本报告导读：

AI 大模型演进路线愈发聚焦算法创新，同时带来算力成本的下降，又进一步扩展应用边界，最终加速大模型能力在传统行业的渗透，或带来新一轮产业升级机遇。

投资要点：

投资建议：DeepSeek 发布NSA（Native Sparse Attention）相关论文，突破长文本处理瓶颈，低成本模型训练可行性推动AI 大模型转向算法效率竞争。通过降低AI 应用开发门槛，有望激发新一轮创新浪潮，最终加速AI 在各行业的渗透，带动整个产业链升级，从基础设施到应用层都将会迎来新的发展机遇。推荐标的：鼎捷数智、福昕软件、神州数码、科大讯飞，受益标的：优刻得、海天瑞声。

NSA 通过原生稀疏注意力机制在长上下文处理实现突破。长上下文处理是大模型发展的关键瓶颈之一，softmax 架构中注意力计算占解码64k 上下文总延迟的70%-80%。NSA 采用三条并行的注意力分支：压缩注意力捕获全局信息，选择性注意力保留重要token，滑动窗口注意力处理局部上下文，在通用基准测试中不逊于全注意力模型，同时实现了长文本处理的效率提升。

算力门槛的降低将加速AI 民主化进程。NSA 技术通过端到端的稀疏训练显著降低了预训练所需的计算资源，减少了A100 GPU 在预训练过程中的使用时长，降低了企业开发大模型的资金与技术门槛，使更多中小企业有机会参与AI 底层开发。算力门槛的显著降低，将推动AI 技术从少数科技巨头向更广泛市场普及。

长文本处理能力的提升将催生新的应用场景，驱动商业模式创新。

NSA 技术使模型能够直接处理整本书籍、代码仓库或千轮级别的客服对话。这种长序列处理能力的提升，将显著扩展AI 在文档分析、代码生成等领域的应用边界。特别是在边缘计算等低延迟场景中，NSA 的高效推理特性或催生出全新的商业模式，从而也给硬件厂商、解决方案商等带来新的市场机遇。

风险提示：技术竞争加剧、商业化进程不及预期的风险。