智通财经APP获悉，中信证券发布研报称， DeepSeek 通过工程化能力创新，实现了大模型训练和推理算力成本的极致优化，也为端侧部署高性能模型提供新的方向。通过分析DeepSeek V3和R1模型论文，理解其核心逻辑是“按需分配算力，最小化冗余计算 ...

这一分化现象揭示了业界对算力认知的转变，从过去的“规模至上”转变为“效率优先”。然而，算力需求的本质并未消失，而是以更加复杂的形式重塑。DeepSeek的贡献不仅在于算法优化，更在于它大大降低了大模型的门槛，推动了大模型能力的普及。

DeepSeek爆火之后，一个普遍的误读是——大模型算力存在泡沫，有过剩的风险。在DeepSeek-V3和R1模型之前，大模型行业信奉“算力即权力，规模即护城河”的逻辑，当DeepSeek用不到同行十分之一的价格训练出效果更优的大模型，自然引起了对大 ...

受DeepSeek的启发，方汉已经考虑在昆仑万维后续的模型训练中应用GPRO等算法。他甚至认为这是“T0级别”的创新，“未来怎么把它泛化到除了数学跟编程之外的其他的垂类领域，以及其他的模态，我认为这是非常有价值的。” ...

春节期间DeepSeek登顶中国、美国、德国等全球超100个国家和地区的iOS应用总榜第1，下载量超越ChatGPT；上线20天，日活用户突破2000万；72小时内16家国内芯片企业完成适配；国内外云计算平台争先恐后上线支持，国内三大运营商集体接入其 ...

讨论的核心在于DeepSeek如何挑战了关于实现AI重大进展所需的资金和计算资源的传统观念。DeepSeek展示的聪明工程和算法创新表明，即使是资源较少的组织也能在有意义的项目上竞争。这种巧妙的设计，加上开源权重和技术细节论文，营造了一个数十年来推动 ...