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本文目录一览：

• 1、性能比肩ChatGPT!全网最全DeepSeek概念股名单深度梳理!
• 2、AI大模型背后的‘烧钱’真相:算力成本惊人!
• 3、算力基础知识(二)
• 4、ChatGPT国内除了几个头部公司有点可能性,其余公司只能做应用层_百度...

性能比肩ChatGPT!全网最全DeepSeek概念股名单深度梳理!

DeepSeek概念股梳理如下，覆盖算力基建、模型优化、应用落地、资本布局及芯片技术五大核心环节：算力基础设施：AI大模型训练的“硬底座”青云科技：为DeepSeek提供AI算力服务，支撑模型训练与推理任务，是算力供应的核心合作伙伴。

DeepSeek推动AI行情向中下游扩散，A股“AI+”核心概念股涵盖智能体、医疗、教育、游戏、广告营销、电商、办公、影视及金融九大领域。以下是具体梳理：AI+智能体核心逻辑：AI技术驱动智能体（如虚拟助手、自动化工具）在多场景落地，提升企业效率与用户体验。

核心概念股名单 优刻德-W：优刻得云平台已率先上线了DeepSeek Janus-Pro-7B大模型镜像，标志着公司在AI大模型领域的重要布局。宝兰德：公司AI智慧助手平台AlLink Debot产品集成了DeepSeek等模型，展现了公司在AI技术方面的深厚积累。

年DeepSeek概念股全景解析：十支核心科技龙头覆盖AI算力、通信与消费电子 随着人工智能技术的飞速发展，DeepSeek作为全球领先的AI大模型企业，正推动产业链上下游企业迎来技术革新与市场机遇。本文从AI算力、通信与消费电子三大领域，梳理出与DeepSeek深度绑定的十家核心科技龙头，解析其技术协同与市场潜力。

年最新最全DeepSeek概念股名单梳理 核心公司名单 以下是与DeepSeek有直接关联或潜在合作关系的核心公司，这些公司在不同领域为DeepSeek提供支持或与其有业务协同：股权关联类 浙江东方（600120）：通过旗下杭州东方嘉富基金参与DeepSeek天使轮投资，是DeepSeek早期的重要投资者。

年DeepSeek概念股龙头一览表： 算力基础设施供应商 浪潮信息（00097SZ）：为DeepSeek北京亦庄智算中心提供AI服务器集群，配套英伟达H800 GPU及自研AIStation管理平台，是DeepSeek算力基础设施的重要供应商。

AI大模型背后的‘烧钱’真相:算力成本惊人!

AI大模型背后算力成本惊人，是AI企业发展的重大挑战，也带来能源消耗与环境问题，绿色计算是未来趋势。具体内容如下：算力是AI大模型的基础，成本高昂 AI大模型拥有数十亿乃至上万亿个参数，其运行依赖海量数据处理和复杂计算，算力资源如同“粮草”，是模型生存发展的基础。

大模型成本高需从多方面找自身原因，包括算力、基础设施、数据、运维、人才等方面，以下是具体分析：算力贵的原因争先恐后训练大模型导致“算力慌”“一卡难求”，算力价格水涨船高。“特供版”GPU价格贵且性能缩水，部分企业盲目囤卡。

AI大模型发展带来的算力挑战算力需求激增：过去10年AI算法对算力的需求提升40万倍，大模型单次训练成本高达1200万美元。例如，GPT-4训练需1万至5万张A100 GPU，导致英伟达H100计算卡供不应求。主流芯片的局限性：算力规模与密度不足：传统芯片堆砌无法满足大模型对算力密度和集成度的需求。

AI既存在烧钱阶段，也有已经赚钱或具备盈利能力的领域，具体取决于发展阶段、应用场景及企业策略。 烧钱阶段： - 技术研发成本高：AI模型训练需要大量算力（如GPU集群）、数据标注和算法优化，初期投入可能达数亿美元。例如，OpenAI训练GPT-4的成本预估超1亿美元。

百度AI大模型的开发成本是一个涉及多维度的复杂问题，受技术规模、训练数据、硬件投入、团队配置等因素影响，目前行业内没有完全公开的精确数据，但可从公开信息和行业规律分析大致范围。

算力基础知识(二)

1、算力基础知识（二）算力（计算能力）作为人工智能、大数据、云计算等领域的核心资源，其重要性不言而喻。掌握模型的算力需求、研究算力对程序和算法性能的影响，以及如何评估和选择合适的算力资源，是提升系统效率的关键。以下是对算力基础知识的进一步探讨。

2、Hashrate：这是衡量区块链和加密货币中算力的单位，表示每秒钟能够完成多少次哈希函数的计算。Hashrate的单位包括MH/s（每秒百万次哈希计算）、GH/s（每秒十亿次哈希计算）、TH/s（每秒一万亿次哈希计算）、PH/s（每秒一千万亿次哈希计算）。

3、算力基础知识（一）算力的定义与重要性 1 定义 算力，或计算能力，是指计算机系统执行算法、处理数据和解决问题的能力。在更专业的层面上，算力可以量化为单位时间内处理数据的速度，通常用每秒浮点运算次数（FLOPS， Floating Point Operations Per Second）来衡量。

ChatGPT国内除了几个头部公司有点可能性,其余公司只能做应用层_百度...

国内除头部公司外，多数企业确实较难在ChatGPT这类大模型底层技术上竞争，主要聚焦应用层开发，这主要受资金、技术、数据和算力等因素限制。具体分析如下：资金投入层面ChatGPT这类大模型的研发是典型的“巨能烧钱”项目。从前期算法研究、模型训练，到后期持续优化迭代，都需要海量资金支持。

国内研发类似ChatGPT产品的公司主要有百度、阿里、小冰、腾讯、京东，此外字节跳动、DeepSeek、Kimi等也有相关大模型产品。具体介绍如下：百度：推出“文心一言”，该产品被认为是最有可能与ChatGPT竞争的国产产品。目前，其相关功能已在百度搜索内上线或处于内测阶段。

从技术实力和业务布局来看，百度具备研发类似ChatGPT产品的能力，因此投资者倾向于相信百度即将发布“中国ChatGPT”这一消息。市场缺乏有力竞争者：放眼国内市场，在AI技术和搜索业务方面，能够做成中国版ChatGPT的企业寥寥无几，百度是最具潜力的候选者。

ChatGPT作为人工智能领域的重要应用之一，其相关龙头股包括科大讯飞等。科大讯飞在智能语音、自然语言理解等领域具有领先地位，其技术实力为ChatGPT等人工智能应用的发展提供了有力支撑。（注：ChatGPT作为新兴的人工智能应用，其相关龙头股可能随着市场变化而有所调整，此处仅列出部分代表性企业。

在医药领域，微软凭借与OpenAI的合作及自身布局已占据先机，而晶泰科技、英矽智能、英飞智药、百图生科等企业通过开发特定场景的“生物医药版ChatGPT”展开差异化竞争，未来谁能抢滩登陆取决于技术落地能力、行业know-how积累及商业化进展。