模型趋势

• 轻量化模型能力快速跃迁，单位参数性能和Agent能力同步提升。以2026年8月发布的Qwen3.8-27B为例，其Intelligence Index与300-3000B级头部模型的差距已缩小至个位数，并在部分编程、办公及Agent基准中超越更大参数模型。
• 苹果、Google等厂商通过稀疏加载、量化和模型架构优化，进一步降低端侧部署所需的内存与算力。Microduck发布则进一步展示了低成本端侧AI功能的应用潜力，模型研发落地节奏有望进一步加速。

算力趋势

• 端侧算力设备进入密集发布期，个人及办公推理任务有望加快向本地迁移。当前端侧AI一体机主要分为个人AI超算、家庭及个人Agent主机、企业边缘推理设备三类。
• 英伟达DGX Spark、小米AI Cube、苹果Mac mini及联想AI主机P7等产品整体覆盖30-200B级模型部署能力。相较云端推理，端侧模型推理拥有低时延、隐私保护、离线可用以及高负载下成本更低等优势。
• 随着小参数模型性能提升，本地知识库、软件开发、内容生成等任务有望率先迁移至端侧。

产业趋势

1. 苹果：依托自研芯片、端云模型、Apple Intelligence和Siri AI构建软硬件闭环，并逐步向操作系统级模型调度与Agent开发平台演进。
2. 小米：发布玄戒O3、O100、D100及AI Cube，完善手机、汽车、家庭AIoT和本地大模型算力布局。
3. 爱芯元智：AI推理产品矩阵覆盖0-1000+TOPS算力，26H1终端计算业务驱动高增，27-28年智驾业务放量可期，同时布局边缘大算力芯片适配端侧AI场景。
4. 瑞芯微：通过“主芯片+协处理器”架构切入AI Box、NAS及机器人等场景。
5. 海康威视：建立“设备—边缘—中心云”架构，已在城市、工业和企业场景广泛落地。

市场预测

• 中国AI推理芯片预计保持高增，端侧一体机场景放量可期。根据灼识咨询，2024-2030年全球AI推理芯片市场规模预计由6067亿元增至30696亿元，CAGR为31%；其中云侧和边缘推理市场CAGR分别为36%和42%，高于端侧的20%。
• 同期中国市场规模预计由1608亿元增至11664亿元，CAGR为39%，全球市场份额有望由27%提升至38%。中国边缘AI盒及一体机推理芯片出货量预计由80万颗增至1210万颗，CAGR达57%；对应市场规模由6亿元增至57亿元，CAGR为44%。

投资建议

• 端侧AI有望成为轻量化模型能力提升后的重要算力增量方向。小参数模型正在跨越本地任务的可用性门槛，叠加端侧算力设备集中发布，个人及办公Agent需求有望率先落地。
• 建议关注具备端侧软硬件生态和终端入口优势的公司。

Agent持续演进，看好CPU及国产算力投资机遇

CPU迎来价值重估，看好CPU及其链条投资机遇

• 英特尔提出Agent时代AI算力配比向1:1演进，CPU价值重估，传统架构为1颗CPU搭配4颗GPU，Agent时代趋势为1颗CPU搭配1颗GPU。
• 服务器CPU供需紧张，平均交期拉长至8-12周，价格涨幅超40%，英特尔产能仅满足约50%客户需求。
• 大模型KV Cache容量激增，英特尔推出KVCache智能加速套件，通过无损压缩与高速传输减少数据搬运等待。

云栖大会重磅发布V900，国产算力逐步形成闭环

• 平头哥发布新一代训推一体AI芯片真武V900，性能为上一代M890的3倍，可满足万亿级参数大模型需求，计划2027年第一季度量产。
• 通义千问大模型实现递归自我改进技术突破，Qwen3.8-Max完成33轮连续迭代，Qwen4进入训练阶段，参数规模目标为5-10万亿级。
• 阿里云推出AgentCore构建治理平台等云产品，搭建AgenticCloud技术底座，明确企业级Agent四大能力支柱。
• 千问办公推出企业级Agent基础设施，消费端Qwen Intelligence手机AI方案首发搭载于荣耀Magic9。

北美云端需求上调，企业级SSD价格持续上行

• 北美云端厂商上调企业级SSD采购需求，第四季度订单总量持续攀升，原厂议价能力提升支撑价格上行。
• QLC产品成为企业级SSD增长的重要动力，在向量数据库等场景应用规模快速放大。
• KV Cache Offload技术路线逐步落地，DeepSeek推广大容量QLC Enterprise SSD在KV Cache Offload机制中的应用，拉动QLC企业级SSD需求增长。

相关标的

• 存储芯片：长鑫科技、兆易创新等。
• SSD配套芯片：聚辰股份、联芸科技等。
• 存储模组：香农芯创、佰维存储等。
• 国产算力芯片：寒武纪、沐曦股份等。
• 超节点：盛科通信、澜起科技等。
• 半导体设备：中微公司、北方华创等。
• 半导体材料：雅克科技、鼎龙股份等。
• 代工：中芯国际、华虹半导体等。
• PCB产业链：胜宏科技、东山精密等。
• MLCC及产业链：三环集团、洁美科技等。
• 光产业链：东山精密（索尔思）、炬光科技等。

风险提示

1. 下游需求不及预期。
2. 研发进展不及预期。
3. 地缘政治风险。

一、大模型：RSI抬升智能上限，多模态拓展交互边界

• 阿里巴巴围绕AI模型、AI芯片与AI云进行长期战略投入，其中AI云到2032年运营的全球数据中心规模目标超过20GW。
• 模型层面：基模智能水平提升（RSI），多模态能力拓展交互，商业化加速落地。
  • 大模型RSI软硬件同步发力，Qwen4训练中，未来扩展至5-10T参数；Qwen3.8-Max实现模型自我训练、推理优化及芯片模型协同设计。
  • 多模态能力：发布图像、音乐、语音等生成模型，Qwen-Audio-3.1升级提升实时交互能力。
  • 商业化：千问大模型落地AI手机全栈解决方案Qwen Intelligence与随身硬件QwenNote，融合千问办公。
    二、算力：单芯片到超节点与大规模集群全方位布局
• 阿里实现从AI芯片、CPU、网卡到超节点方案的全方位布局。
• 单芯层面：
  • AI芯片：发布真武V900，性能是真武M890的3倍，原生支持FP8、FP4低精度计算，降低推理成本。
  • CPU：2027年推出倚天720、730，单核性能提升，倚天750支持ICN总线互联，提升协同效率。
• 超节点：发布磐久超节点服务器，集成真武V900等，单一AI集群可扩展至50万卡。
  三、云：构建多层技术栈，支撑企业级Agent规模化落地
• 阿里云围绕Model、Harness、Context三大场景构建技术栈。
• AI Native Cloud：提升集群利用率与Token分发效率，压缩模型工程路径。
• Agent Native Cloud：提供Infra、Platform、Desktop三层能力，支持企业级Agent治理与协同。
• Context Engine：将企业全域数据转化为实时上下文，支持多模态数据存储、数据集成与上下文装配。
  建议关注：
• 需求端：Coding、AI办公等场景放大推理需求，机器思考总量未来将达1000倍以上。
• 供给端：阿里云确立智能时代基建框架，模型端Scaling与多模态，芯片端超节点与集群，云端Agentic Cloud。
  研究结论：智能需求中长期增长与供给框架落定，阿里中长期投入方向明确，AI产业链投入确定性抬升，看好产业链景气度持续上行。
  建议关注：模型层（智谱、MiniMax等）、国产算力（寒武纪、海光信息等）。
  风险提示：
• 技术迭代不及预期风险。
• 经济下行超预期风险。
• 行业竞争加剧风险。

核心观点与关键数据

• 阿里发布真武V900及AI云产品：真武V900算力为真武M890的3倍，单一集群可扩展至50万卡，预计2027年第一季度就绪；Qwen团队预告Qwen4系列，Qwen3.8上线两个月真实用户增长8.5倍、Token用量增长12倍；阿里云推出AgentCore、新一代CPFS等产品。
• DeepSeek披露DSec平台：DSec单日服务约300万个沙盒，峰值并发超过38万，创建速度超过每秒5000个，单个训练任务最多同时启动3.2万个沙盒；支持函数调用、容器、Firecracker microVM和完整虚拟机四种后端；通过分层镜像与按需加载部署环境，8192个容器同时突发部署时按需加载耗时35分钟；从V4.1起将Agent rollout拆分至云端虚拟机扩容，安全方面使用AppArmor和eBPF限制操作范围，但无法完全防住内核层漏洞。
• Meta Muse上线及限制：上线13天下载超250万次，但Amazon限制其访问商店；Muse可操作浏览器、邮箱及表格，并可代用户订票和购物；Shopify将Muse纳入Agentic Storefronts渠道，并通过UCP支持Agent在商家店铺完成结账，UCP发布时获得20多家零售商和支付网络支持；Oppenheimer调查显示，8%信任Meta管理密码，58%不愿把密码交给任何AI Agent。

投资要点

• 阿里、DeepSeek、Meta等公司在AI芯片、模型、云基础设施及Agent平台方面取得进展，推动AI应用发展提速。
• 技术发展及公司业务拓展存在不确定性，需关注相关风险。

风险提示

• 技术发展不及预期，公司业务拓展不及预期。