AI推理成本的快速下降正在重塑整个行业的商业化逻辑。信达证券世界模型专题报告指出，无论是北美还是国内，推理成本降低及推理性能提升的趋势非常显著——每过一年，算法改进使推理成本降低10倍，同时性能提升10倍。DeepSeek卓越的性价比令人印象深刻，世界模型等算力密集型场景正因推理成本的大幅下降而获得商业化落地的可能。本文基于信达证券报告，深度解析AI推理成本下降的趋势、驱动因素与产业影响。
推理成本年降10倍、性能年增10倍——双轮驱动趋势确立
微软董事长Satya Nadella在法说会曾表示，每代硬件的性价比提高2倍以上，而由于软件优化，每代模型的性能提升10倍以上。硬件与软件的叠加效应使AI推理成本呈现指数级下降趋势。
据Semianalysis观察，在GPT-4上已呈现显著规律：每过一年，算法改进和优化使推理成本降低10倍，同时性能提升10倍。DeepSeek卓越的性价比也验证了这一趋势。信达证券认为，推理成本下降与性能提升的双轮驱动，正在使AI从“能不能做”的可行性阶段，进入“值不值得做”的经济性阶段。
从云到端——算力需求的结构性变化
推理成本的降低将引发算力需求的结构性变化。从云侧来看，由于多模态数据的训练与推理，算力需求总体仍呈现迅速增长的趋势。多模态大模型需要同时处理文本、图像、视频、音频等多种数据类型，训练和推理的计算量远高于纯文本模型。
从端侧来看，人形机器人、自动驾驶等重要赛道有望迅速前进，以突破目前的智能化瓶颈。信达证券指出，世界模型可以帮助端侧理解并预测世界，从而产生正确的决策。随着推理成本的下降，这些原本因算力成本过高而难以商业化的端侧场景，正在获得大规模部署的经济可行性。
世界模型——推理成本下降的核心受益方向
世界模型是算力密集型的典型应用场景。基于扩散的视频生成模型需要大量计算资源进行训练和推理，生成一分钟高保真视频的计算量远超传统文本生成。高昂的计算成本曾限制了世界模型在真实场景中的商业化应用。
随着推理成本每年降低10倍，世界模型的应用成本正快速下降。信达证券认为，当前伴随推理性能的提升和推理成本的降低，许多算力密集型的场景有了落地的可能，世界模型便是其中一个例子。在推理成本下降的推动下，世界模型在自动驾驶仿真、机器人训练、影视制作、游戏开发等场景的商业化落地正在加速。
投资建议——AI云侧与端侧双主线布局
信达证券建议关注AI产业链相关优质个股。AI云侧方面，算力基础设施需求持续增长，建议关注工业富联、沪电股份、生益科技、深南电路、胜宏科技、寒武纪、海光信息等。
AI端侧方面，世界模型推动人形机器人、自动驾驶等赛道突破智能化瓶颈，建议关注蓝思科技、领益智造、鹏鼎控股、东山精密、乐鑫科技、瑞芯微、恒玄科技、全志科技、兆易创新、晶晨股份等。
信达证券认为，AI的发展目前正如火如荼地进行着，大模型不会满足于帮人类查找资料这样的小事，长期看它甚至具备改变部分行业运行逻辑的潜力。推理成本下降与性能提升的趋势，将推动AI从信息处理向空间智能、物理模拟等更深层次应用演进。
AI推理成本下降趋势（信达证券）| 维度 | 年变化趋势 | 驱动因素 |
|---|
| 硬件性价比 | 提升2倍以上/代 | 芯片制程、架构优化 |
| 模型推理性能 | 提升10倍/年 | 算法改进、软件优化 |
| 推理成本 | 降低10倍/年 | 硬件+软件双重驱动 |
| 典型验证 | GPT-4、DeepSeek | 业界实证 |
