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报告概述

本报告聚焦2026年4月发布的DeepSeek V4和Kimi K2.6两个国产AI大模型，深入分析其模型架构创新（如DeepSeek V4的混合注意力机制和Kimi K2.6的Agent Swarm编排）、性能表现、价格效率以及国产算力适配现状。报告基于官方技术文档和公开数据，系统对比了这两个模型与国内外主流模型的差异，并测算其对推理侧算力新增需求的拉动效应。旨在帮助读者理解国产大模型的技术进展和“国产算力+国产模型”自主可控趋势，为产业投资提供参考。

报告的核心结论

DeepSeek V4实现百万token原生上下文，推理效率大幅提升

通过CSA/HCA混合注意力机制和KV cache压缩，V4-Pro在百万token场景下单token推理算力降至V3.2的27%，KV cache占用降至10%；V4-Flash进一步压缩至10%和7%。这使得长上下文应用从可运行向可部署过渡，大幅降低推理成本。

Kimi K2.6强化长程代码和Agent Swarm编排能力

K2.6支持300个子Agent、4000步协同执行，在12小时以上连续执行、4000多次工具调用和14轮迭代中完成模型推理任务。其Agent能力偏向真实工作流执行，适合代码生成、前端开发、运维自动化等复杂工程场景。

国产AI芯片与DeepSeek V4、Kimi K2.6实现Day 0适配

华为昇腾、寒武纪、壁仞等国产芯片在模型发布第一时间完成适配，开辟了国产大模型适配国产算力的新方向。国产AI产业自主可控建设从单向适配转向“国产算力+国产模型”双向奔赴，有望加快自主可控节奏。

新模型将拉动AI加速卡、CPU和超节点等硬件需求

假设日均tokens调用量40-70万亿，预计新增AI加速卡11-47万张、CPU 5-24万颗、超节点283-1236台。推理成本下降将刺激Token消费量指数级增长，进而带动算力租赁和IDC需求。

报告回答的关键问题

DeepSeek V4相比前代有哪些核心提升？

DeepSeek V4重点提升长上下文效率，引入CSA/HCA混合注意力机制，在百万token场景下推理算力降至V3.2的27%，KV cache占用降至10%。同时Agent能力和世界知识领先国内开源模型，性能接近GPT-5.4等闭源模型，且延续低价策略。

Kimi K2.6适合哪些应用场景？

Kimi K2.6擅长长程代码任务、多模态Agent执行和复杂工作流。通过Agent Swarm并行编排，可支持300个子Agent协同，适合前端生成、视觉转代码、运维自动化、多文档分析等需要长时间自主执行和工具调用的场景。

国产算力如何支持最新AI大模型？

华为昇腾、寒武纪、壁仞等国产芯片在模型发布当日即完成适配，通过算子优化、低精度计算（如FP8、MXFP4）和多流并行等技术实现高效推理。昇腾超节点通过芯片间高速互联提升Tokens吞吐量，寒武纪自研融合算子库加速新结构。

DeepSeek V4和Kimi K2.6将如何影响AI算力市场？

新模型推理成本下降将刺激Token消费量快速增长，预计日均调用量达40-70万亿，由此拉动国产AI加速卡、CPU和超节点采购需求。同时加速国产芯片替代，带动算力租赁和IDC订单锁定，并推动算力调度运营商业模式创新。

报告中的代表性数据

单token推理FLOPs降至V3.2的27%，KV cache占用降至10%

DeepSeek V4-Pro百万token推理效率

2026年4月，根据DeepSeek官方技术文档，在100万token场景下，V4-Pro相比V3.2显著降低计算和存储开销，V4-Flash进一步压缩至10%和7%。

11万至47万张

新增AI加速卡数量测算

预计，假设DeepSeek V4和Kimi K2.6日均tokens调用40-70万亿，以及单位AI加速卡吞吐量2000-5000 tokens/秒、每天运行18小时，测算得出新增采购量。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 完整市场数据与趋势图表：包含DeepSeek V4和Kimi K2.6与国内外主流模型的Benchmark全维度对比图、上下文长度与价格对比表、国内大模型Tokens使用量趋势图等。
  • 研究模型与评价维度：详细阐述DeepSeek V4的CSA/HCA混合注意力机制、mHC和FP4量化感知训练，以及Kimi K2.6的Agent Swarm架构和多模态融合方案。
  • 厂商分析：覆盖华为昇腾、寒武纪、壁仞等国产AI芯片厂商的适配方案，包括CANN软件栈、Neuware生态、BIRENSUPA平台等，以及相关服务器和应用厂商分析。
  • 案例与评测结果：提供Kimi K2.6在CodeBuddy、Vercel等合作伙伴的评测数据，以及DeepSeek V4在长上下文、Agent等场景的benchmark表现。
  • 算力需求测算模型：详细说明假设条件（日均tokens、单卡吞吐量、运行时间、超节点配置等），并给出AI加速卡、CPU、超节点数量的敏感性分析表。
  • 投资建议与重点公司估值：列出寒武纪、浪潮信息、卓易信息、星环科技等公司的评级、目标价和财务预测，以及各细分领域的推荐标的。
  • 风险提示：包括国产AI大模型商业化落地不及预期、行业竞争加剧、国产算力供应链不稳定及性能差距导致的采购风险等详细分析。
  • 算力调度运营商业模式：介绍算力银行、算力超市等创新模式，以及算力资源利用率低、区域错配、异构管控等现状分析。

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