通信_端侧算力的_奇点_时刻—需求_模型_算力的三维共振_21页_1mb

通信行业端侧算力“奇点”时刻分析总结

核心内容

端侧算力正经历从需求、模型、算力三方面共振的“奇点”时刻。随着大模型的演进，端侧设备对本地算力的需求正在从“让人用终端更智能”转向“让类人终端更像人”，并呈现出需求高速增长的趋势。

主要观点

1. 客户需求大迭代

• 传统消费终端（如手机、PC）逐渐沦为云端模型的入口，而机器人、智能驾驶等新型终端对本地算力需求显著增长。
• 机器人从“算法+遥控”转向“自主行动”，智能车从基础功能走向复杂场景识别，人形机器人则需要对物理世界进行实时理解与互动。
• 这些新型终端对算力的依赖性增强，推动端侧算力需求的快速增长。

2. 本地模型大升级

• 从传统的 YOLO 模型到 ViT、VLA、世界模型，端侧模型正逐步具备跨模态、多感知和智能推理能力。
• 模型的演进使端侧设备能够更高效地处理复杂场景，如识别宠物粪便、石头、积雪、落叶等，实现更全面的物理世界理解。
• GEM 模型成为未来人形机器人与复杂终端交互的关键，具备将语言、视觉、物理信号统一处理的能力。

3. 芯片能力大扩容

• 随着模型的升级，端侧芯片的算力需求陡增，NPU 与 GPGPU 架构都面临挑战。
• NPU 适用于低功耗场景，但其架构限制了算力提升；GPGPU 由于具备更先进的架构和 CUDA 生态，更适合大模型时代。
• 英伟达、高通、瑞芯微等公司在端侧芯片市场占据主导地位，而 3D-DRAM 和协处理器技术成为提升端侧算力效率的关键。

关键信息

4. 投资建议

• 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受益于算力放量，关注美格智能、广和通、移远通信。
• 存储环节：3D-DRAM 带来更高带宽与更低功耗，关注兆易创新、澜起科技。

5. 风险提示

• 端侧模型进展不及预期。
• 存储价格快速上涨压缩终端设备需求。
• 端侧硬件放量不及预期。

重点标的

行业趋势

• 2025-05：-10%
• 2025-09：74%
• 2026-01：116%
• 2026-05：200%

技术演进

• YOLO 到 ViT：从单一目标检测到全局视觉理解，模型能力显著提升。
• VLA 到世界模型：实现从感知到决策的闭环，支持复杂场景预测。
• GEM 模型：实现语言、视觉、物理信号的统一处理，是人形机器人发展的关键。

技术路线

• NPU 架构：适用于低功耗场景，但受限于架构与生态，难以满足大模型需求。
• GPGPU 架构：具有更强的算力与生态支持，更适合大模型部署。
• 3D-DRAM：提升端侧存储带宽，为大模型推理提供支持。

总结

端侧算力正从传统消费终端转向新型“类人”终端，其需求和模型能力正加速发展。随着 GPGPU 和 NPU 架构的演进，以及 3D-DRAM 和协处理器等新技术的引入，端侧算力正在迎来“奇点”时刻。投资者应关注芯片、模组、存储三大环节，并警惕模型、存储、硬件放量不及预期的风险。