华尔街见闻的朋友们大家好，我是广发互联网传媒首席旷实，欢迎来到我的大师课《中国科技重估下的AI投资机遇》。
我是2011年毕业后就开始从事卖方分析师的研究工作，2011-2017年在中银国际证券，之后从2017年至今一直在广发证券，持续从事这一行业的研究。因此，我完整地经历了从移动互联网到目前AI这一轮科技迭代的全过程，也见证了许多中概股以及大陆公司在港股的上市历程。
所以，我们本次课程将围绕以下几个维度展开。首先，我们会对本轮AI产业的发展趋势做概括性概览。接着，我们将重点剖析几家巨头的AI布局。
华尔街见闻与我沟通时提到，很多学员都非常关注腾讯、阿里、字节等最大的互联网公司是如何布局AI的。
第二部分课程会更加细致深入。我们会探讨AI应用在各维度的铺陈情况、未来发展趋势、当下现状，以及国内外目前表现不错的AI应用和后续发展方向。
此外，我还会分享本轮AI在二级市场投资的框架和逻辑。相信大家很关注股票市场，尤其是2025年以来港股、A股行情不错，所以我会讲解一些投资逻辑的展开方式。
另外，我主要研究的是从互联网到AI的应用和商业模式，而不是严格意义上的硬科技分析师。比如，如果大家问我关于英伟达底层技术的逻辑问题，那并不是我们今天探讨的核心领域，也不是我的专业方向。因为硬科技方面有更专业的分析师。我擅长的是商业模式的迭代和每一轮科技浪潮的趋势性判断。
接下来，我们正式进入前半部分的课程，主要涵盖以下三块内容：
首先，我们探讨如何理解Deepseek引发的中国科技股价值重估。
其次，我们分析AI对当下的赋能，尤其是如何理解本轮AI革命与之前移动互联网革命的相似之处和差异之处。
最后的重头戏，我们将剖析国内科技巨头的AI布局及发展方向，重点选取腾讯、阿里和字节三个绝对龙头进行分析。
首先我们进入第一部分，来谈谈Deepseek。虽然这件事已经过去好几个月，热度也有所下降，但在2025年2-3月期间，Deepseek在社交媒体上引发了广泛关注，仿佛不谈论它就会落伍，甚至在海外的社交媒体和科技博主中也引发了广泛讨论。那么，为什么Deepseek会引发如此大的轰动呢？我认为主要有三个原因：
第一，Deepseek是一个完全开源的模型。在Deepseek出现之前，2023-2024年期间，全球的主要模型还是以闭源为主，尽管也有一些开源模型，但主流仍然是闭源。比如OpenAI坚持做闭源模型，国内的大厂也是如此。然而，Deepseek是一个严格的开源模型，极大地降低了AI的技术垄断，我们称之为“技术平权”，同时也降低了开发者的门槛，为AI应用的爆发奠定了良好基础。
第二个原因是价格的大幅下降。虽然目前没有一个明确的结论，因为之前很多媒体引用的数据和第三方自媒体的文章对比Deepseek的训练成本和推理成本与海外模型时，Deepseek官方从未回应过这些数据。虽然我们没有一个完全准确的数据。但有一点是明确的，Deepseek的训练成本和推理成本确实有大幅下降，这是一个定性的结果。
第三，在低成本的训练框架下，Deepseek获得了媲美国际一流顶尖大模型的效果。从下图左边的对比可以看出，Deepseek的效果在任何维度的指标上都与全球最顶尖的模型，如OpenAI等，它都可以与这些模型不相上下。
图上这些细项是我们评估模型时常用的参数，比如推理能力、计算能力和知识图谱能力等。在任何一个维度下，你会发现Deepseek与国内外顶尖模型基本齐头并进，或者差异非常小。同时，它的价格明显便宜很多，与OpenAI的o1相比，便宜了很多。
综上所述，这三点可能是带动Deepseek爆发以及资本市场和媒体圈高度关注的原因。因此我们觉得这件事确实值得关注，它代表了中国科技的创新和崛起。
接下来，我想讲一下开源和闭源模型的区别，以及为什么Deepseek这个开源模型会引发如此大的关注，其实主要还是因为它们的导向不同。
开源模型的优势在于降低了资金使用门槛，能够快速赋能下游应用端，加速模型本身的迭代和创新。因为使用的人越多，模型的优缺点和潜在问题就会更快地被发现并修复，从而更好地适应不同场景和需求的定制。然而，开源模型的劣势在于其公共代码可能存在安全漏洞，有被滥用的风险，同时在知识产权方面也存在一定的合规风险。
闭源模型的优势和劣势则与开源模型相反。闭源模型最大的劣势在于成本较高，且在普适性方面可能存在局限性。例如，一个针对特定领域开发的闭源模型，若要应用于其他领域，可能会面临跨行业的障碍。但闭源模型的优势在于有专门的开发人员提供技术支持，降低了代码风险和被滥用的可能性。
严格来说，开源和闭源模型各有优势和劣势。但在当前AI应用的早期阶段，尚未出现全面爆发或颠覆性的应用产品时，开源模型更有利于创作者和应用的爆发。因为开源模型成本更低，能够赋能千行百业，普适度更高，没有那么高的专业门槛。
Deepseek恰好顺应了这一行业趋势。作为一个开源模型，它效果好、成本低，且由中国本土公司开发，因此引发了全球对中国科技市场的价值重估。几个月过去了，Deepseek代表了AI的“安卓时刻”。大家喜欢用类比来宣传，例如某某行业出现了Deepseek时刻，这是互联网常用的类比手法，但这种类比应该具有可比性。Deepseek和安卓虽然处于不同的科技时代，安卓属于移动互联网时代，Deepseek属于AI时代，但它们确实有可比性：
首先，它们都是免费开源的。2007年谷歌组建了安卓开源手机联盟，而Deepseek则开源了大模型。其次，它们都具有方便性。安卓基于Java语言，简单易懂，便于本地化部署；Deepseek推理算力要求较低，也便于本地化部署。最后，它们都支持深度定制。当时许多手机厂商可以基于安卓自主开发自己的操作系统，同样，如今许多科技公司也可以基于Deepseek进行本地化部署和定制开发。
整体来看，如果我们将视野放得更长远一些，从历史的角度来审视这件事，2007年安卓系统的开源为移动互联网应用的崭露头角奠定了基础。从2009-2010年开始，移动互联网应用逐渐兴起，到2013-2015年，各种移动互联网应用迎来了爆发期。
我恰好在2011年入行，当时智能手机已经全面取代了功能手机，但移动互联网的全面爆发尚未到来。入行2-3年后，也就是2013年以后，尤其是2014年和2015年，直播、长视频、电商购物以及美团等O2O模式开始兴起。随后，到了2017年、2018年和2019年，短视频迎来了爆发，抖音、快手、哔哩哔哩等平台开始广为人知。因此，可以说模型或系统是应用的基础。
参考当年安卓对移动互联网应用爆发的影响，Deepseek在AI时代横空出世，确实有利于AI应用的爆发。这一点可以通过数据来佐证。例如在安卓开源后，Google Play的应用数量呈几何式增长，市占率也迅速提升，这与Deepseek的情况有一定的可比性。
在Deepseek火爆之后，我们可以看到美股科技巨头股价明显下跌，而中国科技资产则经历了明显的价值重估。2025年初时，A股和港股市场较为悲观，1月份曾有一波下跌。但春节后，由于Deepseek的火热，A股和港股的科技资产出现了明显的涨幅，腾讯、阿里等公司都取得了不错的涨幅。与此同时，美股科技巨头，尤其是算力股如英伟达，股价下跌较多。这主要是因为市场认为中国科技资产突破了美国的封锁，我们有了自己训练出的优秀模型，可能会带动AI应用的长期爆发。
以上是我们对Deepseek引发全球资产价值切换，尤其是中国资产价值重估的完整复盘，以及其背后的底层逻辑和演绎过程。
短期内，Deepseek对科技大厂的影响也很明显。在其火爆出圈后，海外大厂加大了对大模型的研发力度，开源模型的认可度也得到了更大的提升。国内大厂纷纷接入Deepseek，例如腾讯的微信、元宝、腾讯文档，阿里的钉钉，字节的飞书，百度等，都在与Deepseek进行融合。
另外，在云服务产品方面，腾讯云、阿里云、百度云以及华为云都全面接入了Deepseek。下图展示了Deepseek火爆之后各大厂迅速接入的时间点，反应都非常迅速，基本在短短几天、一周或两周内就全面接入了Deepseek。整体而言，这样的AI模型对国内外科技大厂的影响是显而易见的——这是我们之前列举的情况，过去几个月的数据表现也都不错。后面我们会展开讲，比如腾讯的元宝接入Deepseek后，流量有显著提升。
以上就是第一部分的内容——关于Deepseek为什么这么火爆，它火爆的底层逻辑是什么，以及它为什么引发了中国科技资产的重估。欢迎留言交流讨论，我们下节课程再见。
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