農歷春節期間，深度求索公司的DeepSeek大模型，因兼具低成本與高性能特征，大幅降低了AI大模型的部署成本，在全球范圍內引發熱議。全國兩會期間，以DeepSeek為代表的“人工智能+”再次成為主角，業界認為這會為AI產業帶來信心，進一步激發新一輪算力建設投資，并為中國的AI故事翻開新篇章。
毋庸置疑，舉國之力的推動，開源和共享A l發展范示，以及巨大的需求市場，將使中國AI產業在應用領域的發展走向世界前列。多方表現也足以證明，未來將會有越來越多的投資將與A l相關。但AI畢竟是一個高風險高收益投資領域，對AI及相關投資的知識以及傳統經濟學和觀念經濟學的理論推演是降低風險的途徑。
縱觀整個市場，DeepSeek憑借技術路徑的迭代創新實現了肉眼可見的出圈。實際上，Deepseek分布式計算架構中的跨節點并行技術，將復雜的模型推理任務拆解到多個計算節點協同處理，實現了算力資源的動態優化分配。具體而言，跨節點并行技術能夠在不增加單點硬件投入的前提下，將單位時間內的任務處理量（吞吐量）提升數倍，同時將響應延遲降低至毫秒級。
跨節點并行的技術路徑不僅降低了邊際成本，還大幅提高了服務效率。在算力效率層面，吞吐量提升使單位時間內服務用戶量呈指數級增長；在成本控制層面，資源利用率的優化使單次推理能耗下降超過80%。它不僅重構了大模型運行的底層邏輯，也給行業發展提供了一種具有可行性的商業模式，即當技術突破使邊際成本曲線陡峭下行時，規模效應帶來的收益增長將突破傳統線性模式。
3月1日，DeepSeek在官方發文并給出了其在線服務的統計數據：若按 DeepSeek-R1 的定價 (*) 計費，每日理論收入可達56.2萬美元，成本利潤率高達545%，即每日收入約為支出的7倍。
Deepseek的高利潤率表明AI技術的商業化落地已具備現實基礎，并將引發一系列鏈式反應。
微觀層面，Deepseek的高利潤率將直接刺激資本市場對AI領域的投入。從歷史經驗看，當一個行業的頭部企業實現盈利突破后，相關領域的風險投資與產業基金活躍度通常會提升2～3倍。具體到AI產業，算力基礎設施、垂直場景解決方案、數據服務等細分賽道將率先受益。
宏觀層面，AI技術將與實體經濟深度融合，重構傳統行業的價值鏈條。中央政府對AI及其產業帶的支持和關注在近年來從未間斷。2024年的《政府工作報告》提出持續推進“人工智能+”行動，強調技術需與行業產生“化學反應”；2025年《政府工作報告》進一步細化方向，提出“將數字技術與制造優勢、市場優勢更好結合起來”，明確“大模型+垂直場景”的深度應用，表明政策導向已從單純追求技術突破轉向以實體經濟賦能為目標的產業落地階段。
在這樣的背景下，各地政府都應關注本地區AI應用投資。尤其是經濟發達地區的政府應更多支持和關注垂直模型的投資。實際上，政府應積極參與AI類投資，不是從單一投資中承受盈虧，且其收益除投資收益之外，還有長期的稅收收益及成功企業帶來的關聯發展收益。
眾所周知，人工智能技術架構可分為三個核心層級：基礎層以大規模預訓練模型（如GPT-4、PaLM）為核心，通過海量參數和通用訓練形成認知基座；中間層聚焦垂直領域模型（如醫療影像分析、金融風控系統），針對特定場景進行參數微調和領域知識增強；應用層則基于前兩層技術構建智能化解決方案，涵蓋智能客服、工業質檢、自動駕駛等具體落地場景。唯有通過“基礎模型層-垂直專業層-應用系統層”的層級架構，才能實現從通用智能到產業賦能的完整閉環。
大模型顯然只適合財力雄厚的大公司長期投資；垂直模型適合專家團隊與金融結合的投資形式；與產業結合的應用模型則更適合產業資本與金融資本結合，共同參與投資。而國家和行業協會以及大模型開發商共同組織數據和訓練資源池，類似通訊產業的專利池，可大大節省社會投資和加快開發步伐。
結合產業端的現狀，可以看到圍繞AI展開的三種投資已經在市場初見端倪，甚至取得階段性成果。比如，傳統行業在AI賦能下打造黑燈工廠/智慧工廠，在制造業領域，基于大模型的智能質檢系統可將缺陷識別準確率提升至90%以上，效率提升3倍；金融行業中，AI驅動的風險評估模型能將信貸審批周期從數天縮短至分鐘級。AI的產業價值已從單純的“降本增效”轉向“創造新商業模式”。
但作為投資者，應注意的是：在當前DeepSeek等企業通過跨節點并行技術實現的高利潤率，確實為行業提供一種可復制的技術范式——即通過優化算力資源配置，在垂直場景中形成“技術投入－效率提升－收益反哺”的良性循環。但是，這一輪爆發的初期，雖會涌現諸多技術供應商和設備供給單位，但最終每個相同生產會只剩三到五家。因此，這部分投資的風險和收益都較高。
同樣，在垂直專業領域的AI投資也呈現“前三理論”，即最終能夠留存下來的通常僅有三至五、六家企業。并且，這些企業的收益呈現出二元分布的態勢：要么在市場競爭中被淘汰出局，要么憑借其競爭優勢獲取豐厚的利潤。除AI普惠類的改造型投資，其它類型成功的投資都會上市。但在行業未決出最終勝負時就已上市的項目也可能隨項目淘汰而失敗。
眼下，以DeepSeek為代表的AI技術新范式正進一步塑造產業格局。例如，在算力方面，投入重心將從基礎硬件采購轉向系統級效能優化，推動計算架構向“集約智能型”演進；對于大模型供應商來說，用戶的評價標準也將從單純的參數規模轉向“單位算力經濟產出”等實效指標。
更為重要的是，當大模型在重點行業規模化落地后，其生產力提升可能外溢至全要素生產率。相關研究顯示，算力指數平均每提高1個百分點，就可以帶來數字經濟約3.3‰的增長、國內生產總值約1.8‰的增長。
隨著政策導向與技術創新形成共振，AI將從實驗室走向工廠、醫院、農田，成為推動我國數字經濟高質量發展的重要引擎。在這一過程中，以跨節點并行技術為代表的算力優化方案，或將為中國經濟的高質量發展提供一條兼具效率與可持續性的路徑。（作者系梧桐樹資本董事局主席黃江南）
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