虽然“四月决断”预期下市场短期关注回归基本面，对人工智能为首的科技赛道造成了一定情绪影响，但“货真价实”的国产人工智能技术突破仍在进行中，等待4月下旬A股年报落地后，人工智能板块有望迎来估值修复。

一、DeepSeek-V3大模型更新

一方面，此前DeepSeek-R2大模型原计划于5月发布，但之后相关公司表示DeepSeek-R2大模型正在“加速开发”，或将提前发布，当前，市场对DeepSeek-R2大模型在4-5月发布的预期处于高位。

另一方面，3月24日DeepSeek-V3大模型完成小版本升级，被称为V3-0324，虽然被称为“小版本”升级，但新版V3模型借鉴DeepSeek-R1模型训练过程中所使用的强化学习技术，大幅提高了在推理类任务上的表现水平，在数学、代码类相关评测集上取得了超过GPT-4.5的得分成绩。新版V3模型在工具调用、角色扮演、问答闲聊等方面也得到了一定幅度的能力提升。

图：全球AI市场规模（十亿美元）及同比增速

（信息来源：东海证券）

新版V3模型的亮眼表现让海内外用户对DeepSeek-R2大模型的能力充满期待。自2020年起，全球AI市场规模以高于20%的同比增速呈现迅猛增长的态势，从2019年的1.91万亿美元有望扩张至2027年的11.64万亿美元，体现出“井喷式”的发展速度。而国产人工智能科技股的崛起，有望让我国在这轮AI浪潮进程中“抢占”科技高地。

而伴随A股业绩披露期的结束，如果市场风险偏好的提升和R2大模型的发布共振，国产人工智能科技股的估值重塑有望延续。

二、国产芯片训练AI大模型成功

2023年年初以来的本轮生成式AI浪潮起始于海外某算力芯片巨头的技术突破，因此，全球AI大模型此前的开发较为以来这位算力芯片巨头的产品。然而，近年来，美国不断对我国实施高性能AI芯片出口限制，企图压制我国人工智能产业的发展，这就使得人工智能算力芯片的国产替代变得更加重要。

而就在3月下旬，国内某头部科技公司成功使用国产芯片，结合混合专家（MoE）机器学习方法，训练人工智能（AI）模型，成本降低约20%。至此，人工智能全产业链自主可控不再只是规划，而成为了现实。

该公司采用的混合专家（MoE）机器学习方法是一种先进的深度学习技术，它能够有效地整合不同类型的神经网络，以提高模型的性能和效率。通过结合国产芯片和混合专家方法训练出来的模型，其性能与使用海外先进芯片所训练模型无太大差异，一旦进行推广，我国人工智能产业升级的进度有望大大加速。

图：国内三大互联网厂商资本开支逐步递增

（信息来源：中原证券）

展望未来，伴随近期披露业绩的国内互联网大厂和头部通信运营商承诺在2025年持续加码AI资本开支、以及央企“人工智能+”专项行动的推进，国产人工智能算力企业有望迎来更为广阔的成长空间。

今日指数：科创板人工智能指数布局30只科创板人工智能龙头，覆盖AI产业链上游算力芯片、中游大模型云计算、下游机器人等各类创新应用，前五大成份股合计权重47%，或具有较高的AI主题纯度和更高的弹性。其中国产算力权重合计85%，细分方向中，数字芯片设计成份股权重51%，或是把握算力国产替代趋势的有力工具。

相关产品：科创板人工智能ETF（588930）

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