策略視角看本次DeepSeek發酵背後的三個關鍵問題
近日，DeepSeek-R1爆火全球，其以推理能力強、性價比突出的特點區別於過往的AI模型，一經發布就以破圈之勢引發各界廣泛關注。在A股蛇年的首個交易日，DeepSeek概念股迎集體大漲。天風研究特別推出【DeepSeek深度專題系列】，策略吳开達團隊針對三大問題探尋DeepSeek投資機遇。
Q1 美國對中國AI會更嚴厲封鎖嗎？
DeepSeek的成功可能意味着之前一個階段裏美國的“小院高牆”遏制策略失效：芯片限制可能適得其反，反而加速了中國在AI效率優化方面的創新。
美國在AI上已經投入大量“沉沒成本”：去年北美AI初創投資佔其所有VC投資的45.8%，比例遠高於亞洲水平。因此在DeepSeek獲得突破後，不排除美國出台更多遏制措施以“捍衛”過往的大量投資。
圖：美國近兩年在AI投資上“重金”投資，沉沒成本大於世界其他地區
資料來源：Pitchbook，天風證券研究所
遏制政策不僅只有提高關稅，對A股交易影響更大的是供給側的限制，例如英偉達對華業務受到更大限制。供給側對科技產業趨勢是更能拔估值的邏輯：
1）國內半導體技術本身或難快速發生革命性變化，但由於供應鏈限制，競爭格局被強行改變，只能使用國內的產品，這是供給驅動的產業趨勢。
2）這類供給退出帶來的產業趨勢需求較成熟明確；相比之下，新技術帶來的產業趨勢下遊需求的彈性模糊、甚至需求是否能長期存在都有極大不確定性，美國供給退出下，部分產業鏈節點等於獲得一部分“穩定且有保護”的份額。這類交易估值能夠拔得更高，因爲其本質是用政策外力塑造了一個高增速賽道，能獲得科技產業趨勢的高速紅利，又減少了“第一個喫螃蟹”這一科技投資的最大風險。
3）從外部貿易遏制的“反身性”而言，對於某些國家轉型战略性行業的外部遏制，反而可能引發更多政策支持。可能的反映形式包括但不局限於政府購买行爲、投融資支持、行業標准規範等。我們認爲，我國作爲制造業產能需消納且政策對於行業發展有較強指引的大國，供給驅動和產業政策支持對行業的重要性大於外需拉動。另外，在受到美國關稅遏制時，我國也可能採取反制措施，提高美國進口商品關稅，即使美方沒有對相關領域的供給限制，使用美國產品的性價比也會下降。
圖：貿易遏制後，遏制相關的行業18年跑輸，19-21年跑贏，其中21年超額幅度較大
資料來源：Wind，天風證券研究所；2017年12月31日定基爲100；遏制行業相關定義：按照301關稅遏制清單所列HS4項目，對應到申萬二級行業，篩選遏制清單中2018年出口至美國金額最高的前20個行業
對第一個問題小結：預計美國將繼續加大遏制力度，那么對當前A股正在交易的“自主可控”、“供給端產業趨勢”品種是新的催化劑。
Q2 A股AI能否出現有壁壘的應用和消費端龍頭？
DeepSeek背後或體現AI行業的“護城河”仍不寬，硬件制造和模型技術的超越是常態——整個行業的格局沒有出現固化，真正意義的“龍頭”公司沒有出現，說明AI行業還可以不斷挖掘黑馬。
但另一方面，DeepSeek的出現是把A股AI行情從硬件引導到真正可能出現壁壘的消費端應用的催化劑，後續中國出現AI界的騰訊、茅台、伊利這種消費端龍頭公司，或者交易邏輯繼續朝AI眼鏡、AI手機這種消費端擴散，都有利於AI+產業估值提升。
事實上，美股1月底以來對DeepSeek的反應就體現了“賣鏟人下跌→AI下遊應用者成本降低受益”的邏輯。
圖：DeepSeek發酵後，美股AI敘事從英偉達等硬件股轉移到下遊的應用者
資料來源：Bloomberg，天風證券研究所
回顧傳媒（代表AI的應用軟邏輯）和通信設備（代表AI的算例硬件邏輯）相對走勢，23-24年A股AI行情可總結兩個顯著特徵：
1）近兩年整體來看A股AI主线是制造業硬件；23-24年，以通信設備/傳媒的相對走勢衡量，通信設備是長期跑贏傳媒的。背後反映的邏輯是新興產業趨勢初期階段、軟件和終端消費場景尚未迎來爆發性突破下，集中交易“賣鏟人”邏輯——不管此後AI軟件和應用場景是否能大面積出現，生產AI硬件的公司總會確定地受益於別人开發AI。
2）但AI行情如要大漲，又需要應用的軟邏輯配合，這背後邏輯既可以理解爲“只有AI大行情才能支持外溢到應用和軟件”，也可以理解爲“在應用和軟件催化下，AI行情估值空間才能打开”。
圖：傳媒（代表AI的應用邏輯）和通信（代表AI的硬件邏輯）相對走勢體現出的信號：近兩年主线是AI硬件，但AI行情如要大漲，需要應用的軟邏輯配合
資料來源：Wind，天風證券研究所
DeepSeek的出現把A股AI行情從硬件引導到真正可能出現壁壘的消費端（對應傳媒股、AI眼鏡、AI手機等），爲何這對A股AI行情是一個好事呢？此前A股AI行情局限在硬件，這其實是不利於2025年AI作爲主线在23-24年反復表現後繼續佔優的，因爲估值的本質是未來永續現金流折現與當期利潤的比值，給予高估值，需要行業格局和現金流能“看得很遠”，只有硬件和制造業的產業趨勢，很難長期給予高估值。
制造業有一個核心矛盾——制造業成長性無法线性外推，高成長後的高CAPEX引致行業格局惡化+技術迭代下，兩年後產業趨勢就可能會消失。我們將中證800中的制造業和消費龍頭分別篩選出來，對所有公司2021年/2023年扣非淨利潤增速進行統計，發現制造業公司的高成長在統計意義上而言無法持續，制造業企業2021年增速高公司在2023年並無更高增速，主要原因在於制造業的特性使得“高成長賽道→高CAPEX→產能增加→行業格局惡化”的路徑較爲通暢。而對比消費龍頭則可以發現，消費龍頭壁壘很強，成長性是可以進行“线性外推”的。
對第二個問題小結：
1）25年AI產業趨勢的高度，需要關注AI應用端和消費端是否能出現龍頭公司，不管是某類AI軟件的龍頭（辦公、教育、圖像、視頻等），還是AI消費產品（AIPC、AI眼鏡、AI耳機、AI手機等）。
2）當前從DeepSeek來看，AI產業格局尚未確定，各公司排位變化可能在短時間內改變，中國公司也能追趕，估值有望修復；
3）DeepSeek的出現是把A股AI行情從硬件引導到真正可能出現壁壘的消費端應用的催化劑，後續中國出現AI界的騰訊、茅台、伊利這種消費端龍頭公司，或者交易邏輯繼續朝AI眼鏡、AI手機這種消費端擴散，都有利於AI+產業估值提升。
Q3 算力需求會增加還是減少？
DeepSeek可能引發的行業對於算力需求（可以理解成A股裏的“硬”AI邏輯，對應“賣鏟人”，主要是通信設備板塊）截然不同的方向：
一是轉向效率導向，弱化算力堆疊，不利於A股繼續交易硬AI、“賣鏟人”邏輯：更多企業可能开始重視ROI，導致2026年後算力需求增速放緩。這個觀點符合本次DeepSeek發酵的直覺——“DeepSeek更省算力”。春節前A股最後一個交易日DeepSeek催化上漲的方向都是軟應用（傳媒板塊），硬算力（通信設備）是下跌的。原因是23-24年A股AI行情主线基本在“硬方向”（可用通信設備這個二級行業來代表）；而DeepSeek的本質是“用比別人便宜的成本做出差不多的東西”，因此AI的“成本”——各種算力硬件和通信設備調整。
二是今後行業反而會繼續追逐算力升級，部分企業可能堅持通過更強大的算力推動模型性能提升。支持這種方向的觀點主要有“Jevons悖論”。
“Jevons悖論”指的是隨着改善資源使用效率，反過來會導致該資源的使用量增加；而不是減少(即在成本較低時會激發潛在需求)。瓦特改良蒸汽機是說明“Jevons”悖論的良好案例。瓦特並非蒸汽機的原創發明者，而是基於紐科門蒸汽機進行了革命性的改進。他設計了分離式冷凝器，將冷凝過程與氣缸分離，從而大幅提高了蒸汽機的效率。
圖：瓦特改良蒸汽機後，反而使得更高效的蒸汽機廣泛使用，提升了英國的總煤炭消耗
資料來源：UK Department for Energy and Climate Change (DECC)，天風證券研究所
我們認爲，傑文斯悖論也適用於AI的算力需求：因爲隨着成本的降低，AI應用的採用可能會呈指數級增長。需要指出的是，Jevons悖論是一個是長期敘事，但二級市場當然仍然會被短期波動所影響，核心是看“算力成本壓縮”的斜率高，還是“算力使用”的指數增長快。
風險提示：1）過去歷史經驗僅供參考；2）科技迭代速度較快；3）政策出台和落地具備不確定性。
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