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📰 研报摘要

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摘要: 本报告深度分析 AI 终端(尤其是 AI 手机和 AI 眼镜)的演进趋势,认为端侧 AI 的落地将复刻 5G 时代的硬件升级路径,通过算力重构驱动芯片、存储、散热、电池、射频等消费电子产业链多环节的价值量提升。

行业主线:

  1. 硬件卡位成为核心战略:大模型厂商通过软硬一体化构建生态壁垒,端侧 AI 部署降低了对云端的依赖并保障隐私,推动 AI 手机、AI 眼镜等新品进入硬件卡位阶段。
  2. 交互范式由 APP 向 Agent 跃迁:终端交互由“APP 被动触发”向“Agent 主动服务”升级,要求硬件具备更强的 NPU 算力、多模态感知能力和系统级权限,重塑服务逻辑。

关键变化与分歧:

  1. 硬件架构系统性升级:SoC 演进为 CPU+GPU+NPU 异构计算,NPU 确立主算力地位;大模型本地运行显著增加内存占用,驱动 RAM 规格升级。
  2. 功耗与热管理挑战:端侧 AI 提升整机功耗,推动硅碳负极、半固态电池等高能量密度电池技术渗透,以及石墨烯、VC 均热板等高效散热方案的普及。

受益方向与风险:

  1. 受益方向:重点关注端侧 AI 产业链中芯片、存储、散热、电池、射频前端等环节的价值重构。
  2. 核心风险:行业创新进度(如大模型轻量化、硬件能效提升)不及预期,或消费电子整体需求疲软导致换机潮不及预期。