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　　　　当前，面对DeepSeek以高性价比强势破局，以xAI为代表的部分AI厂商依然坚持花重金“卷算力”，大模型领域为何会形成上述两种路径的分化？在田丰看来，这与“Scaling Laws”（尺度定律）的性价比降低有关。

具体来看，申万宏源证券认为：首先，DeepSeek在训练环节的创新优化符合AI产业发展方向，中国AI产业投资机会的全球关注度提升，这可能是短期A股相对全球股市重要的超额收益来源。其次，专用AI芯片（ASIC芯片）的渗透进程可能加速，AI应用的发展同样有望加速。最后，DeepSeek引发的短期结构性冲击客观存在，或对英伟达产业链形成扰动。

　　　　相比已经普遍采用的模块式智驾系统，端到端的神经网络算法模型“聪明”与否，极度依赖海量的真实数据来训练，只有经过海量数据训练，神经网络才能从“小模型”变成好用的“大模型”。这也意味着，伴随着自动驾驶车辆行驶数据量的增加以及高阶智驾在算力等方面的持续投入，端到端智驾的发展会越来越好。另一方面，随着算力的投入和端到端开发复杂程度的提高，现阶段端到端的成本也有一定程度增加，随着未来的大规模推广应用，成本有望逐步下降。