电子行业专题报告：2025年万物AI面临的十大待解难题-241209（23页）.pdf

1、证券研究报告行业专题报告评级：强于大市长城证券产业金融研究院科技首席：唐泓翼执业证书编号：S10705211200012024年12月09日2025年万物年万物AI面临的十大待解难题面临的十大待解难题2数据来源：长城证券产业金融研究院目录目录一一、AI终端需求端侧问题终端需求端侧问题 AI服务器：scaling law 结束了吗？AI终端：万物+AI 能否崛起？AI机器人：人型机器人启动?二二、AI上游芯片需求问题上游芯片需求问题 AI 产能：AI大芯片带动需求激增，先进制程/先进封装产能仍供不应求？AI 存储：AI大芯片未来将强劲推动HBM扩产需求，NAND存储需求持续升级？AI 互联：AI

2、大芯片的互联困境，未来趋势将是“光进铜退”？AI 散热：AI大芯片功耗提升，散热终将由风冷向液冷演进？三三、AI 发展外部约束问题发展外部约束问题 AI能源：能源吞噬巨兽？AI燃料：高质量的数据快要耗尽了？四四、AI终极问题终极问题 AI终极：该怎么面对凡人？五五、投资建议及风险提示：投资建议及风险提示：端侧AI一触即发，拥抱第四次工业革命，关注AI产业链相关公司 手机和PC需求温和复苏，看好“困境反转&龙头低估”企业 风险提示：下游需求不足风险；地缘政治风险；核心竞争力风险；估值风险等。一、一、AI终端需求端侧问题终端需求端侧问题3AI服务器：服务器：scaling law 结束了吗？结束了

3、吗？-小型到中型的机器学习模型。-依赖于单个或少量GPU。AI初期：小量计算初期：小量计算-引入了Transformer架构，开启了大模型，时代。-服务器需求更大规模的模型训练。.Transformer初现：大模型时代初现：大模型时代2017Scaling Law初现：初级智慧涌现初现：初级智慧涌现2020-OpenAI的论文Scaling Laws for Neural Language Models-提出了模型性能与规模之间的幂律关系。-DeepMind的研究提出了与OpenAI不同的观点，强调模型大小和训练token数量的关系预训练预训练Scaling Law2022-Scaling l

4、aw收益下降，本质是优质数据和底层逻辑-OpenAI的o1模型展示了推理阶段的Scaling LawScaling Law撞墙，推理延续撞墙，推理延续20242025-从训练到推理的转变从训练到推理的转变-数据扩展与合成数据数据扩展与合成数据-多模态和跨领域应用多模态和跨领域应用-能源和效率等其他方案能源和效率等其他方案Scaling Law撞墙后新趋势撞墙后新趋势图：三张图神经尺度，图：三张图神经尺度，scaling law后的涌现现象后的涌现现象数据来源：arxiv.org，Medium，GitHub，arXiv，CSDN，长城证券产业金融研究院图：新的图：新的scaling law-推理

5、推理图：图：Scaling law 撞墙后，模型效果提升速度下降撞墙后，模型效果提升速度下降2010s4图图：AI Agent的整体框架由三个关键部分组成：大脑的整体框架由三个关键部分组成：大脑(Brain)、感知、感知(Perception)和行动和行动(Action)。图图：AI Agent 像人类一样行动、作出决定并参与人类社会活动像人类一样行动、作出决定并参与人类社会活动数据来源：The rise and potential of large language model based agents:A survey，IDC，Canalys，Medium，字节跳动豆包，微软，Gartne

6、r，marketsandmarkets，长城证券产业金融研究院5AI终端：万物终端：万物+AI 能否崛起？能否崛起？Brain：主要由1个大型语言模型组成，它不仅存储知识和记忆，还承担着信息处理和决策功能，并能呈现推理和规划过程以很好地处理未知任务。Perception：感知模块的核心目的是将代理的感知空间从纯文本领域扩展到包括文本、听觉和视觉模态。Action：在代理的构造中，动作模块接收大脑模块发送的动作序列，并执行与环境交互的动作。AI Agent崛起：崛起：11月20日，微软在Microsoft ignite 2024上全面推出商用AI Agents生态系统，企业用户可通过Azure