DeepSeek成为资本的新宠！概念股连续涨停，上市公司抢滩布局

今年春节假期，DeepSeek无疑成为最热门的话题之一。在华为云、腾讯云、百度智能云等大平台宣布推出DeepSeek模型后，不少上市公司也陆续透露，已接入DeepSeek模型，掀起了“DeepSeek热”。2月5日，多只“DepSeek概念股”开盘涨

今年春节假期，DeepSeek无疑成为最热门的话题之一。在华为云、腾讯云、百度智能云等大平台宣布推出DeepSeek模型后，不少上市公司也陆续透露，已接入DeepSeek模型，掀起了“DeepSeek热”。2月5日，多只“DepSeek概念股”开盘涨停。2月6日，相关概念股继续走强，显示出市场对DepSeek的强烈兴趣和乐观。

据报道，Deepseek是杭州深度搜索人工智能基础技术研究有限公司（以下简称“深度搜索”）的大型模型。在其V3、R1版发布后，DeepSeek得到了国内外的广泛认可。那么，这些公司接入DeepSeek大模型意味着什么呢？能给公司带来什么样的业务提升？

许多上市公司表示，他们已经接入了Deepseek大模型

早在去年6月，每日互动就向公众透露，该公司首次接入ChatGPT、文心一言、ChatGLM、国内外通用大型模型，如通义千问、DeepSeek等，开发了应用于商业营销和公共服务领域的行业垂直模型。这一举措改善了人工智能领域日常互动的布局，为其后续业务发展奠定了坚实的基础。

自今年1月25日以来，安凯微、美格智能、杭州钢铁股份有限公司全资子公司浙江数据管理有限公司、优刻得云计算、安恒信息等多家公司在其官方网站和官方微信公众号上透露，该公司的相关产品/平台已连接到DeepSeek模型。这些公司的加入进一步扩大了DeepSeek的应用范围和市场影响力。

2月5日下午，万兴科技还在深圳证券交易所互动易平台上回复投资者，称公司已完成推理大模型DeepSeek-R1的适应，并将相关能力整合到万兴喵影、亿图图示、亿图脑图MindMaster中、万兴PDF等产品。此举将使万兴科技产品更加智能化、便捷化，提升用户体验和市场竞争力。

然而，一些公司否认与DeepSeek有业务合作关系。卓创信息、金现代、竞业达等公司均表示，目前尚未与DeepSeek建立业务合作关系。

2月5日晚，海天瑞生表示，该公司尚未以任何形式与DeepSeek或魔方量化合作，但未来将积极尝试联系，探索业务合作的可能性。这一声明显示了海天瑞生对DeepSeek的关注和乐观，也为未来的合作留下了空间。

深度搜索：一家正在崛起的大型模型公司

深度搜索是一家成立于2023年的杭州大型模型公司。在2024年年中之前，该公司并没有引起市场的太多关注。然而，2024年12月以后，该公司密集发布了许多模型，市场越来越关注它。如今，深度搜索已成为人工智能领域的明星，引领着大型模型技术的发展趋势。

2月5日下午，拨打多家“DeepSeek概念股”董事会秘书办公室/证券部公开电话。有关人士表示，客户可以使用公司的云平台，更好地体验DeepSeek大模型的功能效果。他说：“你可以看到我们的（官方账户）推特。”这一声明显示了对DeepSeek的信心和推广。

应用成本将进一步降低，业务将得到改善

注意到2月3日微信官方账号“优刻得云计算”微信官方账号的推文中提到，DepSeek精通日常聊天、数据分析、创意写作。尤其是DepSeek-R1系列模型，更注重复杂的推理任务。该推文还指出:“本次提供的镜像基于DepSeek-R1的推理能力，通过蒸馏技术将推理能力转移到较小的模型上。在保持高效性能的同时，成功降低了计算成本，实现了‘小身材大智慧’的完美平衡。”

每日互动营销部相关人士也表示，公司较早接入了与DeepSeek相关的版本，并完成了各方面的评估，并利用自己的计算能力进行私有化部署。目前，DeepSeek主要用于垂直业务场景的使用、研发和效率（AI4SE）、知识库问答，并将其纳入数据智能操作系统（DiOS）功能模块等。接下来，公司将拥抱Deepseek大模型开放的技术生态，充分发挥公司的数据积累和挖掘能力，以及对行业场景的理解和渠道积累的优势，在大模型落地行业场景的垂直应用中创造应有的价值，为开发者提供良好的服务支持。

万兴科技相关负责人也表示，接入DeepSeek-R1后，用户使用产品的门槛降低，大型应用的成本进一步降低。公共数据显示，DeepSeek-API(应用程序编程接口)的调用成本约为OpenAI o1的1/30。这一优势将使更多的企业能够承受大模型的应用成本，促进人工智能技术的普及和应用。

华泰证券研究所最新发布的《Deepseek十问十答》研究报告指出，Deepseek的主要创新包括模型架构(混合专家Moe，MLA）、训练方法(纯强化学习)、蒸馏优化和推理效率的提高显著提高了人工智能算法的效率和性能。华泰证券认为，DeepSeek的本质是优化现有人工智能算法的效率，短期内可能导致培训需求下降，但随着模型的普及和应用场景的扩展，长期推理需求将显著增长。这一观点为DepSeek的未来发展提供了强有力的支持和前景。