AI大模型下半場(chǎng)，應(yīng)用端的想象力爆炸，有望真正改變一個(gè)時(shí)代的用戶行為的“殺手級(jí)應(yīng)用”初現(xiàn)江湖。

比如，未來(lái)“AI coding”會(huì)是新的創(chuàng)作方式。中國(guó)的AI初創(chuàng)公司YouWare想成為一個(gè)“激發(fā)普通人coding創(chuàng)作欲望的vibe coder（氛圍編程者）社區(qū)”。而這家公司也是今年在AI領(lǐng)域備受投資人歡迎的搶手創(chuàng)企。在還沒(méi)正式推出產(chǎn)品前就連融兩輪，估值達(dá)到8,000萬(wàn)美元，投資方里有數(shù)家頂尖VC。

“時(shí)勢(shì)造英雄”，在技術(shù)領(lǐng)域同樣如此。而好的產(chǎn)品和應(yīng)用、好的公司，一定是被一個(gè)技術(shù)周期里主流的趨勢(shì)賦能。就像蘋(píng)果一直在“壓榨”摩爾定律的極限；YouTube、字節(jié)等公司則是以短視頻信息流的形態(tài)，把移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的帶寬速度和快速增長(zhǎng)的移動(dòng)端用戶發(fā)揮到了極限。

那么到了現(xiàn)在的AI時(shí)代，比拼的就是極大化利用智能紅利的能力。正如YouWare創(chuàng)始人明超平所指出的，“今天判斷一個(gè)AI產(chǎn)品的價(jià)值，也應(yīng)該看它對(duì)AI的token消耗是在加速還是放緩？”重點(diǎn)是，要順著浪潮，站穩(wěn)沖浪板，否則再怎么劃也沒(méi)用。

而應(yīng)用端的繁榮，勢(shì)必將反過(guò)來(lái)影響產(chǎn)業(yè)鏈整體的生產(chǎn)和供需模式。AI重塑產(chǎn)業(yè)的故事正式開(kāi)啟了。對(duì)于電子產(chǎn)業(yè)鏈而言，這種影響將更為深刻。

AI算力基礎(chǔ)設(shè)施投資擴(kuò)大

帶動(dòng)上下游產(chǎn)業(yè)鏈

今年5月舉行的2025臺(tái)北國(guó)際電腦展（COMPUTEX 2025）以“AI Next”為主題，重點(diǎn)展示了人工智能與機(jī)器人、新一代技術(shù)、未來(lái)移動(dòng)三大主題。其中一個(gè)重磅發(fā)布是Nvidia的NVLink Fusion，這標(biāo)志著Nvidia將其專(zhuān)有的高性能互連技術(shù)NVLink向合作伙伴開(kāi)放，以支持第三方CPU和AI加速器的集成，構(gòu)建半定制化的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施。此舉旨在突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心在規(guī)模和性能上的瓶頸，為云服務(wù)商和大型企業(yè)提供更靈活、可優(yōu)化的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。

在AI工廠（AI factory）和AI基礎(chǔ)設(shè)施（AI infrastructure）的需求推動(dòng)下，數(shù)據(jù)中心正轉(zhuǎn)變?yōu)榻f(wàn)億美元市場(chǎng)。國(guó)金證券對(duì)此分析指出，隨著全球范圍內(nèi)對(duì)AI基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模的擴(kuò)大，也將擴(kuò)大AI產(chǎn)業(yè)鏈上下游優(yōu)質(zhì)公司訂單，基本面有望持續(xù)兌現(xiàn)。

比如，數(shù)據(jù)中心互連（Data Center Interconnect, DCI）技術(shù)在AI浪潮的驅(qū)動(dòng)下，將進(jìn)一步釋放需求。TrendForce集邦咨詢的新研究數(shù)據(jù)顯示，2025年隨著生成式AI逐步融入人們的生活應(yīng)用，SK Telecom、Deutche Telekom等全球主要電信商陸續(xù)針對(duì)一般用戶推出代理式AI（Agentic AI）服務(wù)。在電信商和CSP大廠持續(xù)建置數(shù)據(jù)中心的情況下，DCI技術(shù)日益受到關(guān)注，預(yù)估2025年產(chǎn)值將年增14.3%，突破400億美元。

DCI技術(shù)可連接兩個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)中心，在短、中長(zhǎng)距離范圍內(nèi)進(jìn)行高速數(shù)據(jù)傳輸，有助于降低數(shù)據(jù)中心龐大的AI數(shù)據(jù)運(yùn)算負(fù)載。據(jù)悉，現(xiàn)階段主要由光通訊設(shè)備廠與美國(guó)、北歐、東南亞區(qū)域電信商合作，共同部署DCI場(chǎng)景驗(yàn)證。其中以美國(guó)的Ciena非常積極地提供DCI服務(wù)，其合作的電信商Telia、e&和Arelion皆有采用Wavelength Logic6 Extreme方案。

Nokia則拓展其DCI業(yè)務(wù)至沙特阿拉伯和越南等國(guó)家，在越南，Nokia與當(dāng)?shù)刂饕娦派蘓iettel合作，采用PSE-6s光引擎，以Terabyte等級(jí)的速率進(jìn)行多地和跨城市間數(shù)據(jù)中心傳輸，同時(shí)推動(dòng)電信商旗下數(shù)據(jù)中心采用光收發(fā)模組方案，將傳輸速率從400G升級(jí)至800G和1.6T。

從全球DCI產(chǎn)業(yè)鏈來(lái)看，目前上游主要廠商多聚焦于雷射光源元件、光調(diào)變器、光感測(cè)模組、雷射二極體元件、光纖纜線等開(kāi)發(fā)與生產(chǎn)；中游則由光通訊交換器、光收發(fā)模組大廠組成，如Cisco、Nokia、中際旭創(chuàng)，再供貨至Ciena等DCI方案廠商。

TrendForce集邦咨詢由此也指出，DCI產(chǎn)值的逐年增長(zhǎng)，將帶動(dòng)800G和1.6T光收發(fā)模組等元件需求成長(zhǎng)。

硬件創(chuàng)新再升級(jí)：

從終端到制造端重塑電子產(chǎn)業(yè)鏈

隨著AI端側(cè)應(yīng)用的持續(xù)推進(jìn)，新的硬件創(chuàng)新機(jī)會(huì)也不斷涌現(xiàn)，其中AI PC、AI手機(jī)、AI眼鏡及AIoT等產(chǎn)業(yè)鏈將迎來(lái)一波成長(zhǎng)動(dòng)能。

國(guó)金證券在近期研報(bào)中分析指出，這一輪消費(fèi)終端需求主要來(lái)自兩個(gè)方面。第一是傳統(tǒng)終端產(chǎn)品的升級(jí)，包括手機(jī)、PC、IoT 等產(chǎn)品的自然更換，這主要?dú)w因于此前三年居家辦公帶來(lái)的電子產(chǎn)品集中式采購(gòu)，陸續(xù)進(jìn)入的自然換機(jī)周期，同時(shí)如智能手機(jī)本身產(chǎn)品的升級(jí)（包括SoC主控芯片、存儲(chǔ)芯片、電源管理芯片等升級(jí)）。

第二是AI帶來(lái)的創(chuàng)新需求：AI所帶來(lái)的應(yīng)用創(chuàng)新，包括AI手機(jī)、AIPC、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛等未來(lái)有望爆發(fā)的端側(cè)AI，均會(huì)帶動(dòng)存儲(chǔ)、算力芯片、電源管理以及驅(qū)動(dòng)IC等增長(zhǎng)。

國(guó)金證券指出，一季度業(yè)績(jī)高增長(zhǎng)及上半年業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)確定性方向包括，AI-PCB、SOC芯片、算力芯片、蘋(píng)果產(chǎn)業(yè)鏈、CIS芯片、家電補(bǔ)貼受益芯片等。下半年多家廠商有望發(fā)布AI智能眼鏡，相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈也將由此收益，包括SOC芯片、光波導(dǎo)光學(xué)，以及其他關(guān)鍵零部件和制造代工等環(huán)節(jié)。

可見(jiàn)，AI的影響力不僅僅只在終端硬件，而是席卷整個(gè)電子產(chǎn)業(yè)鏈，對(duì)于中上游的制造端以及材料創(chuàng)新上的影響也開(kāi)始凸顯，猶如多米諾骨牌一般層層傳導(dǎo)，每一個(gè)環(huán)節(jié)的變革都在不斷推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)向智能化、柔性化方向發(fā)展，進(jìn)而為企業(yè)提供了更廣闊的創(chuàng)新空間和商業(yè)模式。

Omdia在其發(fā)布的關(guān)于題為《制造業(yè)中的人工智能》的白皮書(shū)中就指出，人工智能正在徹底改變制造業(yè)，它為提高效率和創(chuàng)造新的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)提供前所未有的新機(jī)遇。尤其是多模態(tài)大模型的生成式AI在近年來(lái)的崛起，讓AI技術(shù)在工業(yè)制造領(lǐng)域的應(yīng)用加速。它可以大地重塑和優(yōu)化制造流程，包括設(shè)計(jì)、知識(shí)管理、運(yùn)營(yíng)和通信，同時(shí)在預(yù)測(cè)性維護(hù)方面也大有可為。

不過(guò)，工業(yè)人工智能的部署面臨一些獨(dú)特挑戰(zhàn)。比如，在制造業(yè)中，產(chǎn)品設(shè)計(jì)、預(yù)測(cè)性維護(hù)和工作流程優(yōu)化等任務(wù)通常使用不同的數(shù)據(jù)格式——傳統(tǒng)的非連接設(shè)備和異質(zhì)硬件、軟件和系統(tǒng)限制了數(shù)據(jù)訪問(wèn)，導(dǎo)致不同系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)格式各不相同，并形成了數(shù)據(jù)孤島。

對(duì)此，Omdia指出，邊緣計(jì)算可作為跨制造系統(tǒng)整合人工智能應(yīng)用的橋梁。而AI PC（人工智能電腦）的出現(xiàn)很可能會(huì)為工控機(jī)領(lǐng)域的人工智能創(chuàng)造新的機(jī)遇。根據(jù)Omdia的《2023年邊緣AI處理器預(yù)測(cè)》，工業(yè)PC和其他邊緣服務(wù)器的AI處理器附加率預(yù)計(jì)將從13%（2022年）上升到50%（2027年）。

此外，使用專(zhuān)為受限設(shè)備設(shè)計(jì)的輕量級(jí)人工智能（TinyML）是另一種可實(shí)踐的方法。TinyML，可以將在尖端設(shè)備上運(yùn)行的AI功能“下放”到微控制器（MCU）的規(guī)模。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是可以在邊緣側(cè)實(shí)現(xiàn)超低功耗的AI機(jī)器學(xué)習(xí)。同時(shí)，以恩智浦（NXP）、意法半導(dǎo)體（ST）和瑞薩科技（Renesas）為代表的MCU行業(yè)正在32位MCU級(jí)別上構(gòu)建更強(qiáng)大的設(shè)備，以支持對(duì)小型人工智能模型的需求。有了TinyML，工業(yè)設(shè)備就可以使用自己的數(shù)據(jù)集進(jìn)行本地訓(xùn)練，從而參與聯(lián)合學(xué)習(xí)。將TinyML與聯(lián)合學(xué)習(xí)相結(jié)合，就能開(kāi)發(fā)出高效、保護(hù)隱私的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序，并能在資源有限的設(shè)備上運(yùn)行。

結(jié)語(yǔ)

毋庸置疑，AI將繼續(xù)深入到各個(gè)領(lǐng)域不斷發(fā)展，并實(shí)現(xiàn)更緊密的整合。其先進(jìn)高效的分析能力，將在產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈的更多環(huán)節(jié)得到充分的應(yīng)用——從日常生活到生產(chǎn)車(chē)間，從一個(gè)智能電子產(chǎn)品到工廠設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)，并通過(guò)更人性化、對(duì)話式的方式，提供從個(gè)人用戶端到產(chǎn)品設(shè)計(jì)、制造、管理等貫穿產(chǎn)業(yè)鏈的端到端的洞察。人類(lèi)智能與機(jī)器智能的深度攜手，進(jìn)入真正的“人機(jī)協(xié)作”時(shí)代。