估值2000億！ 榮耀IPO進程漸近

自從榮耀獨立以來，關於其上市的傳聞就從未停歇，不過這一次走到了關鍵的一步。

有媒體引述知情人士消息，從華為分拆出來的智慧手機製造商榮耀（Honor），自今年第四季度啟動股份制改造以來進展順利，股改已於12月28日完成，榮耀終端公司名稱變更為“榮耀終端股份有限公司”。

2020年，榮耀從華為體系完全剝離出來開始獨立運營。 根據IDC數據，2024上半年中國大陸智慧手機市場以出貨量計算，榮耀的市場份額為15.7%，以銷售額計算榮耀的市場份額為10.7%。

消息表示，本次股份制改造涉及公司形式及名稱變更，不影響榮耀的日常經營。 股改完成後，榮耀將適時啟動IPO流程，將在相應的過程中披露進一步消息，為實現公司下一階段的策略發展，榮耀將通過首發上市推動公司登陸資本市場。

天眼查信息顯示，榮耀終端有限公司註冊地址位於廣東省深圳市，法定代表人為吳暉，註冊資本約322億元。

目前榮耀股東層由23家股東組成，包括深圳市智信新資訊技術有限公司、深圳市鵬程新資訊技術合夥企業（有限合夥）、深圳國資協同發展私募基金合夥企業（有限合夥）、國信資本有限責任公司、京東方科技集團股份有限公司以及中國移動、中國電信等。

2023年11月，榮耀借殼上市的傳聞引發市場關注，深城交、深振業A、天威視訊等多股大漲。 但隨著榮耀否認借殼上市，相關概念股股價大幅回落。

榮耀CEO趙明此前曾確認「我們肯定在中國上市，借殼上市從來不是榮耀的選擇」。。

此前有媒體報導稱，一份榮耀Pre-po融資計劃顯示，榮耀擬於2024年遞交材料申報創業板上市，Pre-ipo輪估值為2000億元。

榮耀股改完成的消息很有可能會再次刺激市場的炒作情緒， A股有不少公司參股榮耀或者與榮耀有業務方面的合作，可能會受到市場的關注。

12月26日晚，國產AI大模型DeepSeek-V3版本正式發佈，這一模型來自頭部量化投資機構——幻方量化。

通過演算法和工程上的創新，DeepSeek-V3 的生成吐字速度從 20 TPS 大幅提高至 60 TPS，相比 V2.5 模型實現了3倍的提升，為用戶帶來更加迅速流暢的使用體驗。 當前版本的 DeepSeek-V3 暫不支援多模態輸入輸出。

在多項基準測試中，DeepSeek-V3的成績超越了Qwen2.5-72 B和Llama-3.1-405 B等其他開源模型，並在性能上和世界頂尖的閉源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

在數學能力方面，DeepSeek-V3大幅超過了所有開源閉源模型。 在Aider多語言測試排行榜中，DeepSeek-V3以48.4分排名第二，僅次於OpenAlo1的61分。 而在LiveBench的測評中，DeepSeek v3是最強的開源大語言型，並在非推理模型中，排名第二。

來源：DeepSeek公眾號

官方介紹，通過在演算法、框架和硬體方面的協同優化，DeepSeek V3的訓練成本變得非常經濟。

值得注意的是，根據其技術報告，作為一個超過700B參數的大模型，他的GPU用量、GPU小時數都遠遠低於Meta的Llama-3-405B：GPU數量大約是1/8，GPU小時數量大約是1/11。

簡單來說，相對於其它前沿大模型，DeepSeek-V3 消耗的訓練計算量較少，但其性能卻能夠比肩乃至更優; 這一度引發了市場對算力需求的擔憂，週五A股下午一點半中科曙光、瀾起科技、龍芯中科、景嘉微等算力相關個股出現跳水。

廣發證券報告表示，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有兩點。 第一，DeepSeek-V3採用的DeepSeek MoE是通過參考了各類訓練方法后優化得到的，避開了行業內AI大模型訓練過程中的各類問題。 第二，DeepSeek-V3採用的MLA架構可以降低推理過程中的kv緩存開銷，其訓練方法在特定方向的選擇也使得其算力成本有所降低。

不過，有業內人士表示，DeepSeek-V3本身是一個垂類的模型，並不是OpenAl、Gemini、豆包等通用大模型。 是針對特定任務和設計進行的，旨在提高效率的同時保持高性能。

除此之外，它的訓練時間減少和算力需求降低，主要得益於演算法優化、硬體適配和模型架構改進。 然而，這並不意味著 AI 訓練對算力的要求普遍降低，因為 AI 領域的整體趨勢仍然是模型規模和複雜性不斷增加。

DeepSeek-V3體驗位址：chat.deepseek.com

論文連結：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/DeepSeek_V3.pdf

12月27日，上海市印發《關於人工智慧“模塑申城”的實施方案》。 《實施方案》提出，到2025年底，建成世界級人工智慧產業生態，力爭全市智慧算力規模突破100EFLOPS，形成50個左右具有顯著成效的行業開放語料庫示範應用成果，建設3-5個大模型創新加速孵化器，建成一批上下游協同的賦能中心和垂直模型訓練場。

其中提到，打造超大規模自主智算集群。 建設自主可控智算支撐底座，支撐全市人工智慧創新應用的算力需求。 加快通用圖形處理器、專用積體電路、可程式設計門陣列等自主智算晶片攻關，強化分散式計算框架、並行訓練框架等自主軟體研發。 建設自主智算軟硬體適配中心，推進自主智算晶元測試和集群驗證。 培育智算雲服務商，探索訓推一體的服務模式。 優化市級智慧算力公共服務平臺，提升算力資源統籌調度能力。 提升綠電供給能力，降低全市各類智算中心用電成本。

其中還提到，依託頭部企業和科研機構，打造虛實融合的超大型實訓場，建設支撐實訓場的高性能計算集群、高精度三維建模和高品質訓練數據集，創建與物理實體對應的高精度模擬環境和模擬訓練系統，搭建超大規模城市級的模擬應用場景，率先賦能具身智慧、自動駕駛等大模型實訓。

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