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國盛證券:AI存儲需求持續(xù)爆發(fā) 長協(xié)落地提升成長確定性
2026-05-19 11:05:21
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問財摘要

1、國盛證券研報指出,端側(cè)算力正處于需求高速增長前夜,隨著大模型對視覺、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。 2、端側(cè)模型的范式正在升級,從最早的YOLO模型到現(xiàn)在的VLA、世界模型等,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”。 3、芯片能力需要擴(kuò)容,但端側(cè)芯片在架構(gòu)、存儲等方面都要尋求變化與突破。
免責(zé)聲明 內(nèi)容由AI生成
文章提及標(biāo)的
國盛證券--
物聯(lián)網(wǎng)--
消費--
機(jī)器視覺--
英偉達(dá)--
智能駕駛--

國盛證券(002670)發(fā)布研報稱,聚焦未來的端側(cè)算力放量,主要要從兩個方向出發(fā),第一個是直指芯片本身,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)(885312)模組等。第三則是3D-Dram等存儲新方向。

國盛證券(002670)主要觀點如下:

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(883434)終端上部署的大模型也鮮有看點,終端似乎正逐漸退化為一個移動的云端入口。但該行認(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(883434)終端,該行會發(fā)現(xiàn),隨著大模型對視覺,物理感知體系的滲透,機(jī)器人,智能駕駛(885736)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,更加落地的方式走入“奇點”時刻。

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(885736)對于非典型場景的識別,還是機(jī)器人從“算法+遙控”變身“自主行動”,這些場景均對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

為了滿足客戶需求的迭代,端側(cè)模型的范式也正在升級,亦或是說,大模型思路下帶動的端側(cè)模型迭代,也讓原本無法實現(xiàn)的需求被客戶提出并成為現(xiàn)實。端側(cè)模型相較于云端模型,更加專注于對于物理世界的理解。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(886002)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)模型對于部署速度,功耗,性價比的要求更高,因此端側(cè)芯片在架構(gòu),存儲等方面都要尋求變化與突破,當(dāng)前英偉達(dá)(NVDA)的Orin與Thor芯片雖然性能領(lǐng)先,但其較高的售價使得在看中“性價比”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。

風(fēng)險提示:端側(cè)模型進(jìn)展不及預(yù)期、存儲漲價壓縮需求、端側(cè)硬件放量不及預(yù)期。

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