1、敬请参阅最后一页特别声明 1 报告摘要：2025 年，AI 将迎来模型与应用的双向奔赴：-模型侧模型侧，模型将朝大小模型互补的方向演进，聚焦增强推理能力以突破当前的 Scaling Law 瓶颈。大型预训练市场逐渐收敛，由 OpenAI、Meta 的 Llama、Mistral、阿里通义等主导，更多中小厂商则专注于特定任务的微调与Agent 业务。新兴技术路径如测试时训练、合成数据应用及感知量化训练将推动模型能力提升，而多模态融合模型在实时交互、音频与视觉生成领域展现出巨大潜力。-应用侧应用侧，渗透率持续快速上升，ChatGPT 活跃度持续攀升，视频生成模型如 Runway 和可灵国际版表现稳

2、定。我们持续看好如下应用方向：1）AI 程序员在企业中得到广泛应用，显著提升开发效率；2）数据重要性大幅提升推动SaaS 平台如 Snowflake、Datadog 和 Databricks 等业务高速增长；3）通用 SaaS 平台如 ServiceNow 和 Salesforce受益于大企业 AI 投入增加；4）AI 搜索有望在 2025 年诞生超级 APP；5）AI 眼镜作为综合体验最好的 AI 硬件新形态，预计将在 2025 年迎来大规模出货。-算力算力系统系统，虽然英伟达最新的 Blackwell 架构算力芯片仍在云端具备绝对统治力，但是随着系统复杂性的快速提升以及核心技术及零部件供给

3、瓶颈，硬件迭代速度可能在未来趋缓。这将给 AMD 等竞争对手以及云厂商自研芯片带来更多的发展机会。-电力基础设施电力基础设施，随着单数据中心规模的不断扩大，局部供电压力激增。独立于传统居民/工业电网的核电站成为潜在最优解决方案。美国几大云厂亚马逊、谷歌、微软都在积极寻求核电解决方案。核电的落地速度成为制约 AI 进一步发展的重要因素。-端侧端侧 AIAI，随着模型小型化趋势及应用场景的快速丰富，我们预计端侧我们预计端侧 AIAI 在在 20252025 年也将迎来大发展年也将迎来大发展。在硬件、软件、生态、云等所有环节都可控并有所参与的手机厂商更容易成功，其中苹果、谷歌更为完整。苹果在硬件、软

4、件、生态环境、云服务上具备极强竞争力。谷歌有原生安卓支持、Gemini 强大的模型能力，但在硬件上自有品牌Pixel 渗透率低，更多需要依赖三星端侧硬件拓展用户。-AI PCAI PC 领域领域：1）未来 X86 笔电市场竞争将会更为激烈，英特尔和 AMD 产品在性能、续航、适配性、生态方面各有千秋。2）X86 台式机领域，由于功耗的重要性大幅降低，AMD 有望依靠更出色的 CPU 性能提升市占率；3）AIPC 的渗透，重点看 ARM 芯片。苹果的优势最明显，高通 X Elite 短时间内很难与苹果竞争 ARM 架构 AI 笔电的市场。未来英伟达&联发科合作研发的处理器也会带来更多看点。ARM

5、 架构芯片的成熟有望推动 Windows 操作系统向更适合AI 的方向进化。风险提示 芯片制程发展与良率不及预期 中美科技领域政策恶化 智能手机、PC 销量不及预期 行业深度研究(深度)敬请参阅最后一页特别声明 2 扫码获取更多服务 内容目录内容目录 一、AI 模型趋势：大小模型互补，预训练市场快速收敛，Scaling Law 新方向增强推理需求.3 1.1 预训练和现实数据触顶，后训练时代将开启新的 Scaling Law 方向.3 1.2 方向一：用推理代替思考.3 1.3 方向二：测试时训练.5 1.4 方向三：合成数据.6 1.5 方向四：模型量化逐渐失效.7 1.6 方向五：多模态融

6、合模型发展空间大.7 二、AI 应用渗透率持续增长，落地场景多点开花.9 2.1 AI 应用活跃度持续增长，应用场景得到认可，进入快速获客期.9 2.2 AI 程序员是确定性的强需求.11 2.3 AI 搜索是 25 年最有希望诞生超级 APP 的赛道.12 2.4 AI 为通用型和数据类 SaaS 平台打开增长空间.12 2.5 AI 眼镜是 AI 应用落地的最佳硬件，25 年将迎来发布潮和出货量大增.13 三、算力系统面临“木桶效应”挑战，供给端瓶颈或成主要矛盾.15 3.1 人工智能算力系统面临诸多挑战.15 3.2 单卡算力升级速率落后于模型迭代速率，Blackwell 延后预示系统摩