DeepSeek V4发布强化长上下文效率，云与数据中心仍是高盛中国互联网首选子行业
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DeepSeek V4发布强化长上下文效率，云与数据中心仍是高盛中国互联网首选子行业
高盛认为DeepSeek V4通过1M上下文、CSA/HCA混合注意力和更低KV cache需求提升长文本推理效率，并可能在2026年下半年随华为Ascend 950超节点量产推动Pro版本降价，进一步刺激中国AI模型、云和数据中心需求。
- DeepSeek V4 Preview于2026年4月24日发布，分为Pro和Flash两个版本，Pro为1.6T参数、49B激活参数，Flash为284B参数、13B激活参数。
- Pro和Flash均支持1M tokens上下文窗口，报告称V4-Pro在1M上下文下单token推理FLOPs为DeepSeek V3.2的27%、KV cache为10%；V4-Flash分别为10%和7%。
- 架构升级包括CSA与HCA混合注意力、mHC增强训练稳定性，以及以Muon为主要训练优化器。
- 高盛继续将云与数据中心列为中国互联网首选子行业，核心受益标的包括GDS、VNET、Alibaba和Kingsoft Cloud。
- 中国AI模型竞争加速，Kimi K2.6、Alibaba Qwen3.6-Max、Tencent Hy3 preview、Xiaomi V2.5以及潜在MiniMax M3/Hailuo发布将使编码、任务完成率和多模态能力成为定价权关键。
研报解读
概览
本报告讨论DeepSeek V4发布对中国AI模型、云服务和数据中心的影响。高盛认为，DeepSeek V4不是一次孤立的“定义时刻”，而是延续DeepSeek在计算效率和开源路线上的推进。V4的核心意义在于以更低的长上下文内存和推理开销支持1M tokens上下文，并可能借助国产算力供给在2026年下半年进一步下调Pro版本价格。
核心观点
高盛的核心观点是：第一，DeepSeek V4在长上下文场景中的效率提升可能降低智能体、长任务和企业AI应用的使用成本；第二，中国AI模型竞争将进一步加剧，模型定价权将更多取决于编码能力、任务完成率和多模态能力；第三，云与数据中心仍是中国互联网板块中最受益于AI token需求扩张的子行业；第四，互联网巨头凭借核心业务现金流更适合捕捉AI基础设施和云机会，但需要更独立的AI芯片和模型团队激励机制来留住顶尖人才；第五，独立AI公司相对互联网巨头的优势在于组织效率和快速决策。
分析框架
报告从模型技术参数、API价格、上下文长度、推理FLOPs、KV cache占比、OpenRouter token使用排名、AIGC应用DAU和中国互联网子行业偏好等维度分析DeepSeek V4的产业影响，并将DeepSeek与Kimi、Qwen、Tencent Hy3、Xiaomi MiMo、MiniMax及美国SOTA模型进行对比。
方法论与常识提炼
以1M上下文、推理FLOPs和KV cache衡量模型在长文本任务中的成本效率。
DeepSeek V4通过CSA/HCA混合注意力等架构升级，在1M上下文下显著降低相对V3.2的计算和缓存需求，因此更适合长周期任务、智能体工作流和企业级长文本应用。
按照AI token需求、云定价、企业AI agent和消费AI助手增长来评估子行业吸引力。
高盛在2026年4月更新中继续将云与数据中心列为首选子行业，认为该板块最直接受益于AI应用扩散和云/token定价改善。
从Growth、Financial Returns、Multiple和Integrated维度比较股票属性。
披露附录说明，Growth基于前瞻销售、EBITDA和EPS增长，Financial Returns基于ROE、ROCE和CROCI，Multiple基于P/E、P/B、EV/EBITDA等估值指标，Integrated综合成长、回报和估值。
标的映射与对比
研报将主题/逻辑映射到具体标的时的结构化摘要（优势、劣势、对比与风险）。
- 云与数据中心高盛中国互联网首选子行业，直接受益于AI token需求扩张和云/token定价改善。
- 优势
- AI应用扩散、企业AI agent增长、消费AI助手需求提升、长上下文成本下降。
- 劣势
- 算力供给、价格竞争和资本开支节奏可能影响盈利释放。
- 对比
- 相较游戏、电商与本地服务等子行业，云与数据中心在2026年4月偏好排序中位居第一。
- 风险
- 模型价格下行过快、云服务竞争加剧、算力建设不及预期或利用率不足。
- GDS、VNET、Alibaba、Kingsoft Cloud报告列为云与数据中心首选子行业下的关键想法。
- 优势
- 与AI基础设施、云资源和数据中心需求扩张高度相关。
- 劣势
- 具体公司财务与估值细节在本输入中披露有限。
- 对比
- 作为AI token需求增长的直接承接方，相比纯应用层公司更接近基础设施需求。
- 风险
- AI需求兑现节奏、定价压力、资本开支和政策/供应链约束。
- Tencent Holdings (0700.HK)互联网巨头及AI模型/云生态参与者；相关研究中Hy3 preview被视为腾讯AI升级的重要进展。
- 优势
- 核心业务现金流强，具备捕捉AI基础设施和云机会的资源基础。
- 劣势
- 需要独立激励机制以吸引和保留AI芯片/模型顶尖人才。
- 对比
- 相对独立AI公司，互联网巨头现金流和生态更强；相对DeepSeek等独立玩家，组织速度和激励机制可能是挑战。
- 风险
- AI模型竞争、人才激励、资本投入回报和模型定价权不确定。
- Xiaomi Corp. (1810.HK)中国AI模型竞争参与者，报告提到Xiaomi V2.5/MiMo-V2.5系列发布。
- 优势
- 模型更新节奏加快，可能推动商业化和AI应用扩展。
- 劣势
- 与DeepSeek、Alibaba、Tencent、MiniMax等竞争者相比，模型生态和云基础设施地位需持续验证。
- 对比
- MiMo-V2-Pro在OpenRouter滚动30天token使用榜中排名领先，显示较高使用量。
- 风险
- 模型能力、开源节奏、商业化和价格竞争风险。
- MiniMax Group (0100.HK)独立AI公司，报告提到其多/全模态路线及潜在M3/Hailuo发布。
- 优势
- 组织效率和模型设计/推理效率突出，报告估计基础文本API渠道在竞争性定价下仍可实现40% GPM。
- 劣势
- 估值敏感，披露评级为Neutral。
- 对比
- 相对互联网巨头，独立玩家优势在组织效率和决策速度；相对DeepSeek等开源模型，需要维持能力和商业化差异化。
- 风险
- 估值、模型发布节奏、API价格竞争和多模态商业化不确定。
- DeepSeek V4生态作为开源模型和效率基准，对中国AI模型、云和数据中心需求产生外溢影响。
- 优势
- 1M上下文、较低KV cache和推理FLOPs、开源路线、潜在国产算力支持。
- 劣势
- 报告称DeepSeek仍偏基础文本模型，互联网巨头和部分独立模型玩家更偏多模态/全模态。
- 对比
- 在开源模型中具备价格和长上下文效率竞争力，但与美国SOTA模型及中国其他模型在编码、任务完成和多模态上仍需持续比较。
- 风险
- 模型竞争快速追赶、价格下行压缩盈利、国产算力供给节奏及性能验证风险。
关键数据
- DeepSeek V4发布时间2026-04-24报告称DeepSeek于2026年4月24日发布开源DeepSeek-V4 Preview。
- DeepSeek V4 Pro参数规模1.6T总参数，49B激活参数旗舰规模模型，支持1M tokens上下文。
- DeepSeek V4 Flash参数规模284B总参数，13B激活参数相对更小版本，同样支持1M tokens上下文。
- V4-Pro长上下文效率单token推理FLOPs为V3.2的27%，KV cache为V3.2的10%口径为1M上下文场景。
- V4-Flash长上下文效率单token推理FLOPs为V3.2的10%，KV cache为V3.2的7%报告认为对长文本工作负载具有效率优势。
- 中国互联网首选子行业Cloud & Data Centers #1高盛列出的关键想法包括GDS、VNET、Alibaba和Kingsoft Cloud。
- MiniMax基础文本API渠道毛利率40% GPM，GSe报告用作独立AI公司高效模型设计和推理能力的例证。
- OpenRouter token使用变化MiMo-V2-Pro从6.87T升至9.13T；Qwen 3.6 Plus为6.27T；DeepSeek V3.2为5.37T对比2026年4月1日与4月22日滚动30天榜单。
- AIGC To-C/Chatbot参与度2026年3月环比+36%图表标题显示AIGC To-C/Chatbot engagement increased +36% mom in Mar。
- 相关评级与目标价MiniMax Group Neutral HK$858.50；Tencent Holdings Buy HK$495.20；Xiaomi Corp. Buy HK$31.18来自披露页的公司特定评级和价格信息。
影响与含义
若DeepSeek V4的效率提升和国产算力供给兑现，AI模型推理成本可能继续下降，进而扩大企业AI agent、长文本任务、消费AI助手和AIGC应用的试用与商业化空间。对资产影响上，最直接受益的是云与数据中心及具备云基础设施能力的互联网巨头；对模型公司而言，开源和低价会加剧竞争，模型能力差异化、API毛利率和多模态能力将成为关键。
风险
- AI模型发布节奏加快可能导致价格竞争加剧，削弱模型服务定价权。
- 开源模型扩散可能压低API价格，使商业化和毛利率承压。
- 国产算力供给和华为Ascend 950超节点量产若低于预期，DeepSeek V4 Pro降价路径可能延后。
- 长上下文效率优势主要适用于长周期任务，普通短提示场景的需求弹性可能较小。
- 互联网巨头若缺乏独立激励机制，可能在AI人才保留和模型迭代速度上落后独立AI公司。
- 云与数据中心受益于AI token需求的同时，也面临资本开支、利用率、云价格竞争和监管/供应链不确定性。
后续跟踪
- DeepSeek V4 Pro在2026年下半年的价格下调幅度和华为Ascend 950超节点量产进展。
- Kimi K2.6、Alibaba Qwen3.6-Max、Tencent Hy3 preview、Xiaomi V2.5、MiniMax M3/Hailuo等模型的发布节奏和能力对比。
- 编码能力、真实任务完成率和多模态能力是否成为模型定价权的核心差异。
- OpenRouter等API token使用榜中中国模型份额是否继续提升。
- 企业AI agent和消费AI助手带来的云/token需求增量。
- AIGC To-C/Chatbot DAU和用户参与度趋势，尤其是豆包、DeepSeek、Kimi、元宝、千问等应用的份额变化。
- 云与数据中心公司在AI需求、定价、利用率和资本开支上的实际财务兑现。