DeepSeek-V4低成本推理跑通国产算力 基座模型跃升倒逼算力供需博弈

中信建投证券最新研报揭示，当前AI模型竞争格局正出现关键转折点：DeepSeek-V4与GPT-5.5同期发布，但两者选择了截然不同的技术路径与商业策略。DeepSeek-V4凭借CSA/HCA注意力压缩与mHC网络重构，在性能逼近闭源旗舰模型的同时，将百万token上下文推理成本压至极低水平，并首次在国产化算力基座上完成完整训练与推理验证。这一突破意味着，国产GPU集群在规模化AI应用中的可行性获得实质性背书。

相比之下，GPT-5.5延续软硬件深度耦合的技术路线，主攻高复杂度知识工作场景，维持高定价匹配高智能的商业逻辑。两种模式的并行演进，折射出当前AI产业的核心矛盾：模型能力持续攀升与算力供给紧张的长期博弈。中信建投指出，基座模型的代际跃升并非单纯缓解算力压力，反而通过拓展智能上限刺激了更多长上下文、长推理链路的应用需求，推理侧算力消耗增速或超预期。

值得注意的是，OpenClaw、Hermes等Agent开发框架与基座模型的协同效应正在放大。研报认为，模型推理成本的下探与智能上限的上移形成共振，为Agent生态加速商业化落地创造了窗口期。但算力供需的结构性紧张能否在国产替代框架下得到有效缓解，仍取决于国产算力集群的实际扩展速度与成本曲线。