诚如我们在《Deepseek的意义、价值与影响》中所阐述的那样，开源模型Deepseek的率先冲线，标志着“机器智能寒武纪时刻”的启动，产业即将因此进入应用创新大爆发周期。

　　这一趋势所隐含的一重必然逻辑还在于：2025年，将成为AI推理之年，GPU失其鹿，ASIC与SOC们共逐之。

　　山雨欲来风满楼。新年之前，SOC、ASIC板块已相继遭遇炒作；春节之后，ASIC的分支之一——所谓的LPU（LogicProcessingUnit），亦被拱于台上。

　　回想古早时期的电脑，还需要靠直接输入机器语言指令来操作，应用范围极其有限；直到1984年，苹果推出了划时代的Macintosh计算机，靠图形用户界面和鼠标操作方式，让电脑变得前所未有的简单易用。

　　下一个划时代的交互方式的变革发生在智能手机的诞生，手指触控这种更高效的方式替代了鼠标，前者将我们推向了移动互联网时代，即使后面的云计算革命，也只是移动互联网时代的延伸。

　　AI，也可以视为对交互模式的一种底层创新：多样性和不确定性的输入，依托训练好的基座大模型、配合优质的端侧模型，输出最优反馈。从指令式进阶到智能化。

　　第一个出圈的产品是Chatbot，但其局限在大语言模型LLM。而为了追求通用人工智能（AGI），未来输入和输出一定都是多模态的，如此才符合与终端使用者交互的需求。

　　随着AI多模态大模型逐渐成熟，2025 年开始会涌现更多综合性多模态交互，将深度结合数据集、文本、音频、视频等实现更高维度的人机交互层级。被畅想超过10年的AIOT，也将第一次可能迎来爆款产品潮。

　　训练时追求Scaling law。但即使财大气粗的美国大厂再不关注成本，仅现在改造全球一年出货量1000多万台的服务器，年投入量就高达数千亿美元以上了。

　　而推理时代无疑要将所有的智能终端都AI化，手机、耳机、电视、电脑、音箱、家电……合计年出货量接近30亿台，如果仍然是高成本改造，要投入的天文数字显然是完全不可行的。

　　春节期间爆火的国产开源模型DeepSeek V3横空出世。在其工程技术创新中，用到的多头潜在注意力（MLA，Multi-Head Latent Attention），成为其降低推理成本的关键，MLA大幅优化了Transformer架构中的KV Cache机制，显著减少了推理过程中所需的硬件资源，从而降低了推理成本。

　　对产业链的意义在于，优质开源模型降本速度如此之快，靠这些模型蒸馏出来的小模型，将加速推理时代的到来：模型能力平民化，部署成本大幅降低。多模态AI为基础，低成本实现普惠，数十亿量级的智能终端，终将见到全面AI化的可能。

　　2024年初，被市场寄予厚望的苹果头戴式产品MR遭遇滑铁卢，事后来看失败的原因是没有基于AI交互、成本还高昂，等于是捅了自己两刀。

　　意外成功的却是不被人关注Ray-Ban Meta 眼镜，2024 年发售销量突破 200 万副，显示了 AI 与传统眼镜结合后显现的巨大市场潜力，另外值得一提的是，这款眼镜的售价只有MR的十分之一不到。

　　寻找新的智能载体一直是产业链的追求，最大的机会当然在AI终端本身。但是在最大的叙事之外，我们观察到，AI终端的爆发，可能将打开国产芯片一次难得的追赶窗口期，显然也是值得我们重视的“支线. 步入GPU时代霸权的后期

　　SOC，system on chip，直接翻译过来就是把计算和其它电子系统系统集成在一块硅片上，也被称为系统级芯片(SOC)。

　　以前，国产SOC企业的举步维艰，除了硬件设计的差距之外，更让人难以逾越的是封闭的生态。国产SOC企业始终陷在“先有蛋还是先有鸡”的死循环中。

　　国内企业由于制程为代表的硬件性能落后，软件生态又切不进去苹果商店里什么VPN好，一般大家的印象就是国产的技术实力不行。但实际上，在夹缝中求生存的国产SOC企业技术实力并不弱。

　　除海思和展锐外，大部分SOC企业都已经完成了上市，这些公司收入和利润体量都不大。但2024年以来，他们的基本面都在发生着积极的变化，未来值得关注。

　　公司在第三方TWS耳机中份额第一（字节的Ola Friend AI耳机为恒玄供应），是国内龙头。手表、手环作为第二增长曲线成的收入。公司的低功耗能力，刚好契合了AI时代的需求。2023年公司推出的BES2700系列已经站稳脚跟，新一代6nm BES2800主控芯片也完成流片，集成多核CPU、GPU、NPU、存储、低功耗WIFI、双模蓝牙，开始进行推广。