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《大行》野村：中國大語言模型競爭焦點轉向成本效益與生態 看好DeepSeek、月之暗面及字節跳動
2026/10/21 10:44
野村發表研究報告表示，近日舉行了專家電話會議，與業界探討DeepSeek的模型發展路線圖、競爭定位及中國大語言模型(LLM)格局演變，認為DeepSeek旨在透過提供具競爭力的性價比模型實現差異化，目前採取雙軌策略，即以較大型旗艦模型推進智能前沿，同時以具成本效益的Flash模型擴大覆蓋。

該行指出，行業專家認為，除架構創新外，DeepSeek的競爭優勢在於模型基礎設施與部署優化方面的卓越專長，為其具競爭力的API定價提供支持；高峰/非高峰雙軌定價機制旨在提升算力利用率，並在價格競爭力與盈利能力之間取得平衡。展望未來，野村相信中國LLM供應商之間的競爭料將超越模型智能，成本效益與生態系統變得日益重要，尤其利好推理經濟效益良好的DeepSeek、月之暗面及字節跳動。

DeepSeek目前主要將國產加速器用於適配測試及有限規模訓練，大規模預訓練仍主要依賴英偉達(NVDA.US)的GPU。野村引述專家指，華為仍是領先的國產AI加速器平台，撇除華為後，寒武紀(688256.SH)及海光(688041.SH)屬第一梯隊。互聯網公司自研芯片方面，阿里巴巴(09988.HK)的平頭哥在推理效率上可與第一梯隊競爭，百度(09888.HK)的崑崙芯則較接近第二梯隊。野村目前對阿里巴巴及百度評級均為「買入」。(gc/u)~

阿思達克財經新聞
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