AI行業觀察：微信接入DeepSeek R1模型；百度全面整合文心大模型

近日，微信和百度兩大超級應用平臺相繼宣佈接入國產大模型，引發市場對AI算力供需矛盾的廣泛關注。微信正灰度測試接入DeepSeekR1模型，用戶可通過對話框頂部的“AI搜索”入口免費調用該模型的深度推理功能；百度搜索則全面整合DeepSeek與文心大模型的深度搜索能力，支持開發者調用模型創建智能體。兩大平臺憑藉超10億月活的用戶基礎，或將加速AI技術向大衆市場滲透，同時推動推理算力需求爆發式增長。

模型普惠化：超級入口帶動AI技術下沉

微信作爲月活13億的國民級應用，其AI搜索功能的開放標誌着大模型技術首次觸達下沉市場。騰訊官方表示，該功能僅整合公衆號生態及全網公開信息，不涉及用戶隱私數據。儘管當前處於灰度測試階段，但即使小比例用戶使用AI搜索，其併發請求量也將對算力資源形成顯著壓力。銀河證券分析指出，DeepSeek模型通過架構優化將推理成本降至行業極低水平，使得大規模商業化落地成爲可能，而微信的接入將進一步加速應用普及。

百度的深度搜索功能則通過文心智能體平臺開放模型調用權限，開發者可快速構建調優智能體。中信證券認爲，DeepSeek的工程化能力創新實現了算力成本極致優化，其動態路由架構（MoE）和模型壓縮技術顯著降低單任務算力消耗，爲端側部署高性能模型提供新方向。開源證券則強調，低成本模型降低了企業接入AI的門檻，將拉動推理側算力需求增長，推動AI基礎設施部署進入快車道。

市場反饋顯示，DeepSeek模型接入已引發現象級需求。例如，即時AI應用（ima）上線首日即因用戶激增導致服務器崩潰，暴露出推理算力供給的短期瓶頸。業內預測，未來5年國內推理算力年複合增速將達190%（IDC數據），而TIRIASResearch預計推理算力佔比將升至95%。這一趨勢表明，AI技術從實驗室走向實際應用的過程中，推理需求的爆發將遠超訓練算力。

推理算力產業鏈：供需矛盾催生基礎設施升級

當前，互聯網廠商普遍面臨模型接入後的“服務繁忙”問題，反映出推理算力需求與供給的嚴重失衡。雲廠商需部署高性能GPU或國產算力芯片，並升級數據中心架構以提升算力利用率，但短期內大規模投入難以實現。中金公司指出，AI投資主線正從“大模型-訓練算力”向“AI應用-推理算力”延伸，算力缺口或推動行情迴歸硬件產業鏈。

硬件層面，國產推理芯片、光通信模塊及液冷技術成爲關鍵突破點。中信證券建議關注晶圓代工、定製化存儲及終端SoC等領域；銀河證券則強調，端側AI設備（如手機、眼鏡）將受益於模型輕量化趨勢。此外，AI數據中心（AIDC）需求激增，第三方服務商有望承接雲廠商的溢出需求。浙商證券測算顯示，微信全面開放AI搜索後，其推理算力需求可能達到當前頭部雲廠商的數十倍，倒逼基礎設施快速迭代。

值得注意的是，技術迭代與成本壓縮並未打破算力需求的長期增長邏輯。儘管DeepSeek通過創新將千億參數模型運行成本降至邊緣設備可承受範圍，但應用場景的多元化仍將推高算力總量需求。開源證券指出，AIAgent技術進步與B端應用成熟將形成雙向驅動，醫療、金融等“AI+”領域或成爲下一階段行情擴散的重點。

綜合來看，國產大模型與超級入口的結合正在改寫AI行業生態。短期看，推理算力供需矛盾將催化硬件產業鏈升級；長期看，技術普惠化帶來的應用爆發將重塑算力消耗結構，推動AI從工具向生產力全面演進。

本文源自：金融界

作者：AI君