智通財經 APP 獲悉，開源證券發佈研報稱，近期 DeepSeek R1 模型受到廣泛關注，其通過架構與算法創新顯著降低開發成本，並達到較為理想的模型效果，同時支持不同級別蒸餾模型 (目前支持 1.5/7/14/32/70/671B 參數) 的本地部署，在把大模型 “縮小” 的過程中儘可能地保留其能力。隨着 DeepSeek 等模型在 PC 端本地部署的推進，有望帶動用户體驗到更高效、個性化的 AI 服務。此背景下，強調模型能力決定產品體驗，PC 產品體驗的質變有望會帶動換機浪潮。<h2>開源證券主要觀點如下：</h2>為何本地部署第一站是 PC：強大的硬件能力與生產力屬性(1) PC：終端最寬裕的硬件性能。PC 可擴展性強，能夠配置更高性能的 GPU、NPU 等以高效處理複雜運算，同時也有更大的空間配置更多存儲與內存，保證模型順利運行，手機及智能眼鏡等載體則較為受限。(2) PC：AI+ 生產力直擊消費者痛點。PC 包含生產力工具和個人管家兩大屬性，AIPC 能夠在辦公時快速處理文檔、分析數據；生活裏規劃日程、管理事務；創作時提供靈感、高效完成設計，如豆包 2024 年 9 月發佈文生視頻模型，手機等設備在上述場景相對受限。為何消費者需要 AI PC：個性化與複雜生產的需求AIPC 的核心在於通過本地運行大模型，更定製化、更高效、更安全地解決個性化的問題。此前，AIPC 已經能夠完成文生文、文生圖、自動報告生成及 AI 本地知識庫等功能，但由於模型能力限制，通常採用雲 + 端混合模型方案。而目前，從 DeepSeek R1 蒸餾出的模型性能進一步提升，例如 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 分別在 AIME2024 和 MATH-500 上取得了 72.6% 和 94.3% 的成績，並在大多數基準上顯著超過了 OpenAI-o1-mini。同時，聯想、華為等品牌廠商也將 Deepseek 接入其系統，以為用户帶來更加智能、便捷的 AI 交互體驗。產業鏈影響猜想：整機：整機廠在 AIPC 落地過程中起決定性的整合作用，完成技術收斂和產業縫合，交付完整的 AIPC 體驗。有望受益 AIPC 滲透帶來的換機需求。存儲：AIPC 滲透有望帶動存儲需求增長與性能升級。據美光，70B 參數 4 位精度的 Llama2 模型完成 1.4Token/s 的輸出大約需要 42GB 內存。少於 10B 參數的模型也需要大約 2GB 的增量內存。從聯想元啓系列 AIPC 觀察，32GB 內存 +1TB 閃存或為標配。散熱：AIPC 算力與功耗提升帶動散熱需求，均熱板/石墨散熱片等高價值方案可期。PCB：低耗損 +HDI 或為 PCB 的兩大趨勢。結構件：輕量化高端化趨勢明顯，此外 AI 也促進 PC 定義，如華為預計 3 月將推出的摺疊屏 PC 也將帶動相關需求。受益標的(1) 品牌整機及 ODM：聯想集團 (00992)、華勤科技 (603296.SH)、立訊精密 (002475.SZ)、億道信息 (001314.SZ) 等。(2) 散熱：飛榮達 (300602.SZ)、中石科技 (300684.SZ)、思泉新材 (301489.SZ)、隆揚電子 (301389.SZ) 等；PCB：奧士康 (002913.SZ)、勝宏科技 (300476.SZ) 等。(3) 結構件：春秋電子 (603890.SH)、領益智造 (002600.SZ)、藍思科技 (300433.SZ)、光大同創 (301387.SZ) 等。(4) 零部件：萊寶高科 (002106.SZ)、翰博高新 (301321.SZ)、匯創達 (300909.SZ) 等。(5) 芯片：海光信息 (688041.SH)、龍芯中科 (688047.SH)、芯海科技 (688595.SH)、東芯股份 (688110.SH)、聚辰股份 (688123.SH)、瀾起科技 (688008.SH)。風險提示AIPC 滲透不及預期、AIPC 產品體驗不及預期、下游需求不及預期。

深度求索

開源證券發佈研報指出，隨着 DeepSeek 等模型在 PC 端的本地部署，用户將體驗到更高效、個性化的 AI 服務。PC 憑藉強大的硬件性能和生產力屬性，成為 AI 模型落地的首選平台。DeepSeek R1 模型通過創新架構和算法顯著降低開發成本，支持多級別蒸餾模型的本地部署，提升了模型性能，滿足了消費者對個性化和複雜生產的需求。

智通財經

飛榮達

勝宏科技

美光科技

春秋電子

億道信息

翰博高新

藍思科技

萊寶高科

聯想集團

瀾起科技

龍芯中科

芯海科技

匯創達

PCB Bancorp

奧士康

華勤技術

聚辰股份

OpenAI

明源雲

東芯股份

中石科技

立訊精密

領益智造

華為

開源證券：PC 憑藉高性能硬件和生產力屬性有望成為 AI 端側模型落地首站