DeepSeek引發(fā)基礎大模型價值重估 外資加速搶籌中國資產(chǎn)(3)
這也意味著，對于機構而言，相較個別產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)，構建資產(chǎn)組合更為重要?？春肁I產(chǎn)業(yè)鏈多元化，從基礎設施層如芯片、云服務、數(shù)據(jù)中心、中間層如算法、平臺、開發(fā)工具、特定行業(yè)AI應用如醫(yī)療AI、工業(yè)自動化、無人駕駛等，進行多層次布局，減少對單一環(huán)節(jié)的風險暴露。同時，堅定全球市場分散化布局，實現(xiàn)投資組合的穩(wěn)健性與多元性。富榮基金相關人士進一步就DeepSeek R1模型提到，R1訓練的最大亮點是沒有使用GPT-o1復現(xiàn)的主流方案，而是隨著訓練步驟的增加，模型傾向于產(chǎn)出更長思維鏈，并且出現(xiàn)反思行為。模型在訓練過程中自我進化，并拓展了Scaling Law（尺度定律），相較過去大模型側(cè)重預訓練，當前后訓練、測試時間縮放是DeepSeek R1的集中發(fā)力環(huán)節(jié)。展望后市，應用端、推理算例、端側(cè)算力的投資邏輯更加順暢。對于應用端的意義在于成本降低、產(chǎn)出效率提升。此外，訓練階段硬件需求的降低也促成了“算力平權”。長期來看，推理算力的增長潛力或進一步提高。
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