![]()
近日，DeepSeek-R1爆火全球，其以推理能力强、性价比突出的特点区别于过往的AI模型，一经发布就以破圈之势引发各界广泛关注。在A股蛇年的首个交易日，DeepSeek概念股迎集体大涨。天风研究特别推出【DeepSeek深度专题系列】，策略吴开达团队针对三大问题探寻DeepSeek投资机遇。
![]()
![]()
![]()
DeepSeek的成功可能意味着之前一个阶段里美国的“小院高墙”遏制策略失效：芯片限制可能适得其反，反而加速了中国在AI效率优化方面的创新。
美国在AI上已经投入大量“沉没成本”：去年北美AI初创投资占其所有VC投资的45.8%，比例远高于亚洲水平。因此在DeepSeek获得突破后，不排除美国出台更多遏制措施以“捍卫”过往的大量投资。图：美国近两年在AI投资上“重金”投资，沉没成本大于世界其他地区
![]()
遏制政策不仅只有提高关税，对A股交易影响更大的是供给侧的限制，例如英伟达对华业务受到更大限制。供给侧对科技产业趋势是更能拔估值的逻辑：1）国内半导体技术本身或难快速发生革命性变化，但由于供应链限制，竞争格局被强行改变，只能使用国内的产品，这是供给驱动的产业趋势。2）这类供给退出带来的产业趋势需求较成熟明确；相比之下，新技术带来的产业趋势下游需求的弹性模糊、甚至需求是否能长期存在都有极大不确定性，美国供给退出下，部分产业链节点等于获得一部分“稳定且有保护”的份额。这类交易估值能够拔得更高，因为其本质是用政策外力塑造了一个高增速赛道，能获得科技产业趋势的高速红利，又减少了“第一个吃螃蟹”这一科技投资的最大风险。3）从外部贸易遏制的“反身性”而言，对于某些国家转型战略性行业的外部遏制，反而可能引发更多政策支持。可能的反映形式包括但不局限于政府购买行为、投融资支持、行业标准规范等。我们认为，我国作为制造业产能需消纳且政策对于行业发展有较强指引的大国，供给驱动和产业政策支持对行业的重要性大于外需拉动。另外，在受到美国关税遏制时，我国也可能采取反制措施，提高美国进口商品关税，即使美方没有对相关领域的供给限制，使用美国产品的性价比也会下降。图：贸易遏制后，遏制相关的行业18年跑输，19-21年跑赢，其中21年超额幅度较大资料来源：Wind，天风证券研究所；2017年12月31日定基为100；遏制行业相关定义：按照301关税遏制清单所列HS4项目，对应到申万二级行业，筛选遏制清单中2018年出口至美国金额最高的前20个行业对第一个问题小结：预计美国将继续加大遏制力度，那么对当前A股正在交易的“自主可控”、“供给端产业趋势”品种是新的催化剂。DeepSeek背后或体现AI行业的“护城河”仍不宽，硬件制造和模型技术的超越是常态——整个行业的格局没有出现固化，真正意义的“龙头”公司没有出现，说明AI行业还可以不断挖掘黑马。
但另一方面，DeepSeek的出现是把A股AI行情从硬件引导到真正可能出现壁垒的消费端应用的催化剂，后续中国出现AI界的腾讯、茅台、伊利这种消费端龙头公司，或者交易逻辑继续朝AI眼镜、AI手机这种消费端扩散，都有利于AI+产业估值提升。事实上，美股1月底以来对DeepSeek的反应就体现了“卖铲人下跌→AI下游应用者成本降低受益”的逻辑。图：DeepSeek发酵后，美股AI叙事从英伟达等硬件股转移到下游的应用者![]()
资料来源：Bloomberg，天风证券研究所
回顾传媒（代表AI的应用软逻辑）和通信设备（代表AI的算例硬件逻辑）相对走势，23-24年A股AI行情可总结两个显著特征：1）近两年整体来看A股AI主线是制造业硬件；23-24年，以通信设备/传媒的相对走势衡量，通信设备是长期跑赢传媒的。背后反映的逻辑是新兴产业趋势初期阶段、软件和终端消费场景尚未迎来爆发性突破下，集中交易“卖铲人”逻辑——不管此后AI软件和应用场景是否能大面积出现，生产AI硬件的公司总会确定地受益于别人开发AI。2）但AI行情如要大涨，又需要应用的软逻辑配合，这背后逻辑既可以理解为“只有AI大行情才能支持外溢到应用和软件”，也可以理解为“在应用和软件催化下，AI行情估值空间才能打开”。图：传媒（代表AI的应用逻辑）和通信（代表AI的硬件逻辑）相对走势体现出的信号：近两年主线是AI硬件，但AI行情如要大涨，需要应用的软逻辑配合
![]()
资料来源：Wind，天风证券研究所
DeepSeek的出现把A股AI行情从硬件引导到真正可能出现壁垒的消费端（对应传媒股、AI眼镜、AI手机等），为何这对A股AI行情是一个好事呢？此前A股AI行情局限在硬件，这其实是不利于2025年AI作为主线在23-24年反复表现后继续占优的，因为估值的本质是未来永续现金流折现与当期利润的比值，给予高估值，需要行业格局和现金流能“看得很远”，只有硬件和制造业的产业趋势，很难长期给予高估值。制造业有一个核心矛盾——制造业成长性无法线性外推，高成长后的高CAPEX引致行业格局恶化+技术迭代下，两年后产业趋势就可能会消失。我们将中证800中的制造业和消费龙头分别筛选出来，对所有公司2021年/2023年扣非净利润增速进行统计，发现制造业公司的高成长在统计意义上而言无法持续，制造业企业2021年增速高公司在2023年并无更高增速，主要原因在于制造业的特性使得“高成长赛道→高CAPEX→产能增加→行业格局恶化”的路径较为通畅。而对比消费龙头则可以发现，消费龙头壁垒很强，成长性是可以进行“线性外推”的。1）25年AI产业趋势的高度，需要关注AI应用端和消费端是否能出现龙头公司，不管是某类AI软件的龙头（办公、教育、图像、视频等），还是AI消费产品（AIPC、AI眼镜、AI耳机、AI手机等）。2）当前从DeepSeek来看，AI产业格局尚未确定，各公司排位变化可能在短时间内改变，中国公司也能追赶，估值有望修复；3）DeepSeek的出现是把A股AI行情从硬件引导到真正可能出现壁垒的消费端应用的催化剂，后续中国出现AI界的腾讯、茅台、伊利这种消费端龙头公司，或者交易逻辑继续朝AI眼镜、AI手机这种消费端扩散，都有利于AI+产业估值提升。
DeepSeek可能引发的行业对于算力需求（可以理解成A股里的“硬”AI逻辑，对应“卖铲人”，主要是通信设备板块）截然不同的方向：一是转向效率导向，弱化算力堆叠，不利于A股继续交易硬AI、“卖铲人”逻辑：更多企业可能开始重视ROI，导致2026年后算力需求增速放缓。这个观点符合本次DeepSeek发酵的直觉——“DeepSeek更省算力”。春节前A股最后一个交易日DeepSeek催化上涨的方向都是软应用（传媒板块），硬算力（通信设备）是下跌的。原因是23-24年A股AI行情主线基本在“硬方向”（可用通信设备这个二级行业来代表）；而DeepSeek的本质是“用比别人便宜的成本做出差不多的东西”，因此AI的“成本”——各种算力硬件和通信设备调整。二是今后行业反而会继续追逐算力升级，部分企业可能坚持通过更强大的算力推动模型性能提升。支持这种方向的观点主要有“Jevons悖论”。“Jevons悖论”指的是随着改善资源使用效率，反过来会导致该资源的使用量增加；而不是减少(即在成本较低时会激发潜在需求)。瓦特改良蒸汽机是说明“Jevons”悖论的良好案例。瓦特并非蒸汽机的原创发明者，而是基于纽科门蒸汽机进行了革命性的改进。他设计了分离式冷凝器，将冷凝过程与气缸分离，从而大幅提高了蒸汽机的效率。图：瓦特改良蒸汽机后，反而使得更高效的蒸汽机广泛使用，提升了英国的总煤炭消耗
![]()
资料来源：UK Department for Energy and Climate Change (DECC)，天风证券研究所我们认为，杰文斯悖论也适用于AI的算力需求：因为随着成本的降低，AI应用的采用可能会呈指数级增长。需要指出的是，Jevons悖论是一个是长期叙事，但二级市场当然仍然会被短期波动所影响，核心是看“算力成本压缩”的斜率高，还是“算力使用”的指数增长快。
风险提示：1）过去历史经验仅供参考；2）科技迭代速度较快；3）政策出台和落地具备不确定性。![]()
DeepSeek策略三问
![]()
