野村研报-深度解析DeepSeek V4技术突破,中国AI产业链迎来价值重估

引言：技术迭代正在重塑AI竞争格局

2025年初，DeepSeek推出的V3与R1模型已让市场见识到“高效计算”的威力。一年后的今天，随着V4发布临近，两项突破性技术——mHC（流形约束超连接）和Engram（条件记忆模块）正引发新一轮产业思考。这份报告详细剖析了技术演进如何重构全球AI价值分配逻辑。

一、回顾V3/R1：效率革命的开端

DeepSeek-V3采用6710亿参数规模的MoE架构，仅激活370亿参数即可实现对标国际一流模型的性能。其创新点包括：

多头潜在注意力（MLA）机制，通过低秩压缩降低内存占用

多令牌预测（MTP）扩展预测范围

256个路由专家配合无辅助损失负载均衡

而R1推理模型更展示出纯强化学习实现复杂推理的潜力。这种“少即是多”的设计理念，使得中国AI应用开发成本显著降低，但并未削弱全球云服务商对算力的投入热情，反而刺激更高效的基建升级。

二、V4核心技术突破：从连接到底层架构的重构

传统Transformer依赖的残差连接在千层级网络中已成为信息流动瓶颈。mHC通过三项创新实现突破：

双随机矩阵约束：防止梯度爆炸

伯克霍夫多面体投影：保证信息流均匀分布

恒等映射维护：确保深层信号稳定性

系统级优化更体现工程实力：内核融合将多个操作合并为单一CUDA内核，重计算技术动态管理内存，双管道调度优化通信延迟。在数学推理任务上，27B参数模型性能提升显著。

该模块将静态知识检索（如实体、公式）与动态推理分离，形成异构架构：

基于哈希的多头检索机制，实现O(1)时间知识查询

上下文感知门控，自动过滤不匹配的检索内容

与MoE架构协同的参数共享策略

关键价值在于：训练阶段通过All-to-All通信实现线性扩展，推理时可将百亿级参数表卸载至CPU DRAM，HBM占用降低至可忽略的3%以内。

硬件层：国内AI芯片企业迎来技术适配窗口期。mHC的稳定训练特性可弥补国产芯片集群训练中的容错短板，摩尔线程、壁仞科技等公司有望在优化算法支撑下提升市场接受度。

应用层：AI智能体正从对话工具向任务执行助手演进。阿里“千问APP”已展示多步骤自动任务能力，金山办公、金蝶国际等软件厂商通过集成先进模型构建更强大功能套件。尽管存在“LLM取代软件”的担忧，但实际趋势是头部厂商通过AI增强其产品壁垒。

数据验证：OpenRouter统计显示，DeepSeek模型在开源模型令牌使用量中占比仍达绝对优势，但2025年下半年随着更多竞争者加入，市场呈现碎片化趋势。这种“百花齐放”恰恰说明技术扩散正在加速应用创新。

算力效率提升者：紫光股份（000938 CH）等服务器厂商受益于AI基建加速

光通信关键环节：光迅科技（002281 CH）在高速光模块领域技术领先

软件赋能受益方：金山办公（688111 CH）等企业通过AI增强产品矩阵

值得注意的是，模型进步不仅不会降低算力总需求，反而因智能体频繁交互增加令牌消耗，带动计算需求螺旋式上升。

DeepSeek-V4的意义超越单纯性能提升，其通过架构创新实现“芯片墙”“内存墙”的迂回突破。当国际大厂仍执着于算力军备竞赛时，这种“四两拨千斤”的技术路径正为中国AI产业开辟独特发展赛道。未来的竞争，将是算法效率、工程实现与生态建设的综合较量。