中金公司 半导体行业AI进化论(23)：DS V4.1 Flash释放硬件潜能，国产卡迈向10T模型时代

摘要

中金公司指出，DeepSeek V4.1 Flash的核心意义在于通过架构和推理系统优化，打破模型规模与硬件需求同步膨胀的线性关系。 新模型将Global和Persistent KV Cache分别压缩约75%与87.5%，以更小的动态计算量改善系统吞吐并增大用户并发。 由此推演，原本需要NVIDIA Blackwell系列64卡系统承载的10T模型，有望在64卡Hopper系列系统上完成部署，相当于为现有硬件“续命一代”。 在降本方面，CED架构拆分40层Transformer为20层Encoder与20层Decoder，叠加CSA2、FP4 Main KV等技术，将Global与Persistent KV Cache分别降至约1/4和1/8，并通过Single-Pass mHC缓解HBM带宽压力。 在增效方面，Prefill和Decode阶段每Token分别仅激活约8B和16B参数，结合Engram剥离静态知识与DSpark调度，显著提升任务完成效率。 中金公司维持覆盖公司盈利预测和目标价不变，预计2026-2027年主流性能国产算力芯片（如昇腾960系列）有望支持国产模型扩展至10T-20T参数量平台，并建议关注壁仞科技等标的。

主要观点

• DeepSeek V4.1 Flash通过架构和推理系统优化，大幅降低计算、存储与访存成本，打破模型规模与硬件需求的线性膨胀关系。

• 原本需要NVIDIA Blackwell系列64卡系统的10T模型，有望降维部署在64卡Hopper系列系统中。

• 2026-2027年主流性能国产算力芯片（如昇腾960系列）有望支持国产模型迈向10T-20T参数量平台。

• CED架构将40层网络拆解，长Prompt无需完整经过后20层Decoder，从而降低Prefill计算量。

• CSA2叠加FP4 Main KV和SWA Bounded Replay，将Global KV Cache降至约1/4、Persistent KV Cache降至约1/8。

• Single-Pass mHC通过Kernel Fusion减少Activation重复读写，进一步缓解HBM带宽压力。

• Prefill与Decode阶段每Token分别仅激活约8B与16B参数，显著精简动态计算量。

• Engram将静态知识剥离按需检索，DSpark通过轻量Draft、置信度预测和动态调度提升Decode吞吐。

论述逻辑

• 首先，DeepSeek V4.1 Flash通过CED架构拆分、CSA2层级复用、FP4 Main KV量化及Single-Pass mHC融合，从根本上削减了长上下文推理中的重复计算、KV存储及HBM数据搬运。

• 其次，模型结合动态计算剥离（Engram）与解码调度优化（DSpark），将Prefill与Decode每Token激活参数降至约8B和16B，使Global/Persistent KV Cache分别大幅压缩约75%与87.5%。

• 最终推演出硬件部署门槛大幅下降：10T模型从依赖64卡Blackwell转为可在64卡Hopper部署，推导出2026-2027年昇腾960等国产芯片可支撑10T-20T模型，印证国产算力需求闭环。

关键展望

• 2026-2027年主流性能国产算力芯片（如昇腾960系列）有望支持国产模型扩展至10T-20T参数量平台。

• 机构维持所覆盖公司的盈利预测与目标价不变。

• 行业面临模型价格竞争风险、硬件供应链风险以及AI商业化风险。

推荐标的

• 壁仞科技：建议关注，看好国产算力芯片及产业链公司成长，维持覆盖公司盈利预测与目标价不变。