周一A股三大指数表现分化，收盘时沪指跌0.12%，深成指涨0.36%，创业板指涨1.2%。两市成交额为1.62万亿元，较上一交易日缩量2423亿元。盘面上，电池（6.16%）、能源金属（+3.6%）、小金属（+3.23%）居行业涨幅榜前列。相反，算力、白酒、存储芯片等回调居前。
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　　算力大牛2连跌停
　　看个股的话，算力概念龙头之一的杭钢股份，继上周五跌停后，周一再次跌停。收盘时封单手数为34.5万手，按最新收盘价11.93元计算，封单金额约合4.11亿元。连续两天跌停，杭钢股份市值蒸发约94亿元，按其4.39万户股民计算，人均亏损约21万元。
　　而连续跌停之前，杭钢股份算是A股的“明星大牛”。春节假期后，杭钢股份先是录得一波9连板行情。到2月27日的17个交易日，杭钢股份录得13个涨停，股价累计大涨183.08%。
　　综合市场观点来看，杭钢股份春节后的强势上涨，与DeepSeek火爆出圈所带来的算力需求预期增强密切相关。春节假期期间（2月3日），杭钢股份全资子公司浙江省数据管理有限公司宣布，已完成DeepSeek-R1大模型的适配工作，并基于国产GPU集群实现了从70亿参数到170亿参数的全系列蒸馏模型部署。
　　到了2月27日晚，杭钢股份发布股票交易严重异常波动公告暨风险提示公告，表示公司算力业务的经营模式主要为硬件设备及相关软件的采购，集成后向客户提供租赁服务，不涉及算力核心技术的研发等，预计2024年度占公司营业收入总额的0.06%，占比极小。此外，公司与 DeepSeek 系统的开发、应用等核心技术无关，且与杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司无任何业务往来。
　　此外，在风险提示公告中，杭钢股份还表示，公司股价严重脱离基本面，存在短期回落风险。1月中旬，杭钢股份披露的2024年业绩预告显示，2024年公司归母净利润预计亏损6.3亿元。从过往业绩来看，杭钢股份上一次年度亏损还要追溯到2015年，这一年归母净利润为-10.89亿元。
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　　算力概念持续降温
　　近日，算力概念持续降温，概念指数已连续3天收阴，累计跌幅为6.85%，其中上周五单日跌幅高达5.27%。
　　从个股角度看，在指数回调的3个交易日里，铜牛信息（-24.01%）、云赛智联（-20.5%）、深桑达A（-20.31%）等前期强势个股纷纷大跌。寒武纪、中兴通讯、浪潮信息等大市值个股，也纷纷累跌超10%。
　　从市值角度看，算力概念板块近三个交易日合计蒸发约4200亿元，其中寒武纪（-426亿元）、工业富联（-338亿元）、海光信息（-327亿元）市值蒸发居前。
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　　算力概念为何降温？
　　作为2025年以来的强势板块，算力概念近几日的持续回调，显然引起了市场的颇多讨论。而综合起来看，以下3个方面被较多提及：
　　一是前期涨幅过高后的技术性回调。数据显示，算力概念年K线已3连阳，其中2023年上涨12.85%，2024年上涨17.27%，2025年以来上涨21.28%。
　　二是DeepSeek推出的R1模型以极低算力消耗实现媲美ChatGPT的性能，其训练成本仅560万美元（传统模型需数亿美元），且使用芯片数量大幅减少。这一技术突破引发市场对“算力过剩”的担忧。不过也有投资人士表示，DeepSeek降低了门槛，会加速AI的渗透，这会变相增加算力的需求。
　　三是随着科技股行情的发酵，近期呈现明显的分化现象，呈现硬件与应用的“冰火两重天”。AI应用端（如豆包大模型、智能终端）持续受资本青睐，而算力硬件（如服务器、光模块）则表现疲软。
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　　算力概念还值得参与吗？
　　虽说算力概念连日降温，但在不少机构看来，算力板块长远看，仍值得关注。华泰证券认为，DeepSeek通过优化推理成本，有望推动LLM商业化应用加速。基于此，看好推理需求释放带动IaaS服务商稼动率提升，云厂商有望受益。其次，考虑到R1带来模型能力提升的同时又可实现低成本部署，有望带动AI应用加速渗透。最后，尽管目前DeepEP仍需要在Hopper+CUDA+NVLink的框架下实现，但中长期来看，随着国产卡的适配跟进，技术有望向更多国产生态迁移，国产AI算力板块有望迎来成长机遇。
　　中信证券则表示，DeepSeek在模型训练成本降低方面的最佳实践，料将刺激科技巨头采用更为经济的方式加速前沿模型的探索和研究，同时将使得大量AI应用得以解锁和落地。算法训练带来的规模报酬递增效应以及单位算力成本降低对应的杰文斯悖论（效率提升反而令资源消耗激增）等，均意味着中短期维度科技巨头继续在AI算力领域进行持续、规模投入仍将是高确定性事件。
　　海通证券也持有类似观点。DeepSeek低成本、高性能和开源等特性，有望推动AI大模型加速升级迭代，加速AI商业化应用的步伐。展望未来，首先是云服务商将受益于开源模型带来的算力和云服务需求增长，之后消费电子、人形机器人、AI医疗、AI娱乐等领域将受益于AI应用的大规模商业化落地。其次，中期维度随着AI大规模商业化应用，算力需求确定性依然较高。
（文章来源：东方财富研究中心）