DeepSeek的成功为中国AI应用追赶提供了关键契机。模型成本的快速下降和开源协议的放宽，使得中国AI应用开发的阻力显著减少。华泰证券指出，2025年将看到中国AI应用从“模型追赶”向“应用落地”的重心转移。国内Agent应用将沿两条路径演进：平台型软件复制海外路径、垂类行业应用加速迭代。数据中台的价值逐步提升，国产大模型生态有望催生丰富的应用层创新。本报告基于华泰证券2025年1月发布的《DeepSeek模型深度解析》，深入分析中国AI应用追赶趋势。
中国AI应用追赶总览
过去两年中国AI产业发展相对侧重于模型层（大模型开发），应用层的落地进展较缓。DeepSeek的突破有望改变这一格局。模型优化使得AI应用阻力减少，缓解了数据质量较低等问题。DeepSeek-R1采用MIT许可证开源，允许商业使用，这为国内开发者提供了高性能、低成本的模型选择。华泰证券认为，2025年重心将从“模型追赶”转向“应用落地”，国内Agent应用有望迎来加速发展期。
Agent应用的两条演进路径
区别于海外2B应用，国内2B软件具有更强的行业属性，Agent应用将沿两类方向演进。平台型软件复制海外路径，业务功能更偏向后台业务效率提升，代表公司包括用友网络（基于YonGPT 2.0打造100多项智能应用，落地徐工集团、云南白药等）、金蝶国际、泛微网络（与腾讯合作打造10余种场景Agent）。垂类行业应用加速迭代，业务功能更偏向前台业务效率提升，代表公司包括金山办公（WPS AI 2.0新增AI写作助手等功能）、鼎捷数智（工业领域Agent）、新致软件（保险领域Agent）、同花顺（金融领域Agent）。华泰证券认为，两类路径将并行发展。
数据中台的战略价值
面向AI的数据中台产品具有三大特征：全量企业数据聚合、高质量企业数据治理、面向AI应用开发的工程环境。国内本地化数据治理难度高于海外，且大厂数据中台产品多聚焦多云数据聚合，本地化数据中台产品有望成为独立品类释放价值。海外软件厂商已将数据中台作为AI战略的核心——SAP将统一结构化和非结构化数据、整合SAP及非SAP数据以提升AI代理能力；ServiceNow的Workflow Data Fabric和RaptorDB Pro获得了市场认可。国内相关公司包括星环科技（Sophon LLMOps）、普元信息、第四范式等。华泰证券认为，数据中台的价值有望在DeepSeek驱动的AI应用浪潮中持续提升。
投资方向与核心标的
华泰证券建议从三个方向把握中国AI应用追赶的投资机会。Agent应用提供商方向：平台型软件关注用友网络、金蝶国际、泛微网络；垂类行业应用关注金山办公、鼎捷数智、新致软件、同花顺。大模型厂商实施商方向：关注汉得信息（与字节跳动合作落地多个Agent标杆项目）、能科科技（与华为合作，累计Agent合同价值约2.7亿）。数据中台方向：关注星环科技、普元信息。华泰证券认为，DeepSeek的突破有望开启中国AI应用发展的新阶段，模型成本的下降将加速应用层创新。
表：中国Agent应用厂商分类| 分类 | 代表公司 | 核心优势 | 模型合作方 |
|---|
| 平台型软件 | 用友网络、金蝶国际、泛微网络 | 企业级应用广度 | 华为、百度、阿里、腾讯 |
| 垂类行业应用 | 金山办公、鼎捷数智、新致软件 | 行业Know-how | MiniMax、智谱、阿里 |
| 大模型实施商 | 汉得信息、能科科技 | 项目实施能力 | 字节跳动、华为 |
| 数据中台 | 星环科技、普元信息 | 数据治理能力 | 自研 |
