> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 通信行业端侧算力“奇点”时刻分析总结 ## 核心内容 端侧算力正处于需求高速增长的前夜。尽管大模型的发展初期曾引发对端侧算力的广泛关注，但云端模型能力的快速提升在一定程度上压制了端侧需求的释放。然而，随着机器人、智能驾驶等“类人”终端的兴起，端侧模型与算力需求开始加速发展，预示着一个行业“奇点”时刻的到来。 ## 主要观点 - **需求迭代**：传统消费终端如手机和PC正逐渐沦为云端模型的入口，而机器人、智能车等新型终端对本地算力提出了更高要求，强调对物理世界的实时理解与互动。 - **模型升级**：端侧模型正从YOLO等传统视觉模型向ViT、VLA、世界模型等更复杂的模型演进，提升了对多模态信号的处理能力，推动了设备智能化。 - **算力扩容**：随着模型复杂度的提升，端侧芯片需求激增。NPU和GPGPU架构在不同场景中展现出各自的优势，其中GPGPU凭借其更高效的算力扩展能力与CUDA生态支持，展现出更大的潜力。 ## 关键信息 - **需求来源**：从“让人用终端更智能”转向“让类人终端更像人”，强调低时延和本地化处理能力。 - **模型演进**： - YOLO模型：轻量化、高性价比，适合简单场景识别。 - ViT模型：基于Transformer，实现全局视野，适用于复杂视觉任务。 - VLA模型：将视觉、语言与动作结合，实现端到端控制。 - 世界模型：基于对物理世界的理解，进行未来预测与风险评估。 - GEM模型：融合视觉、语言与物理交互，是机器人实现真正智能化的关键。 - **算力架构**： - NPU：适用于低功耗场景，如基础机器人与摄像头，但面临算力瓶颈。 - GPGPU：具备更强的算力扩展能力，适合复杂模型运行，如ViT、VLA与世界模型。 - **投资方向**： - **芯片环节**：关注NPU的迭代与GPGPU的向下渗透，重点公司包括英伟达、高通、瑞芯微。 - **模组环节**：端侧服务器和中间商，如美格智能、广和通、移远通信。 - **存储环节**：3D-DRAM等新技术，如兆易创新、澜起科技。 - **风险提示**： - 端侧模型进展不及预期。 - 存储价格上涨压缩需求。 - 端侧硬件放量不及预期。 ## 重点标的 | 股票代码 | 股票名称 | 投资评级 | EPS(元) | PE | |----------|----------|----------|--------|----| | 002881.SZ | 美格智能 | 买入 | 0.47, 0.68, 0.95, 1.11 | 84.20, 59.49, 42.85, 36.69 | | 300638.SZ | 广和通 | 增持 | 0.82, 0.85, 0.96, - | 30.30, 28.48, 25.31, - | ## 投资建议 - **芯片环节**：关注NPU与GPGPU的演进，尤其是能够满足高算力、低功耗、高性价比的芯片公司。 - **模组环节**：端侧模组作为连接芯片与终端的桥梁，具有较高的稳定性与价值增长空间。 - **存储环节**：3D-DRAM等新技术为端侧算力带来带宽与性能的提升，是未来增长的关键。 ## 结构化总结 ### 1. 需求来源与变化 - 传统终端如手机和PC逐渐成为云端模型的入口。 - 新型终端如机器人和智能车对本地算力需求显著增长，推动端侧算力进入“奇点”时刻。 - 端侧需求从“隐私性”、“低成本”、“低时延”中聚焦到“低时延”这一关键点。 ### 2. 模型演进与能力提升 - **YOLO模型**：用于简单目标检测，轻量化，适合基础视觉任务。 - **ViT模型**：引入Transformer架构，实现全局理解与复杂场景识别。 - **VLA模型**：实现视觉-语言-动作的闭环，提升终端控制能力。 - **世界模型**：基于物理世界的理解，实现未来预测与风险评估。 - **GEM模型**：融合视觉、语言与物理交互，是机器人智能化的核心。 ### 3. 算力架构与市场格局 - **NPU架构**：适合低功耗场景，但面临算力瓶颈。 - **GPGPU架构**：具备更强的算力扩展能力，尤其适合复杂模型部署。 - **市场格局**：端侧芯片市场格局集中，英伟达、高通、瑞芯微为关键参与者。 ### 4. 投资布局 - **芯片**：英伟达、高通、瑞芯微。 - **模组**：美格智能、广和通、移远通信。 - **存储**：兆易创新、澜起科技。 ### 5. 风险提示 - 端侧模型进展不及预期。 - 存储价格持续上涨压缩需求。 - 端侧硬件放量不及预期。 ## 总结 端侧算力正迎来前所未有的发展契机，随着新型终端的普及与模型的持续升级，其需求与技术门槛正在同步提升。投资端侧算力需从芯片、模组与存储三个维度出发，关注具备高性价比与强大算力的公司，同时警惕模型与硬件进展不及预期等风险。