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端側(cè)算力正處于需求高速增長前夜。自大模型誕生已經(jīng)三年有余，在大模型誕生伊始，對(duì)于端側(cè)算力需求的探討便始終不斷。但三年來，端側(cè)的算力需求被云端模型能力的加速進(jìn)化持續(xù)壓制。本地部署這一需求，也更多的停留在合規(guī)層面。在手機(jī)，PC等消費(fèi)終端上部署的大模型也鮮有看點(diǎn)，終端似乎正逐漸退化為一個(gè)移動(dòng)的云端入口。但我們認(rèn)為，這并不代表著端側(cè)算力這一需求的證偽。如果把視線移出“傳統(tǒng)意義”上的消費(fèi)終端，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，隨著大模型對(duì)視覺，物理感知體系的滲透，機(jī)器人，智能駕駛等下游客戶的需求正持續(xù)擴(kuò)大；VLA、世界模型等端側(cè)模型正加速進(jìn)化；GPGPU、端側(cè)NPU+3D-DRAM等端側(cè)算力正加速迭代。端側(cè)算力正以一種更加務(wù)實(shí)，更加落地的方式走入“奇點(diǎn)”時(shí)刻。
　　客戶需求大迭代。與PC，手機(jī)等漸漸化為云端大模型入口不同，不同形式的機(jī)器人，智能車等終端客戶正在對(duì)設(shè)備的能力提出更高的要求。無論是傳統(tǒng)意義上的“割草機(jī)器人”進(jìn)化為“庭院機(jī)器人”，抑或是智能駕駛對(duì)于非典型場景的識(shí)別，還是機(jī)器人從“算法+遙控”變身“自主行動(dòng)”，這些場景均對(duì)本地部署的算力提出了跨越式增長的需求，讓“類人”終端更像人，正在取代讓人用終端更智能，成為行業(yè)需求高速增長的主基調(diào)。
　　本地模型大升級(jí)。為了滿足客戶需求的迭代，端側(cè)模型的范式也正在升級(jí)，亦或是說，大模型思路下帶動(dòng)的端側(cè)模型迭代，也讓原本無法實(shí)現(xiàn)的需求被客戶提出并成為現(xiàn)實(shí)。端側(cè)模型相較于云端模型，更加專注于對(duì)于物理世界的理解。從最早的YOLO（神經(jīng)卷積小模型）模型，到智駕帶領(lǐng)下的VLM（視覺-語言）、VLA（視覺-語言-動(dòng)作）、世界模型，再到機(jī)器人前沿的GEM（多模融合）模型，更先進(jìn)的模型思路和范式，正加速帶領(lǐng)“類人”終端從機(jī)器視覺走向“人類觸覺”。
　　芯片能力大擴(kuò)容。模型范式的提升，尤其是從傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型范式下的YOLO，到大模型范式下的VLA，世界模型等，都對(duì)于端側(cè)的算力芯片的能力提出了更高的要求。但值得注意的是，芯片的能力不等于算力，相較于云端芯片，端側(cè)模型對(duì)于部署速度，功耗，性價(jià)比的要求更高，因此端側(cè)芯片在架構(gòu)，存儲(chǔ)等方面都要尋求變化與突破，當(dāng)前英偉達(dá)的Orin與Thor芯片雖然性能領(lǐng)先，但其較高的售價(jià)使得在看中“性價(jià)比”的端側(cè)市場很難成為大眾選擇，這也為國內(nèi)芯片公司發(fā)力端側(cè)提供了良好的市場機(jī)會(huì)。
　　投資建議：我們認(rèn)為，聚焦未來的端側(cè)算力放量，主要要從兩個(gè)方向出發(fā)，第一個(gè)是直指芯片本身，聚焦給端側(cè)提供算力且擁有自主迭代能力的優(yōu)秀芯片設(shè)計(jì)公司，第二是端側(cè)芯片的“服務(wù)器”環(huán)節(jié)，如物聯(lián)網(wǎng)模組等。第三則是3D-Dram等存儲(chǔ)新方向。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：端側(cè)模型進(jìn)展不及預(yù)期、存儲(chǔ)漲價(jià)壓縮需求、端側(cè)硬件放量不及預(yù)期。