DeepSeek模型助力AI应用需求端加速渗透 [page::0][page::1]

• 个人用户和企业用户的DeepSeek应用需求持续攀升，微信测试接入DeepSeek AI搜索功能。

- 企业端多采用私有化部署方式，大型国央企优先试点，中小企业通过公有云API接入。

• AI应用厂商反馈显示下游客户对AI Agent应用需求快速增长。

DeepSeek-R1引擎广受欢迎，推理模型能力打开应用上限 [page::2][page::3][page::4]

• DeepSeek-R1成为Hugging Face平台最受欢迎开源模型，下载量远超同类模型。

- 推理模型具备更强逻辑思考、数理与代码能力，支持法律、医疗等高逻辑性复杂场景应用。

• 模型开源支持微调和蒸馏，AI应用厂商可基于场景和数据自适配小模型，激发更丰富功能发布。

AI应用行业客户布局与接入实践示例 [page::3][page::4]

| 接入方 | 接入时间 | 主要应用场景描述 |
|---|---|---|
| 中国电信 | 2025-02-01 | 支持DeepSeek-R1云服务，推动科研助手与普惠AI |
| 中国联通 | 2025-02-05 | 基于“星罗”平台，支持私有云及公有云部署 |
| 国家电网 | 2025-02月 | 电力行业故障诊断、能源管理多模态分析 |
| 北京银行 | 2024年底 | 联合华为试点DeepSeek大模型关键业务场景应用 |
| 东风汽车 | 2025-02-08 | 车型智能座舱，首款融合DeepSeek量产车型岚图知音 |

• 多家国央企及地方政府积极部署DeepSeek模型，推动政务及制造业智能升级。

AI应用能力演进与行情趋势展望 [page::5][page::6]

• 模型能力决定应用能力上限，DeepSeek-R1推动应用能力跃升。

- 2025年预期应用厂商将陆续推出更多差异化深度产品，关注有数据和场景壁垒的厂商。

• 当前行情对应2023年初AI应用炒接入阶段，后续将进入炒产品与商业化落地阶段。

海内外AI应用典型厂商产品格局及细分赛道对比 [page::7]

• 个人端应用多由西方互联网巨头主导，涵盖代码、文档、视频等工具类场景。

- 企业服务端和垂直行业AI应用主要由国内厂商布局，包括智能办公、决策平台及行业解决方案。

• 报告特别指出，未来AI应用产品的商业化落地需实现从概念到产品再到商业化的完整进程，有效连接AI技术与业务场景。

中金 | AI智道（5）：DeepSeek产业趋势演进，AI应用供需两端的新变化——详尽分析

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1. 元数据与报告概览

报告标题： 中金 | AI智道（5）：DeepSeek产业趋势演进，AI应用供需两端的新变化
作者： 王之昊、于钟海、魏鹳霏、韩蕊
发布机构： 中国国际金融股份有限公司（中金公司）
发布日期： 2025年2月18日，北京时间08:07
研究主题： 深度探讨DeepSeek系列大模型在中国AI产业内的应用趋势，具体分析其对AI技术在企业和个人层面的渗透影响，产业供需两端的新变化以及未来商业化前景。

核心论点摘要：

• 需求端：随着DeepSeek模型的普及，个人用户及各类企业对其相关AI应用的需求显著增长，企业部署方式多样，本地化与公有云API方式并行。

- 供给端：DeepSeek-R1模型因推理能力突出，具备逻辑思考、数理、代码处理等优势，将推动多行业AI应用深度升级，实现复杂业务场景落地。

• 未来预判：基于DeepSeek的深度功能和定制化小模型将不断涌现，激发付费意愿，推动产业供需双向共振，整体利好AI应用赛道发展。

- 潜在风险包括：AI应用迭代速度与商业化落地不达预期等[page::0,1]

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2. 逐节深度解读

2.1 摘要（Abstract）与需求端分析

关键论点与信息：

• DeepSeek在全国范围内引发了大规模关注，推动了AI大模型的认知和接受度。

- 不仅个人用户使用量持续攀升（微信官方测试AI搜索功能即是明证），企业用户需求更加多元，从国央企到中小民企均积极接入DeepSeek。

• 大型企业由于数据安全和定制需求，偏向本地化部署，而中小企业则更多依赖公有云API接口。

- AI应用厂商反馈显示，下游客户对AI Agent等通用及垂直行业应用的需求快速增长，相关市场机遇显著[page::0,1]

推理依据：

• 由微信测试接入与多行业客户的积极部署行为可见需求端的旺盛。

- 私有化部署门槛根据调研相对适中（例如只需两台H800服务器支撑企业级并发推理），确保大型企业可快速引入。

• 多行业调研反馈证实需求并非单一化，而是跨行业、跨企业规模多层面存在。

关键数据点：

• DeepSeek-R1开源下载量位居Hugging Face历史之最，远超LlaMA、Mistral等知名模型，已超过1000万次下载量。

- 本地化部署设备门槛示例：两台H800服务器即可支持大的推理需求。

2.2 供给端分析

关键论点：

• DeepSeek-R1作为开源推理模型，却具备更强的逻辑思考、数学推理和代码能力，拉升了AI应用能力的天花板。

- 过去两年基于GPT-4等闭源高成本模型的商业化预期未完全达标，DeepSeek提供了新平台，有利于更多厂商低成本、高效率地探索商业落地。

• 模型的开源属性允许厂商微调、蒸馏以匹配特定行业或企业场景，促进差异化竞争与产品多样性形成。

- 细分场景如法律、医疗等具有强逻辑性文本的领域将显著受益，这类场景对AI深度问答、自主Agent能力需求急迫。

• 预计数月内将陆续出现基于DeepSeek-R1的深度AI应用，提升客户付费意愿与满足商业需求，推动产业良性共振[page::0,4,5]

推理与假设：

• 模型能力与AI应用能力呈正相关，模型推理水平决定应用功能上限；但场景理解决定是否能兑现该上限。

- DeepSeek-R1的推理能力较先前产品显著提升（逻辑、数理、代码），是推动整体应用能力跃升的关键。

• 开源架构对下游应用厂商友好，有利于快速微调和持续创新。

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3. 图表深度解读

3.1 图表1（微信AI搜索功能界面截图）[page::2]

描述：展示微信AI搜索的界面，左图为搜索主界面，右图为“深度思考模式”选择界面，底部带有DeepSeek开源声明。

解读：

• 直观说明微信已基于DeepSeek-R1模型开始灰度测试AI搜索功能，体现个人端对DeepSeek应用的认可和实际导入。

- 开源声明体现DeepSeek的开源背景，强调合规和透明度。

• 支持个人用户体验提升，有助于推动大规模认知与接受。

3.2 图表2-3（Hugging Face模型下载与点赞趋势）[page::3]

描述：一张图片中包含Twitter贴文的引用，表明DeepSeek-R1是Hugging Face平台史上最受欢迎模型，另有点赞历史趋势图。

解读：

• 下载量突破千万，点赞量急速上升，超过了诸如LlaMA、Meta-Llama-3、Mistral等国际主流开源模型，说明DeepSeek的市场关注度极高。

- 趋势图显示DeepSeek的点赞增长曲线陡升，代表其快速赢得社区和行业认可，成为推动开源大模型生态的重要力量。

3.3 图表4（模型能力与AI应用能力关系图）[page::5]

描述：纵轴为应用能力，横轴为时间，标注了GPT系列及OpenAI-o1、GPT-5等模型能力演进曲线，强调模型能力决定应用能力上限，对场景理解决定能否兑现。

解读：

• 表明模型能力是AI应用能力的核心上限，技术越先进可支持的应用越丰富。

- 场景的理解深度决定该潜能是否得以释放，提示厂商应聚焦场景适配与深度开发，否则即便模型技术强大，商业效果也难体现。

3.4 图表5（AI应用行情演绎逻辑）[page::5]

描述：描绘AI应用行情由模型突破引发炒接入、随后炒产品，最终期待商业化落地的逻辑周期。

解读：

• 当前阶段对应2023年AI行情炒作接入的初期阶段，接下来可能进入产品功能差异化竞争和商业模式验证阶段。

- 对比历史行情，强调要关注后续是否会出现新一轮行业催化，尤其是大厂跟进动作。

3.5 图表6（AI应用发展三阶段流程）[page::6]

描述：概念化、产品化、商业化三个阶段的递进流程，细分了每阶段应关注的核心要点，如是否已建立AI联系，商业化路径是否清晰，成本与收益匹配情况。

解读：

• 阐明AI应用从概念产生到真正商业化是长期且复杂的过程。

- 指出商业化最终取决于用户付费意愿和成本结构，现实应用前景需经多重验证。

3.6 图表7（国内外AI应用公司对照图）[page::7]

描述：多维度列出各类型工具类及企业服务类、垂直行业类AI应用公司与对应产品，左为国际代表，右为国内对应厂商。

解读：

• 清晰地反映了国际与国内市场在技术积累和产品应用上的映射与差异。

- 国内厂商广泛覆盖了包括办公软件（WPS AI）、智能搜索（360智能搜索）、AI+教育、AI+金融等多个领域，显示中国AI应用市场已呈多样化格局。

• 这些映射案例说明国内厂商能够在多个细分赛道实现差异化竞争，对应DeepSeek技术迭代能带来广泛商机。

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4. 估值分析

本篇报告侧重于产业趋势与技术演进分析，没有直接提供估值模型、目标价或财务预测，因而无估值部分。但报告中反复强调的AI应用商业化进程加速及基于DeepSeek技术的应用扩展，隐含对相关AI应用厂商未来营收增量的积极预期。

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5. 风险因素评估

报告提出了两大核心风险：

• AI应用产品迭代进度不及预期：如果DeepSeek后续模型迭代或应用厂商功能升级不够快，可能导致用户与市场热情减弱，错失快速商机。

- AI应用商业化落地不及预期：即便技术和产品准备就绪，实际付费转化率、行业认可度、场景成熟度等商业因素仍可能影响整体收益与市场发展速度。

风险提示体现了对技术与市场双重挑战的审慎认可，强调供需两端同时验证的重要性[page::1]

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6. 批判性视角与细微差别

• 技术与商业周期的匹配风险：报告中多次提到2023年AI应用行情的回落经验，显示市场对“想象与现实落地之间”的谨慎态度，暗示本轮“DeepSeek红利”虽然被看好，但仍需关注“商业闭环”的形成速度。

- 开源模型的实际落地挑战：虽然开源降低了接入门槛，但私有化部署、微调蒸馏的技术复杂度和成本仍显著，尤其是中小企业实际的计算资源配置能力，可能与预期存在差异。

• 竞争格局未明：报告提及互联网大厂掌控个人端入口，软件厂商主导企业端定制化解决方案。值得注意的是尚未明晰大厂之间的战略博弈和对DeepSeek技术的整合深度，这可能影响行业结构和创新驱动力。

- 局限于现有数据披露：部分细分行业用例和商业模式尚处于探索阶段，具体商业化成效与收入贡献仍需持续观察。整体缺少财务数据和市场规模的量化分析，影响对规模化潜力的精准判断。

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7. 结论性综合

本篇中金研究报告系统、详实地揭示了DeepSeek系列大模型自2025年初在中国市场引发的产业趋势变革。个人用户端与企业用户端需求均显著提升，尤其大型国央企和地方政府机构迅速部署私有化，体现了政策与产业的深度联动。DeepSeek-R1以其推理能力优势和开源属性，极大降低了AI应用开发门槛，促进了厂商基于模型的微调和深度应用开发，带来复杂场景落地的可能。历史行情对比与图表辅助说明了当前市场处于炒接入向炒产品转化的关键期，后续关注AI应用的产品差异化竞争及商业模式的成熟度。此外，报告所列举的多个优秀企业案例，彰显国内AI应用生态的日益成熟和多样化。

风险层面，报告审慎提示了产品迭代与商业落地二大关键难点，表明AI产业投资需同时关注供需两侧的动态演变。整体来看，报告对DeepSeek带来的技术升级以及全社会AI渗透率提升抱有积极预期，认为2025年AI应用产业将迎来商业化加速和技术与场景良性共振，将持续看好主推AI应用赛道。

从各图表和案例中我们可以总结：

• 微信接入说明个人用户端应用广泛启动。

- Hugging Face下载与点赞数据则充分展示了DeepSeek技术影响力的爆发式增长。

• 多家大型企业和政府部门的入局，呈现AI应用传统产业与数据融合的趋势。

- 模型能力升级与场景深度适配是实现AI应用商业价值的核心驱动。

• 国际与国内应用公司映射揭示了市场细分和潜力广阔的行业空间。

本报告以全面且透彻的视角，为理解DeepSeek在中国AI生态中的产业链变革及商业化进程提供了极具参考价值的深度分析。[page::0,1,2,3,4,5,6,7]

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图片溯源展示举例：

微信AI搜索灰度测功能截图示意图



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以上内容全面覆盖了报告的关键观点、论据、数据及风险提示，结合图表进行深入诠释，旨在帮助专业读者完整理解DeepSeek产业趋势及其对AI应用供需两端的深远影响。

报告