美银：中国 AI 推理降本扩需利好云IDC
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摘要
美国银行认为 DeepSeek V4 系列的发布强化了中国 AI 生态的两个趋势：模型能力继续追赶全球前沿模型，同时单位推理成本继续下降。V4-Flash 与 V4-Pro 均采用 MoE 架构并支持 FP4，V4-Pro 的上下文长度提升至 1M，V4-Pro-Max 在代码、推理和 agentic 任务上显著缩小与领先闭源模型的差距。更关键的是，V4-Pro API 输入价格大约只有全球前沿模型的 6-14%，输出价格约为 2%，低成本高能力开源模型可能显著扩大 AI 应用和推理需求。报告因此对中国公有云、数据中心、国产 AI 芯片和服务器生态保持正面判断。
主要观点
- DeepSeek V4 系列包含 V4-Flash 与 V4-Pro 两个预览旗舰模型。V4-Flash 总参数 284B、激活参数 13B；V4-Pro 总参数 1.6T、激活参数 49B，显示模型规模和稀疏激活效率同时提升。
- 上下文能力显著增强。V4 系列上下文长度达到 1M tokens，显著高于 V3.2 的 128K，有利于长文档、复杂代码库、agent 工作流和企业级知识处理场景。
- 模型性能明显改善。V4-Pro 相比 V3.2 在多个 benchmark 上提升，V4-Pro-Max 在 coding benchmarks 中达到顶级水平，并在推理和 agentic 任务上缩小与领先闭源模型差距。
- 价格优势是商业化扩散的关键。V4-Pro API 输入价格约为 OpenAI、Google、Anthropic 等前沿模型的 6-14%，输出价格约为 2%，这会降低企业试用和规模化部署门槛。
- 技术创新集中在推理效率。报告强调混合 CSA + HCA attention、mHC、Muon optimizer 等创新，单 token inference FLOPs 和 KV cache 成本下降，有助于长上下文推理成本控制。
- 国产硬件适配增强了生态闭环。DeepSeek V4 可以在华为 Ascend SuperNode 上部署，结合 fused kernels、多流并行和量化优化，说明国产 AI 芯片生态正在从可用走向更高效。
- 对云和数据中心是正面信号。更强、更便宜的模型会推动训练和推理两端需求：训练来自模型迭代，推理来自 API 降价后的应用扩散。
- 报告隐含的产业判断是，AI 成本曲线下降不会减少基础设施需求，反而可能通过需求弹性释放带来更多 token 消耗和更高算力利用率。
论述逻辑
DeepSeek 发布 V4 系列 → 模型规模、长上下文和 benchmark 表现提升 → FP4 与混合注意力降低推理成本 → API 价格显著低于全球闭源前沿模型 → 企业和开发者采用门槛下降 → 推理调用量和应用场景扩张 → 公有云、数据中心、国产 AI 芯片和服务器生态受益。
关键展望
- 行业趋势上，中国大模型仍会快速迭代，开源模型能力提升将继续压低应用开发成本，并推动更多企业把 AI 从试验阶段推向生产阶段。
- 云计算层面，低价高性能 API 会提高推理需求弹性，公有云厂商有望受益于模型托管、推理服务、训练服务和企业 AI 平台化需求。
- 数据中心层面，训练和推理需求并行增长将支撑服务器、网络、存储、电力和 IDC 资源需求，尤其是适配国产芯片的算力集群。
- 国产芯片层面，若 Ascend 950 SuperNode 在 2H26 量产并带来更低推理成本，国产加速器供给约束可能缓解，生态竞争力进一步提升。
- 风险层面，API 价格快速下降可能压缩模型服务商单位收入，但若调用量足够放大，整体基础设施需求仍可能上行。
推荐标的
- 中国公有云平台：受益于低成本模型带来的企业 AI 应用扩散、推理 API 调用增长和训练需求。
- 数据中心及 AI 服务器产业链：受益于训练集群和推理集群建设，尤其是网络、电源、散热和高密度机柜等配套环节。
- 国产 AI 芯片与华为 Ascend 生态：若 V4 适配和 SuperNode 量产顺利，国产算力替代和本土模型部署需求会进一步增强。
关键图表
Exhibit 1：DeepSeek V4-Flash 与 V4-Pro 支持 FP4 精度
Exhibit 2：DeepSeek V4-Pro 相比 V3.2 实现显著性能提升
Exhibit 3：DeepSeek V4-Pro-Max 在代码基准中达到顶级水平并缩小与闭源模型差距
Exhibit 4：主要大模型开发商持续迭代升级模型
Exhibit 5：中国大模型 API 价格普遍低于全球领先模型
