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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深度專題係列】，策略吳開達團隊針對三大問題探尋DeepSeek投資機遇。

【1】美國對中國AI會更嚴厲封鎖嗎？

【2】A股AI能否出現有壁壘的應用和消費端龍頭？

【3】算力需求會增加還是減少？

Q1

美國對中國AI會更嚴厲封鎖嗎？

DeepSeek的成功可能意味著之前一個階段裏美國的“小院高牆”遏製策略失效：芯片限製可能適得其反，反而加速了中國在AI效率優化方麵的創新。

美國在AI上已經投入大量“沉沒成本”：去年北美AI初創投資占其所有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製措施以“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

遏製政策不僅隻有提高關稅，對A股交易影響更大的是供給側的限製，例如英偉達對華業務受到更大限製。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，但由於供應鏈限製，競爭格局被強行改變，隻能使用國內的產品，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，因為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“第一個吃螃蟹”這一科技投資的最大風險。

3）從外部貿易遏製的“反身性”而言，對於某些國家轉型戰略性行業的外部遏製，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買行為、投融資支持、行業標準規範等。我們認為，我國作為製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，在受到美國關稅遏製時，我國也可能采取反製措施，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製，使用美國產品的性價比也會下降。

圖：貿易遏製後，遏製相關的行業18年跑輸，19-21年跑贏，其中21年超額幅度較大

資料來源：Wind，研究所；2017年12月31日定基為100；遏製行業相關定義：按照301關稅遏製清單所列HS4項目，對應到申萬二級行業，篩選遏製清單中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製力度，那麽對當前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，硬件製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。

但另一方麵，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征：

1）近兩年整體來看A股AI主線是製造業硬件；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麵積出現，生產AI硬件的公司總會確定地受益於別人開發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為“隻有AI大行情才能支持外溢到應用和軟件”，也可以理解為“在應用和軟件催化下，AI行情估值空間才能打開”。

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：近兩年主線是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），為何這對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作為主線在23-24年反複表現後繼續占優的，因為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”，隻有硬件和製造業的產業趨勢，很難長期給予高估值。

製造業有一個核心矛盾——製造業成長性無法線性外推，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中的製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，發現製造業公司的高成長在統計意義上而言無法持續，製造業企業2021年增速高公司在2023年並無更高增速，主要原因在於製造業的特性使得“高成長賽道→高CAPEX→產能增加→行業格局惡化”的路徑較為通暢。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“線性外推”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，估值有望修複；

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：更多企業可能開始重視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行情主線基本在“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”指的是隨著改善資源使用效率，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

我們認為，傑文斯悖論也適用於AI的算力需求：因為隨著成本的降低，AI應用的采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）過去曆史經驗僅供參考；2）科技迭代速度較快；3）政策出台和落地具備不確定性。