快速上涨。因此要关注国产算力和以AI推理需求为核心的算力环节，特别是围绕IDC、服务器、国产芯片等配套产业的公司，这些领域有望在AI发展中受益。

应用与端侧：应用端，B端关注以agent为核心，OA和ERP作为入口的赛道，以及用户数量多、生态好、可云化的软件公司；C端关注垂直领域用户数量多的公司。端侧，教育领域可能率先落地小模型部署，关注相关受益公司，以及AI新终端的供应商和核心供应商。数据方面，关注向量数据库、数据处理类及具备行业数据处理能力的公司。

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