华泰 | 计算机:DeepSeek - EP降本,关注应用与算力

华泰睿思2025-03-03

2025年3月1日,DeepSeek发布《One More Thing, DeepSeek-V3/R1 Inference System Overview》,其中提到通过大模型跨节点专家并行,DeepSeek实现了$87,072/天的低成本推理,有效算力得到显著提升。我们认为,随着国产算力硬件逐步适配DeepEP体系,DeepSeek模型或通过性价比优势带动推理需求释放,国产算力有望加速成长。

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核心观点

核心亮点:推理成本大幅降低,理想状态下15%付费率即可盈亏平衡

据DeepSeek,V3和R1推理服务占用节点总和,峰值占用为278个节点,平均占用226.75个节点,DeepSeek假定GPU租赁成本为2美金/小时,总成本为$87,072/天。此外,在2025/02/27 12:00 PM至2025/02/28 12:00 PM,V3和R1模型推理消耗Token 776B(输入608B+输出168B),平均每百万Token处理成本为0.11美元。DeepSeek假设如果所有Tokens全部按照DeepSeekR1的定价计算,理论上一天的总收入为$562,027,成本利润率545%。但考虑到目前DeepSeek仅通过API收费,故我们测算若按照R1收费定价,付费Token占总Token的15%即可实现推理过程的盈亏平衡。

核心技术:通过EP实现更高的吞吐量和更低的延迟

DeepSeek-V3 / R1 推理系统的优化目标是:更大的吞吐,更低的延迟。为了实现这两个目标,DeepSeek的方案是使用大规模跨节点专家并行(Expert Parallelism/EP),并开源了DeepEP代码。具体来看,核心能力包括:1)大规模跨节点专家并行:采用了预填充-解码分解架构,不同阶段同时进行多个专家并行计算;2)计算/通信重叠:将GPU中的SM(流多处理器)划分为计算、通信两部分,各自同时执行相应工作负载,减少延迟等待时间;3)负载平衡:通过预填充负载平衡、解码负载平衡、专家并行负载平衡,尽可能地为每个 GPU 分配均衡的计算负载、通信负载。

核心原因:推理定价/成本的差异或为外部算力供应受限的结果

对比来看,海外模型如OpenAI o3-mini在推理定价方面较DeepSeek更贵,如每百万Token输入的价格为$0.55(缓存命中),而R1为$0.14。我们认为,API定价的差异或有相当一部分来自于推理成本的差异,DeepSeek或凭借EP等更极致的软硬件优化,实现推理成本的节省。我们认为,这一现象的背后,反映的是国内外算力供应以及产业方向的差异。国内大模型厂商在算力供给受限的背景下,通过技术优化的方式不断压榨硬件性能,在有限的算力下实现最优的模型效果。基于此,我们认为,国内模型有望凭借性价比优势,带动下游商业化应用,实现全球市场的份额提升。

核心受益:DeepEP开源有望释放推理需求,关注应用与算力

我们认为,DeepSeek通过优化推理成本,有望推动LLM商业化应用加速。基于此,我们看好推理需求释放带动IaaS服务商稼动率提升,云厂商有望受益。其次,考虑到R1带来模型能力提升的同时又可实现低成本部署,有望带动AI应用加速渗透。最后,尽管目前DeepEP仍需要在Hopper+CUDA+NVLink的框架下实现,但中长期来看,随着国产卡的适配跟进,技术有望向更多国产生态迁移,国产AI算力板块有望迎来成长机遇。

风险提示:AI技术迭代不及预期;AI商业化不及预期;本报告基于客观信息整理,不构成投资建议。

相关研报

研报:《DeepSeek:EP降本,关注应用与算力》2025年3月2日

研究员 谢春生 S0570519080006 BQZ938  

研究员 林海亮 S0570524070001  

研究员 张皓怡 S0570522020001  

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