智能化

该报告指出通信行业在 2024 年迎来新机遇，算力持续迭代升级、连接向空天地一体化扩展，以电信运营商为代表的通信国央企红利稳增长且业务转型价值有望重估 。

AI 变革新阶段：展望 2025 年，我们判断 AI 变革正式进入新阶段：即应用开始大范围铺开，推理的算力需求开始占据主导地位，训练的算力需求仍维持高增长态势。主要原因：1、在硬件快速迭代、模型优化和竞争驱动下，token 成本下降迅速，4o 和 o1 模型性能有望成拐点，应用爆发基础已夯实；2、o1 模型推动训练和推理 Scaling Laws，新技术思路推动模型迭代持续，训练需求有望继续高增长，推理需求爆发有更强驱动力。AI 在技术和应用上的进步驱动各国竞相开启 AI 战略竞争，国产化进程加速。我们重点看好 AI 算力、AI 应用和通信半导体三大投资方向，运营商、设备商仍具备较好配置价值。

自 2023 年 ChatGPT 面世以来，在训练和推理模型双轮驱下，云端 AI 算力产业链迎来高速发展。2024年端侧 AI新品落地提速，AI手机和 AI PC渗透加快，创新延伸至AI眼镜和智能家居等领域。展望2025年，考虑到全球经济温和复苏、手机/PC 需求持续回暖、通用/AI 服务器增长延续和端侧 AI 创新周期，我们预计2025 年科技板块维持高景气度，建议关注两大主线：1）AI 算力需求扩张和服务器/网络新架构升级，建议关注比亚迪电子和鸿腾精密等服务器 ODM 和零部件公司；2）端侧 AI创新落地提速（手机/PC/穿戴/眼镜/智能家居/EV），建议关注小米集团、舜宇光学、瑞声科技、比亚迪电子、鸿腾精密、立讯精密、京东方电子和英恒科技。

新品频发，拥抱“AI+”：1）AI 手机引领行业成长：厂商围绕 AI 影像、智能通话、智能搜索等功能已经提前布局 AI 应用，AI 手机将带动新一轮换机潮；2）品牌整机厂商纷纷加码 AI PC 产品：当前 AI 大模型主要还是运行在云端，终端设备需要联网才能获得 AI 能力的加持。对于 AI PC 的发展潜力，各品牌整机厂商纷纷加码 AI PC 产品。群智咨询预计 2024-2027年全球 AIPC 整机出货量年复合增长到达 419%。3）AI 眼镜产品的用户体验将持续进阶：AI 智能眼镜融合了视觉、听觉以及语言等人体重要感知交互方式，有望成为 AI 技术落地的最佳硬件载体之一。

AI大模型是什么？ AI大模型作为人工智能领域的重要突破，其超大规模参数和超强计算资源使得机器能够处理海量数据，完成各种复杂任务 AI大模型，通常指的是基于深度学习技术构建的、具有大量参数和强大功能的的人工智能模型。数据、算力和算法是AI大模型发展的三大核心要素。这些模型通过学习海量数据和深度神经网络的优化，在各种任务上取得了显著成果。

AI 智能眼镜大势所趋，眼镜公司先行受益。推荐博士眼镜，国内眼镜零售头部企业，门店超 500 家，战略合作雷鸟创新等智能眼镜品牌；推荐康耐特光学，镜片出海头部企业，已与跨国消费电子企业签署产品供应框架协议，且成立 XR 研发和服务中心；受益明月镜片(国内镜片品牌头部企业、布局智能眼镜业务)。此外爱施德/天音控股(国内手机等消费电子产品零售分销领域头部企业)或望受益智能眼镜行业崛起。

LLM：推理端降本超预期，使更多AI应用在商业上可行。近一年LLM性能迭代加速，从纯文本模型向多模态和复杂推理模型迭代，大模型参数Scaling Law已接近上限，但同等量级参数的模型调用成本在快速下降。生成式AI搜索引擎主要满足用户的长尾需求，以LLM为核心进行工程优化，产品护城河不明显，商业模式仍在探索中。 MaaS：北美科技巨头资本支出持续提升，算力供不应求。MaaS围绕模型的生命周期设计产品和服务，包括模型开发、数据处理、训练调优、配套服务等，当前，北美科技公司陆续进入新一轮AI投资周期，资本支出大幅增加，短期内对高端AI芯片的需求仍较为强劲。北美三大云厂商围绕MaaS布局的聚焦差异化竞争优势。

人形机器人的量产元年即将到来。2024 年是人形机器人产业化进程的重要一年，经过了数年的探索、开发和方案迭代，目前全球大部分头部人形机器人产品都已经在 24 年取得了阶段性成果，陆续投入实际生产场景进行试点测试。特斯拉 Optimus 作为关注焦点，Gen-2 已经在特斯拉工厂进行测试，根据 2024 年特斯拉股东大会，马斯克预计 25 年“有超过 1,000 个或几千个 Optimus 机器人”在特斯拉工作，26 年逐步实现规模性量产。

2024年，由AI、智能终端等创新力量驱动的新一轮半导体景气上行周期持续爬坡，从全球半导体销售额来看 ，24Q3季度销售额增长速度实现2016年以来的最大增速，而2024年9月创造了市场有史以来最高的月度总销售额记录，晶圆代工龙头台积电、中芯国际24Q3单季收入均创历史新高，行业整体正强劲增长。从当前稼动率水平来看，24年初至今，各大晶圆厂稼动率快速攀升，部分已满载甚至超百。需求与稼动率共振向上的趋势有望延续到2025年，半导体行业有望延续增长。 美国对华技术封锁的广度和深度都在不断拓展，从数量上来看，自2018年美国禁止中兴从美国进口至今，已有近千家中国企业/机构被列入实体清单；在制裁手段上，更是通过“组合拳”针对AI、先进制程、设备、HBM等高精尖领域重点围堵，中美科技博弈步入新阶段。回顾历史，每一次美对华核心科技的重大制裁都间接快速推动了我国半导体产业的巨大进步，而新一轮制裁有望再次为半导体国产化吹起冲锋号，自主可控进程迈入新阶。

人工智能浪潮席卷全球，正以前所未有的速度、广度和深度改变生产生活方式，对全球经济社会发展和人类文明进步产生深远影响。近年来，语言大模型、多模态模型、智能体和具身智能等领域不断出现突破性创新，推动人工智能迈向通用智能初始阶段。与此同时，人工智能的工程化持续加速推进，新产品新模式层出不穷，行业应用走深向实。 特别是过去一年，全球大模型井喷式发展。技术层面，缩放定律（Scaling Law）依然有效，语言大模型技术多维度能力持续进化，视觉大模型和多模态模型加速迭代，探索交叉模态融合处理。计算平台与模型创新紧密耦合，大规模分布式训练成为框架的新发力点，分布式训练支持、混合精度计算支持、高速互联通信等新要求驱动计算底座迭代升级。软件工具链全面优化升级，加速模型生产质效变革、提升模型部署推理效能、助力智能应用快速部署。高质量多模态数据集成为推动模型能力提升的关键，高水平数据标注和合成数据等新技术取得快速发展和突破。应用层面，专用智能应用逐步成熟，通用智能落地前景广阔。重点行业人工智能应用走深向实，贯穿产品研发设计、生产制造、营销服务、运营管理全流程，在提质增效的同时，逐步渗透并引导产业变革。从产业链各环节应用来看，大模型落地呈现“两端快、中间慢”的阶段特征。“选、建、用、管”体系化推动落地应用成为加速人工智能走向实用化、普惠化的行业共识。安全方面，人工智能技术应用带来自身安全、衍生安全两大类风险挑战，各国治理进程不断提速，全球人工智能治理正处于“从原则走向实践”的关键阶段。展望未来，引入强化学习等技术来增强大模型能力仍是近期技术演进的重点方向，多模态模型、智能体有望加速突破，具身智能成为迈向通用人工智能的重要一步。面向中远期，类脑智能等颠覆性技术的成熟，有可能为人工智能发展带来更广阔的想象空间。随着人工智能赋能新型工业化向纵深发展，人工智能在实体经济中的应用场景将进一步拓展，加速向生产制造环节渗透，加速迈向全方位、深层次智能化转型升级新阶段。

党中央、国务院高度重视人工智能发展，习近平总书记强调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。贯彻党的二十届三中全会精神，落实 2024年政府工作报告关于“深化大数据、人工智能等研发应用，开展‘人工智能+’行动”等工作部署，为充分发挥我国超大规模市场和丰富应用场景优势，以应用为牵引推动人工智能技术与行业深度融合，加快行业应用建设统一架构设计，集中力量打通从模型到应用的落地堵点，降低应用开发验证门槛，提高部署效率，加快形成人工智能规模化应用正成为市场关注的重点。

本篇报告，我们梳理了海外和国内市场关注度较高的AI应用，并从现阶段AI产业发展趋势的角度，分析各应用场景的受益程度。 通过self-play强化学习提升post-training推理能力，成为现阶段通向AGI的新范式。在去年强调预训练pretraining的scaling law遇到一定瓶颈后，以OpenAI o1模型为代表，AI产业开始转向以post-training的推理为重心，通过self-play强化学习，让AI不断自我交互并优化思维链，以取得在某个环境中的最大奖励。过去selfplay强化学习局限在围棋等细分领域，但如果结合经过预训练大模型的通用性，有望提升其泛化能力。