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电子行业专题报告：端侧AI，模型创新快速迭代，看好苹果引领AI硬件起飞

电子行业专题报告：端侧AI，模型创新快速迭代，看好苹果引领AI硬件起飞

电子 AI 苹果
端侧 AI 革新人机交互，模型快速升级，巨头引领行业发展：AI 自主化能力沿着“以指令为中心“到“以意图为中心”持续提升。LLM 从各个层面改造终端，其中 Agent 对开放式问题必不可少，背后是大模型带来的理解复杂输入、进行规划推理/合理使用工具的能力。据头豹，端侧 AI 市场规模 2023-2028 年预计 CAGR 高达 58%，2028 年超过 1.9 万亿元。从具体小模型性能表现上看，参数量对模型性能影响巨大，但受限于硬件，小模型的技术创新更加积极以提升有限参数量下的性能表现，其中量化/剪枝/蒸馏是最主要的模型压缩方式，各家小模型因数据集/压缩精度/量化混合方式等差异预计带来小模型的百花齐放。Agent 架构中，基础模型本身要引入新的输入类型，成为 VLA 模型，同时还增加了个性化和内存操作要求，均需要额外的优化。
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电子行业2025年年度策略报告：AI从云侧走向端侧，半导体由进口走向国产

电子行业2025年年度策略报告：AI从云侧走向端侧，半导体由进口走向国产

电子 AI 半导体 进口 国产
AI 赋能传统 IoT 领域，AI 硬件百花齐放。以 AI 耳机、AI 眼镜为代表的 IoT 硬件，将在 AI 大模型推动下提升产品力，实现行业渗透率的快速提升。其中 AI 眼镜产业链包括上游传统眼镜零部件、芯片系统、摄像头等关键元器件，和整机组装、系统优化等环节，可实现高度国产化，传统消费电子产业链公司有望通过 AI 眼镜实现新一轮跨越式增长。
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电子及通信行业2025年行业策略报告：AI端侧和AI基建新幕起，电子通信大国崛起

电子及通信行业2025年行业策略报告：AI端侧和AI基建新幕起，电子通信大国崛起

电子 通信 AI
2025年，AI眼镜、AI玩具、AI耳机等多形态多品类的端侧AI应用逐步进入落地期，我们认为AI+将引领下一代终端革命，带来端侧AI产业链上下游的投资机会。同时随着美国政府的更迭，对华半导体制裁进一步收紧，我国半导体产业链自主可控进入攻坚战，核心环节如设备、先进封装、HBM和载板等预计受益明显。2025年也将是新兴领域3D DRAM和量子计算持续推进的一年，距离落地的节点突破有巨大潜力。建议关注端侧AI、自主可控、3D DRAM和量子计算相关产业链 。
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2025年电子行业投资策略：AI+国产化双轮驱动，关注消费电子、半导体产业链投资机遇

2025年电子行业投资策略：AI+国产化双轮驱动，关注消费电子、半导体产业链投资机遇

电子 AI 国产化 半导体 产业链
2028 年 AI 基础设施市场支出超 1000 亿美元。根据 IDC 的数据，2024 H1，全球用于计算和存储硬件的 AI 基础设施支出同比增长 37%，达到 318 亿美元；2028 年，AI 基础设施支出预计超过 1000 亿美元，其中服务器占总支出的 75% ，加速服务器占总支出的 56%。 中国 AI 芯片市场规模快速增加，国产 GPU 竞争力不断提升。根据中商产业研究院数据，2022 年中国 AI 芯片市场规模达到 850 亿元，同比增长 94.6%；2024 年将增长至 2302 亿元。目前 AI 算力芯片市场以 GPU 为主。国内华为、寒武纪、海光信息等厂商在 GPU 领域进行了布局，通过技术创新和产品升级，不断提升竞争力。
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电子行业专题报告：AI新范式，云厂商引领+内需为王

电子行业专题报告：AI新范式，云厂商引领+内需为王

电子 AI
Scaling Law 2.0，CSP 的私域数据成为关键。过去大模型的发展符合Scaling Law，然而当下公有数据逐步达到瓶颈，私域高精度数据或成为 Scaling Law 2.0 的核心要素。Open AI 前首席科学家 Ilya 在公开演讲中提到，由于“我们已经达到了数据的峰值”，当前 AI 模型的预训练方式可能走向终结。想要在特定领域训练出垂直化的“专家大模型”，数据的精度、准确度等指标更为重要，私域数据、人工标注的数据可能成为下一阶段大模型发展过程中的核心竞争力，掌握私域数据的 CSP 厂商将在大模型厂商的下一轮竞赛中更具优势。
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电子行业2025年年度投资策略：AI革新人机交互，智能终端百舸争流，行业迈入估值扩张大年

电子行业2025年年度投资策略：AI革新人机交互，智能终端百舸争流，行业迈入估值扩张大年

电子 AI
AI算力：AI应用爆发在即，算力需求持续攀升，关注ASIC及服务器产业链。Scaling Law与“涌现”能力是大模型训练遵循的重要法则，随着ChatGPT引领全球AI浪潮，国内外科技公司纷纷发布AI大模型，截至24年7月，全球AI大模型数量约1328个(其中美国位居第一位，占比44%；中国位居第二位，占比36%)，模型的迭代加速、竞争加剧。同时，AI模型向多模态全方位转变，AI应用百花齐放，企业主动拥抱AI应用市场。因此，模型数量、模型参数、数据总量的持续增长及AI应用需求推动全球算力爆发式增长。在英伟达GPU随着架构的不断演进及算力的成倍增长，于AI大模型训练中得到广泛运用的同时，为了满足CSP客户更高性能和更好功能的需求，定制化芯片ASIC的需求持续提升，牧本钟摆从标准化逐渐摆向定制化。与之相应的算力基础设施持续建设和升级，促使国内外云服务商资本开支持续高速增长，带来AI服务器市场规模大幅提升，预计到26年全球AI服务器出货量将达到237万台，对应2023-2026年CAGR为26%。
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电子行业2025年度策略报告：AI云侧与端侧共振，自主可控砥砺前行

电子行业2025年度策略报告：AI云侧与端侧共振，自主可控砥砺前行

电子 AI
AI 赛道长坡厚雪，2025 年机遇众多。软硬件较大级别更新，2025 年或形成更完备的闭环。OpenAI o1 的发布意味着技术路线的更新，强化学习进入到大模型的工具库中。在这种方法的引领下，o1 的逻辑推理能力成长迅速，在绝大多数推理能力较强的任务中，o1 的表现明显优于 GPT-4o。o3 的性能相对 o1 更是有明显的提升，数学竞赛 AIEM 2024 和博士级科学考试 GPQA Diamond 中，o3 均接近满分。Epoch AI 开发的 FrontierMath 数学基准测试中，o3 则达到了 25.2%，此前GPT-4 和 Gemini 1.5 Pro 等模型评估的成功率不足 2%，硬件端英伟达发布 NVIDIA GB200 Grace Blackwell 超级芯片，进一步组成机柜，性能改善幅度较大，这为基础模型和各类软件的进步奠定了算力基础。展望 2025 年，基础模型和硬件或相互激励，形成良好闭环，服务器、交换机等算力产业链赛道机会良多。
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电子行业专题研究：2025年，AI应用和自主可控将持续驱动半导体周期上行

电子行业专题研究：2025年，AI应用和自主可控将持续驱动半导体周期上行

电子 AI 半导体
我们复盘了前面几轮半导体周期，根据供需关系按照时间维度分为长中短三种周期：长周期（8-10 年）——为需求周期、中周期（4-6 年）——为产能周期、短周期（3-5 个季度）——为库存周期，其中需求-产能-库存三种周期相互嵌套。通过复盘我们发现每轮半导体大周期的开启都是由新兴技术推动产品升级和创新，进而催生新产品的总量、渗透率和单品半导体价值量的提升，推动半导体市场规模上升一个台阶，我们认为 AI 将驱动半导体行业进入下一个大周期。但在 AI 发展初期，主要表现为基础大模型的持续迭代、各大云厂商争抢算力芯片和存储（HBM），而传统半导体芯片受限于终端需求低迷、叠加处于去库存周期，业绩和股价表现差强人意。随着可用有效数据遇到瓶颈，大模型迭代放缓，展望 2025 年生成式 AI 催生的应用有望成为 AI 浪潮的主流，这主要表现为“AI+X”包括 AI 手机、AIPC、AI 眼镜、AI 耳机、AI 音箱、AI 玩家、AI 教育、AI 陪伴、机器人、自动驾驶等，这些终端需求的升级和创新都将带动对芯片的需求，从而推动整个半导体市场规模持续增大。另外，我们也从产能周期和库存周期两个维度分析，发现当前晶圆代工产能利用率在持续提升（先进制程占比提升），而芯片厂商和渠道端端库存保持较低水位，再加上“AI+”的终端需求即将爆发，在这种情况下我们预计 2025 年有望迎来需求-产能-库存三种周期共振，从而驱动半导体行业迎来大的上行周期。同时，半导体产业链自主可控也是大势所趋，我们持续看好半导体设备/零部件、材料及国产算力产业链。
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电子行业2025年度策略：从AI看半导体新周期

电子行业2025年度策略：从AI看半导体新周期

电子 AI 半导体
2023年5月开始，半导体月度销售额同比增速触底，6月开始同比增速反弹，11月同比增速首次转正，已进入新一轮上行周期 1）2019/8上行周期起点。2019/7为周期增速底部，此后进入增速上行周期，并于2020/2月增速回到正增长； 2）2022/3下行周期起点。2022/2增速达到本轮上行周期高点。 3）2022/9月进入负增长阶段。根据我们统计的2000年来的6轮周期，其中1轮周期中该阶段不存在，1轮周期中该阶段为10个月，其他4轮周期中为6-7个月。
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2025电子行业年度策略：AI算力+端侧方兴未艾，自主可控之道行则将至

2025电子行业年度策略：AI算力+端侧方兴未艾，自主可控之道行则将至

电子 AI 算力
自主可控已初现成效，超精密设备及高端封测产业链发展前景广阔。半导体设备：1）12 月 2 日美国 BIS 将 136 个中国相关实体添加到“实体清单”，涉及多家国内半导体设备厂商，关键设备自主可控刻不容缓。近年来，我国在刻蚀、离子注入、CMP、清洗等多个关键半导体设备领域国产化工作已取得积极进展，部分设备已经可以覆盖14nm 及以下节点；在光刻机和高端量检测设备领域，当下发展仍然道阻且长，但发展前景广阔。光刻机方面，光刻机光源涵盖汞灯、准分子激光器、全固态深紫外激光器、激光等离子体等，目前以上海微电子为首的中国光刻机产业持续取得突破，国产光刻机呼之欲出。量检测设备方面，国内市场长期被 KLA 等厂商垄断，2023 年前道量检测设备国产化率不足 5%；目前中科飞测、精测电子积极布局前道量检测设备领域，量检测设备自主可控持续迎来积极进展。2）高端封测：先进封装可以超越摩尔定律，同时在一定程度上弥补国内在先进制程领域的差距，对国内高端芯片产业有着关键的战略意义。高端封测市场也有望持续增长，Yole 预计 2024 年先进封装市场规模将达到 472.5 亿美元。
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