软件及服务行业：AI智道(7)：DEEPSEEK INFRA开源周总结 及算力测算一览

　　行业近况

    　　2025 年2 月24-28 日，DeepSeek进行为期一周的Infra开源周，Infra工程优化能力国内领先。我们就开源周内容进行梳理，并对推理算力及毛利率水平进行测算。

    　　评论

    　　DeepSeek开源周深度适配GPU特性，通过五大Infra核心技术构建大模型-算力全栈协同体系，FP8 精度与通信优化为核心。计算层，FlashMLA实现可变长序列解码加速，配合DeepGEMM的FP8 动态精度矩阵运算突破算力瓶颈。通信层，DeepEP通过FP8 压缩与RDMA（Remote Direct MemoryAccess）技术打通MoE模型跨节点传输，DualPipe/EPLB则以计算-通信流水线重叠消除分布式训练间隙并实现负载均衡；存储层通过3FS文件系统以SSD（Solid State Drive）+RDMA架构保障数据高效存取。DeepSeek以“单卡算力提升-核心计算加速-通信延迟降低-多卡协作优化-数据流高速供给”为技术脉络，形成软硬协同的优化闭环，最终将千亿参数模型的训练、推理效率推向硬件极限，实现大模型开发成本的大幅压缩。

    　　DeepSeek成本及算力测算：毛利率水平国内领先。DeepSeek在3 月1 日公开了模型推理效率和成本，我们以模型API定价测算收入、GPU hours租赁成本作为考虑的核心成本项，来测算综合毛利率：倘若这些输入/输出Token全按照R1 的定价，收费是56 万美元；而按照V3 的定价，收费是30万美元左右，则对应毛利率分别为84.5%/71%，因此综合毛利率应在71-84.5%，这一毛利率在行业中处于领先的水平。

    　　Infra优化能力进一步推动大模型平权，Agent等应用有望带来AI应用百花齐放、推理算力需求乐观。1）推理算力侧，我们认为AI infra的进步将会提升算力利用效率，推动整个行业的繁荣，这对于未来的推理算力需求影响为正面；此外，我们认为多模态、Manus等Agent应用有望驱动更大规模的推理算力需求。2）应用侧，我们认为随着模型推理成本的持续降低，推理成本已进入“不敏感”区间，更多AI应用的规模商业化取决于模型能力、工程优化。其中2C应用，我们更看好互联网公司在产品化的沉淀；2B应用，我们则更为关注垂类卡位的企业服务厂商的客户、场景沉淀。

    　　估值与建议

    　　保持相关公司盈利预测、评级及估值不变。

    　　风险

    　　技术进展不及预期，商业化落地不及预期。