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人工智能重塑電子產(chǎn)業(yè)鏈未來

貿(mào)澤電子 ? 來源:貿(mào)澤電子 ? 2025-06-23 11:37 ? 次閱讀
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AI大模型下半場,應(yīng)用端的想象力爆炸,有望真正改變一個時代的用戶行為的“殺手級應(yīng)用”初現(xiàn)江湖。

比如,未來“AI coding”會是新的創(chuàng)作方式。中國的AI初創(chuàng)公司YouWare想成為一個“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。在還沒正式推出產(chǎn)品前就連融兩輪,估值達到8,000萬美元,投資方里有數(shù)家頂尖VC。

“時勢造英雄”,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,一定是被一個技術(shù)周期里主流的趨勢賦能。就像蘋果一直在“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),把移動互聯(lián)網(wǎng)的帶寬速度和快速增長的移動端用戶發(fā)揮到了極限。

那么到了現(xiàn)在的AI時代,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AI產(chǎn)品的價值,也應(yīng)該看它對AI的token消耗是在加速還是放緩?”重點是,要順著浪潮,站穩(wěn)沖浪板,否則再怎么劃也沒用。

而應(yīng)用端的繁榮,勢必將反過來影響產(chǎn)業(yè)鏈整體的生產(chǎn)和供需模式。AI重塑產(chǎn)業(yè)的故事正式開啟了。對于電子產(chǎn)業(yè)鏈而言,這種影響將更為深刻。

AI算力基礎(chǔ)設(shè)施投資擴大

帶動上下游產(chǎn)業(yè)鏈

今年5月舉行的2025臺北國際電腦展(COMPUTEX 2025)以“AI Next”為主題,重點展示了人工智能機器人、新一代技術(shù)、未來移動三大主題。其中一個重磅發(fā)布是Nvidia的NVLink Fusion,這標志著Nvidia將其專有的高性能互連技術(shù)NVLink向合作伙伴開放,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)計方案。

在AI工廠(AI factory)和AI基礎(chǔ)設(shè)施(AI infrastructure)的需求推動下,數(shù)據(jù)中心正轉(zhuǎn)變?yōu)榻f億美元市場。國金證券對此分析指出,隨著全球范圍內(nèi)對AI基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模的擴大,也將擴大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)動下,將進一步釋放需求。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)可連接兩個或多個數(shù)據(jù)中心,在短、中長距離范圍內(nèi)進行高速數(shù)據(jù)傳輸,有助于降低數(shù)據(jù)中心龐大的AI數(shù)據(jù)運算負載。據(jù)悉,現(xiàn)階段主要由光通訊設(shè)備廠與美國、北歐、東南亞區(qū)域電信商合作,共同部署DCI場景驗證。其中以美國的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家,在越南,Nokia與當?shù)刂饕娦派蘓iettel合作,采用PSE-6s光引擎,以Terabyte等級的速率進行多地和跨城市間數(shù)據(jù)中心傳輸,同時推動電信商旗下數(shù)據(jù)中心采用光收發(fā)模組方案,將傳輸速率從400G升級至800G和1.6T。

從全球DCI產(chǎn)業(yè)鏈來看,目前上游主要廠商多聚焦于雷射光源元件、光調(diào)變器、光感測模組、雷射二極體元件、光纖纜線等開發(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,將帶動800G和1.6T光收發(fā)模組等元件需求成長。

硬件創(chuàng)新再升級:

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,新的硬件創(chuàng)新機會也不斷涌現(xiàn),其中AI PC、AI手機、AI眼鏡及AIoT等產(chǎn)業(yè)鏈將迎來一波成長動能。

國金證券在近期研報中分析指出,這一輪消費終端需求主要來自兩個方面。第一是傳統(tǒng)終端產(chǎn)品的升級,包括手機、PC、IoT 等產(chǎn)品的自然更換,這主要歸因于此前三年居家辦公帶來的電子產(chǎn)品集中式采購,陸續(xù)進入的自然換機周期,同時如智能手機本身產(chǎn)品的升級(包括SoC主控芯片、存儲芯片、電源管理芯片等升級)。

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

國金證券指出,一季度業(yè)績高增長及上半年業(yè)績增長確定性方向包括,AI-PCB、SOC芯片、算力芯片、蘋果產(chǎn)業(yè)鏈、CIS芯片、家電補貼受益芯片等。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,以及其他關(guān)鍵零部件和制造代工等環(huán)節(jié)。

可見,AI的影響力不僅僅只在終端硬件,而是席卷整個電子產(chǎn)業(yè)鏈,對于中上游的制造端以及材料創(chuàng)新上的影響也開始凸顯,猶如多米諾骨牌一般層層傳導(dǎo),每一個環(huán)節(jié)的變革都在不斷推動整個產(chǎn)業(yè)向智能化、柔性化方向發(fā)展,進而為企業(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)造新的競爭優(yōu)勢提供前所未有的新機遇。尤其是多模態(tài)大模型的生成式AI在近年來的崛起,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、知識管理、運營和通信,同時在預(yù)測性維護方面也大有可為。

不過,工業(yè)人工智能的部署面臨一些獨特挑戰(zhàn)。比如,在制造業(yè)中,產(chǎn)品設(shè)計、預(yù)測性維護和工作流程優(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,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。

對此,Omdia指出,邊緣計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)很可能會為工控機領(lǐng)域的人工智能創(chuàng)造新的機遇。根據(jù)Omdia的《2023年邊緣AI處理器預(yù)測》,工業(yè)PC和其他邊緣服務(wù)器的AI處理器附加率預(yù)計將從13%(2022年)上升到50%(2027年)。

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

簡單來說,就是可以在邊緣側(cè)實現(xiàn)超低功耗的AI機器學習。同時,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級別上構(gòu)建更強大的設(shè)備,以支持對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)集進行本地訓(xùn)練,從而參與聯(lián)合學習。將TinyML與聯(lián)合學習相結(jié)合,就能開發(fā)出高效、保護隱私的機器學習應(yīng)用程序,并能在資源有限的設(shè)備上運行。

結(jié)語

毋庸置疑,AI將繼續(xù)深入到各個領(lǐng)域不斷發(fā)展,并實現(xiàn)更緊密的整合。其先進高效的分析能力,將在產(chǎn)業(yè)價值鏈的更多環(huán)節(jié)得到充分的應(yīng)用——從日常生活到生產(chǎn)車間,從一個智能電子產(chǎn)品到工廠設(shè)備的預(yù)測性維護,并通過更人性化、對話式的方式,提供從個人用戶端到產(chǎn)品設(shè)計、制造、管理等貫穿產(chǎn)業(yè)鏈的端到端的洞察。人類智能與機器智能的深度攜手,進入真正的“人機協(xié)作”時代。

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原文標題:人工智能下半場:從云到邊緣,重塑未來進行時

文章出處:【微信號:貿(mào)澤電子,微信公眾號:貿(mào)澤電子】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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