每經AI快訊，興業證券指出，Deepseek利好應用端側，算力需求繼續高速增長。Deepseek降低了pre-training階段的成本，但加速應用落地后推理側需求有望爆發，同時，海外巨頭仍在探索大算力下更強大的模型：1、前期訓練成本不代表模型的全部花費。pre-training只占總成本中很小的一部分；2、未來推理對算力的需求更大，推理所需的算力成本與用戶數量呈正相關；3、在AI基礎設施上進行大量投資將隨著時間的推移成為戰略優勢。定制化ASIC需求強勁，AI景氣度持續性得以確認。根據博通業績會的預期，預計2027年3家客戶的ASIC+網絡產生的需求達到600-900億美元。AI服務器設計迭代升級，PCB價值量有望提升。