术，进一步提升模型效率。  02  产业影响：中国赛道迎核心赋能  野村研报对DS-V4的产业影响做出了全球化与本土化的差异化判断：这款模型不会像V3/R1那样对全球AI基础设施市场形成大幅冲击，但将成为推动全球大模型商业化的关键力量；而对于中国AI产业而言，DS-V4的技术创新将成为打破硬件瓶颈、加速产业链协同的核心推手，推动中国AI从算法到应用的全链路升级。  全球市场：加速商业化落地，缓解企业资本开支压力  当前全球头部云服务厂商正持续加码高阶算力，以追求通用人工智能（AGI）的发展目标，算力基础设施的投入逻辑已从“成本控制”转向“性能提升”，因此DS-V4的算力效率优化不会引发全球算力基建市场的大幅波动。  其核心价值在于推动全球大模型与AI应用的商业化变现进程：通过降低训练与推理成本，DS-V4将帮助全球大模型企业和AI应用玩家加速技术落地，缓解行业因持续高额算力投入带来的资本开支压力。  同时，DS-V4在编码、超长代码处理等领域的突破，将进一步推动AI与软件产业的融合，打破市场对“LLM扼杀软件”的担忧，反而让头部软件企业能借助大模型技术打造更强大的软件套件，实现价值增值。  中国市场：突破硬件瓶颈，赋能算力与应用双轮驱动  对于中国AI产业而言，DS-V4的技术创新是破解“芯片墙”与“内存墙”的关键抓手，从算力硬件和应用落地两个维度实现核心赋能，推动中国AI产业链的加速升级。  在算力硬件层面，mHC和Engram的技术创新将弥补本土硬件的短板，推动本土AI算力基础设施的规模化应用。  一方面，Engram的存算解耦机制能释放HBM资源，降低对高端海外芯片的依赖，推动本土服务器、光模块等硬件企业的投资周期加速。  野村研报重点看好〈a class=singleStock target=_blank onmouseover=javascript:tip.createStockTips (event,hs_000938,紫光股份) href=/000938/〉紫光股份（000938）、〈a class=singleStock target=_blank onmouseover=javascript:tip.createStockTips (event,hs_002281,光迅科技) href=/
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