文章核心观点 - 人工智能是巨大的投资机会，但其发展面临能源危机，为能源基础设施公司创造了机遇 [1][2][3] - 一家未被市场关注的公司整合了AI能源需求、美国液化天然气出口、制造业回流及核能基础设施等多重趋势，是潜在的投资标的 [5][6][7][14] - 该公司财务状况优异，无负债且现金充裕，估值低廉，市盈率低于7倍（不含现金和投资） [8][9][10] AI行业能源需求 - AI是耗电量最大的技术，每次ChatGPT查询或模型更新都消耗大量能源，将全球电网推向极限 [1][2] - 为大型语言模型提供算力的数据中心耗电量堪比一座小型城市 [2] - AI的未来取决于能源突破，否则明年可能面临电力短缺 [2] 目标公司业务定位 - 公司是关键能源基础设施资产的所有者，定位为满足AI能源激增需求的“收费站” [3][4][6] - 业务横跨工程、采购和施工，能在石油、天然气、可再生燃料和工业基础设施领域执行大型复杂项目 [7] - 公司在美国液化天然气出口领域扮演关键角色，并将受益于制造业回流带来的设施重建需求 [5][7] - 公司拥有关键的核能基础设施资产，核能是未来清洁可靠电力的来源 [7][14] 公司财务状况与估值 - 公司完全无负债，且持有大量现金，现金储备接近其总市值的近三分之一 [8] - 公司市盈率低于7倍（不包括现金和投资），相对于其涉及的AI和能源主题而言估值低廉 [9][10] - 公司在一家热门AI公司持有大量股权，为投资者提供了间接的AI增长敞口 [9] 市场关注度 - 该公司的投资机会尚未被主流AI投资者关注，但一些隐秘的对冲基金经理已开始在闭门会议中推荐 [9] - 华尔街开始注意到该公司正受益于多重顺风，且没有高估值的问题 [8]

文章核心观点 - 国家推动发展智能网联汽车、人工智能手机和电脑等新一代智能终端 推动"人工智能+"消费提质 AI时代终端从"能连"走向"能懂" 背后依赖端侧AI与无线连接技术融合的移动平台创新 [2] - 高通在中国举办骁龙峰会专场活动 发布骁龙年度旗舰平台 启动"AI加速计划" 标志高通从移动互联"技术提供者"向智能时代"重要推动者"演进 传递坚定在华发展与合作伙伴共赢智能时代新机遇的信心 [2] - 高通公司成立四十周年 在华发展三十年 首次在中国设骁龙峰会场 感谢合作伙伴过去三十年支持 携手产业伙伴把握人工智能时代契机 打造更加辉煌的下一个三十年 [2] 高通与合作伙伴合作历程 - 高通与合作伙伴携手成为繁荣智能产品生态的实践者 骁龙峰会是一系列领先技术的集中发布 也是高通与中国合作伙伴并肩前行三十载的缩影 [3][4] - 荣耀与高通创新合作涉及AI、影像、性能功耗、通信、基础硬件等领域 合作全方位深入用户体验每一个角落 很多激动人心的技术突破背后有双方团队紧密协作 [4] - 荣耀联合高通发布高效能端侧AI模型方案以及超融核架构 通过"智能"与"性能"双轮驱动探索加速端侧AI普及 演示"AI 追色"功能 背后是AI带来的多模态理解、意图识别和任务自动编排能力 [4] - 镁佳科技自2020年起与高通合作 将智能座舱芯片部署到新能源车上 双方合作非常愉快 都是技术驱动公司 高通工程师对市场客户需求反馈和AI算法底层支持需求有强烈共鸣 [4][5] - 面壁智能与高通端侧AI业务有非常强互补性 近年来合作广泛深入 在手机、汽车、IoT等各种智能设备上有深度合作 服务吉利、广汽、上汽大众等客户 与国内外头部手机厂商开展深入合作 [5] - 从上世纪90年代高通积极参与中国CDMA网络相关测试 到4G时代以创新技术推动终端和应用生态蓬勃发展 再到推动骁龙平台发展形成从旗舰手机到大众市场完整产品组合 高通和合作伙伴一起将移动创新带给千家万户 在整个产业生态中建立深入紧密协同 [5] - 从"3G追赶"、"4G并跑"到"5G领先" 高通始终与中国合作伙伴携手同行 在中国移动通信发展进程中贡献力量 2018年为推动5G全球商用 高通率先联合中国主要手机厂家发起"5G领航计划"加快5G终端开发 [6] - 在汽车领域 过去三年骁龙数字底盘已支持众多中国汽车品牌推出210多款车型 [6] AI加速计划与未来合作 - "AI加速计划"正式启动 标志面向AI时代高通将携手合作伙伴推动前沿技术规模化落地 让"AI+连接"真正融入生活、赋能行业 释放更大社会价值 [7][8] - 骁龙平台为荣耀提供强劲算力和创新基石 是荣耀阿尔法战略核心引擎 未来双方将在产品层面持续打造最强AI终端 将最新AI技术和最强芯片平台结合为用户带来颠覆性产品体验 [8] - 在生态层面共建开放、共创、共享的AI终端生态 与高通以及全球开发者、合作伙伴一起共同拥抱价值共创的AI新时代 真正释放人的潜能 [8] - 镁佳科技将继续激发骁龙芯片潜力 增强用户体验 作为以软件为核心竞争力特别是在AI算法上尤其擅长公司 希望在高通芯片上除提供优质座舱体验外 更进一步提供舱泊一体、舱驾一体以及座舱和家庭生活空间之间连接的更加丰富体验 [9] - 面壁智能向端侧智能体积极探索 带有记忆的端侧智能体能够让端侧模型赋能智能终端 让它变得更懂用户 能够自己成长 自己去探索世界 跟环境做更深度互动 [9] 技术发展趋势与前景 - AI与连接正在重构终端、重塑体验 开启全新智能时代 高通处于无线连接、移动计算和AI三大技术应用领域交汇点 深厚技术研发积淀、全球化生态协同与强大终端侧AI能力使其成为加快AI规模化落地助推器 [10] - 高通公司总裁兼CEO预测最早在2028年6G预商用设备将实现大规模部署 6G将助力构建具备感知能力智能网络 成为AI智能体生态落地关键基础设施 [10] - AI作为关键技术6G作为连接技术一定能够融合产生非常巨大产业机会 高通持续推动技术创新 加强与中国产业界合作 包括传统终端产业、AI以及大模型企业 一起加强合作携手探索"AI+连接"更多可能性 [10] - 过去30年高通与中国生态伙伴紧密合作推动移动技术蓬勃发展 未来高通以AI为时代契机与中国产业生态深化合作 加快连接与智能技术融入更多使用场景 塑造连接和智能计算新未来 [10]

AI发展趋势 - AI发展呈现五个趋势：从生成式AI向智能体AI演进 预训练阶段的规模定律走向放缓 走向物理智能+生物智能 AI风险快速上升 形成新产业格局 [1] - 大语言模型会走向视觉语言行动模型 无人驾驶技术预计2030年迎来"DeepSeek时刻" 机器人和具身智能行业快速爆发 预计2035年机器人数量超过人类 AI新医疗、新药、AI+基础科学等领域迎来新突破 [3] - 形成"基础大模型+垂直模型+边缘模型"产业格局 预计2026年全球有8-10个基础大模型 中国有3-4个大模型 长期开源和闭源大模型比例约为8:2 [3] 高通战略布局 - 技术产品不断适应新领域 在汽车、物联网、XR等赛道探索 推出"跃龙"品牌面向工业和嵌入式物联网、网络解决方案和蜂窝基础设施领域 构建覆盖消费级和行业级终端的平台矩阵 [2] - AI一直是公司主线方向 在汽车领域推出骁龙座舱平台至尊版 在XR领域有专门AR、VR芯片和参考设计 [3] - 针对新终端品类初期在现有芯片基础上适配 随着应用增多开始分类 汽车芯片因算力要求可能大于手机 会有专用芯片 [4] - 推动XR领域发展超过10年 与中国XR产业链合作 开发眼镜芯片需考虑尺寸、能耗、传输、散热等因素 [5] - 通过联合创新中心模式发展 曾与歌尔股份成立联合创新中心针对AR/VR技术研发 探讨针对机器人等新型端侧应用建立联合实验室 [5] 新兴市场机遇 - 机器人和智能可穿戴设备应用规模有望等同于或超过智能手机 有望实现"人手一个"普及度 机器人与AR、VR、AI眼镜增长潜力突出 [2] - 机器人市场相对特殊 所有研发汽车的公司都在开发具身机器人 技术相通 愿意跟随产业探索机器人芯片应用 [4] - 中国工业门类丰富需求旺盛 但场景分散 公司推出跃龙品牌及集成NFC支持的芯片 针对物联网实际应用需求 [7][8] - 联合合作伙伴打造应用示范案例 推动行业发现技术可实现价值 开展案例分析覆盖10个行业近200个应用案例 [8][9] - 中国制造业规模庞大 工厂面临智能化升级需求 借助5G全连接与AI技术转型市场空间可观 [9] 中国市场合作 - 在华30年发展 经历早期通信世代技术探索与落地 合作扩大到汽车、工业及更广泛AI终端市场 [5] - 参与中国从模拟通信向数字通信转型的CDMA建设 3G部署时与三种技术制式运营商合作 4G时代与中国手机厂商携手走向全球 5G时代2018年发起"5G领航计划" [6][7] - 坚持不与客户竞争原则 为与中国产业链合作奠定坚实基础 [7] - 强调"5G+AI赋能千行百业" 与中国产业发展潜力高度契合 [8]

公司发展历程与核心基因 - 公司于1985年由Irwin Jacobs等七名Linkabit前同事创立 核心基因是高质量通信（Quality Communications）[1] - 近四十年累计研发投入超过1000亿美元 成为无线通信行业核心驱动力[1] - 业务版图从传统无线电扩展至智能手机 PC 汽车 XR 工业物联网等多领域 形成完整技术生态布局[1] 技术研发与创新战略 - 通过自研无线IP 并购（如2021年收购NUVIA 今年收购Alphawave）构建底层芯片护城河[4] - 全面掌握连接技术（5G Wi-Fi 蓝牙）和处理技术（CPU GPU NPU ISP） 集成于先进制程低功耗芯片[4][6] - 在CPU方面推出全球最快移动端CPU Qualcomm Oryon CPU[6] - 在Hexagon NPU实现架构升级 配备更多标量与向量加速器 更快张量加速器 全新64位内存架构[6] - 在新一代Adreno GPU采用创新切片架构 引入18MB专用图形缓存（Adreno独立高速显存）[10] - 新一代20-bit三ISP实现动态范围4倍提升[6] 产品矩阵与性能表现 - 骁龙平台成为旗舰智能手机必然之选 第五代骁龙8至尊版为全球最快移动SoC[8] - CPU采用定制化设计 SoC层面架构创新 实现计算性能和每瓦特性能重大飞跃[10] - Hexagon NPU加速AI特性 传感器中枢新增个人知识图谱和个人记录功能[10] - Adreno GPU加速AI工作负载 实现更快推理响应 高效视频处理 更流畅播放和更快编码效率[11] - ISP引入超域融合视频功能（Dragon Fusion）提升HDR视频效果 支持高级专业视频（APV）编解码器[11] - X85集成5G AI处理器 基于AI的多天线管理增强终端性能和网络覆盖[11] - 针对PC市场推出骁龙X2 Elite Extreme和骁龙X2 Elite 目前最快最高效Windows PC处理器[12] - 骁龙X2 Elite Extreme集成第三代Oryon CPU 相同功耗下CPU性能较竞品领先75% Adreno GPU每瓦特性能和能效提升2.3倍 NPU达80TOPS AI处理能力[14] - 骁龙X2 Elite相同功耗下性能较前代提升31% 相同性能下功耗降低43% 支持80TOPS AI算力[14] 新兴市场与品牌扩展 - 推出高通跃龙（Qualcomm Dragonwing）平台 面向工业 物联网与网络基础设施领域[16] - 集成边缘AI 高性能低功耗计算和先进连接技术 应用场景包括工业机器人 无人机 固定无线接入（FWA） 零售物流等[16] - 实现UHF RFID与5G Wi-Fi 7 蓝牙6.0等通信技术融合[16] - 高通跃龙第四代FWA至尊版平台实现14公里毫米波远程通信 12.5Gbps下行峰值速率[16] - 高通跃龙Q-6690为全球首款企业级芯片集成RFID功能[16] 中国市场合作与AI战略 - 进入中国三十年 从CDMA网络测试到助力中国移动终端合作伙伴成长并走向全球[17][18] - 在智能汽车领域 通过骁龙数字底盘支持中国汽车品牌推出210多款车型[18] - 在物联网领域 借助高通跃龙推动中国工业物联网和网络基础设施行业变革[18] - 2011年提出边缘计算是AI未来核心 2022年展示AI赋能实时体验 2023年提出AI是新的UI 2024年演示多模态助手和多模态大模型 今年推动AI技术规模化落地[19] - 六大核心趋势驱动AI发展：AI是新的UI 从智能手机转向智能体 计算架构变革 模型混合化 边缘数据相关性增强 迈向未来感知网络[21] - 通过对AI感知 处理到学习全过程投入 赋能边缘智能 塑造新一代移动终端和体验[22]

行业技术趋势 - 开源AI模型和蒸馏量化技术推动AI模型小型化和高质量化 促进生成式AI在智能手机等终端设备上的普及应用 [1] - 生成式AI正从云端扩展到边缘侧和终端侧 云-边-端协同混合架构成为产业创新关键 [6] - 终端侧AI落地需要算法 硬件 应用场景的深度协同 中国完整的电子制造产业链为企业融入全球创新提供新机遇 [6] 产业合作计划 - 高通联合GTI 中国电信 中国移动 中国联通及小米荣耀vivo等十余家产业伙伴启动"AI加速计划" 致力于释放边缘智能能力与应用场景 [1] - 该计划围绕三大支柱推进：智能手机AI功能优化 智能体AI终端体验扩展 与中国模型提供商合作探索AI应用案例 [4] 产品应用进展 - 高通第五代骁龙8至尊版芯片具备出色终端侧AI处理能力 可支持跨应用个性化智能体AI助手 [6] - 小米17系列旗舰手机已采用该芯片 中兴vivo索尼三星等超15个OEM品牌将在旗舰产品中部署该平台 [6] - 具身智能作为智能体AI物理形态落地路径 对人形机器人的通信连接创新和芯片算力功耗控制提出严苛要求 [7] 市场发展前景 - 个人AI终端（智能眼镜/手表/耳机）将从智能手机配件升级为个性化AI体验载体 [2] - 物理AI已在汽车ADAS实现规模化部署 机器人类人机器人成为汽车感知规划执行功能的延伸 [2] - 工业AI通过边缘智能处理传感器数据 在安防摄像头工业制造摄像头等终端实现实时决策 [2] - 生成式AI正扩展至PC汽车XR等多类终端设备 终端侧AI规模化落地将推动AI无处不在的体验 [7]

按照高通公司总裁兼CEO安蒙的说法，UI（用户界面）现在已经是以人为核心，能适应用户的需求， 并在端侧进行处理。同时，用户体验的核心已转向智能体AI，这一变革正在重塑社会对所有智能终端 的认知：无论是智能手表、无线耳机还是智能眼镜，它们不再只是手机功能的延伸，而是开始直接与智 能体交互。他判断，智能手机不会消失，但是将迎来以智能体AI为核心的时代，包括智能手机在内的 不同品类的智能终端将共同定义全新的移动体验。 近日，高通发布了年度旗舰芯片，公司相关负责人在演讲中，频频提到一个关键词——端侧AI（人工 智能）。 端侧AI是将AI模型部署在终端设备上，让终端设备具备本地的智能处理能力，无需依赖云端服务器就 能完成一些AI任务。与之相对应的是云侧AI，云侧AI是指将人工智能的模型训练和推理任务放在云端 服务器进行处理。 从名称上就可以感受到端侧与云侧两种AI处理模式的差异。在端侧处理，省去了信息在终端与云端的 交互时间，处理速度更快，同时，个人数据也只保留在本地，不存在云端泄漏的风险，更有利于数据安 全。不过，端侧处理的不足也是显而易见的，特别是在计算资源与存储能力方面，端侧要明显逊色，相 比云端部署的大模型，端 ...

端侧AI的定义与特点 - 端侧AI是将AI模型部署在终端设备上进行本地智能处理，无需依赖云端服务器[1] - 与云侧AI相比，端侧AI处理速度更快，因省去了终端与云端的信息交互时间[1] - 端侧AI将个人数据保留在本地，有利于数据安全，不存在云端泄漏风险[1] - 端侧AI在计算资源与存储能力方面逊色于云侧，通常只能部署单一应用的小模型[1] 行业巨头对端侧AI的推动 - 高通公司总裁兼CEO安蒙认为，用户界面已转向以人为核心，用户体验的核心转向智能体AI，这将重塑社会对所有智能终端的认知[2] - 联发科最新旗舰芯片率先支持Bitnet 1.58 Bit推理框架，声称端侧AI能力获得史诗级提升[3] - 联发科新芯片大幅减少AI计算、图像识别及自然语言处理对云的需求，使4K文生图、128K长文本处理等功能在端侧实现[3] - 高通指出需构建全新计算架构体系，包括操作系统、软件和芯片的重新设计，以支持由智能体主导的未来体验[3] 端侧AI的应用场景与前景 - 端侧AI应用已崭露头角，例如可自动识别用户日历制作个性化旅游计划，提供更合理的出行建议[2] - 未来工业级终端也将具备AI能力，各行各业的大量传感器（如摄像头）将能基于输入数据流进行分析决策[3] - 端侧AI的应用将从智能手机、智能手表、智能汽车扩展至工业级边缘终端、制造工厂、配送中心和零售场景的传感器[3] 端侧与云侧AI的协同发展 - 强调端侧AI能力不意味着云侧AI不重要，未来将实现边缘侧"云+端"的无缝协同[4] - "云+端"协同将使推理计算等任务得到更高效的分配[4]

端侧AI的定义与特点 - 端侧AI是将AI模型部署在终端设备上进行本地智能处理，无需依赖云端服务器即可完成任务 [1] - 与云侧AI相比，端侧AI处理速度更快，因省去了信息在终端与云端交互的时间 [1] - 端侧AI将个人数据保留在本地，有利于数据安全，不存在云端泄漏风险 [1] - 端侧AI在计算资源与存储能力方面逊色于云端，通常只能部署单一应用的小模型 [1] 行业趋势与厂商动态 - 高通公司总裁兼CEO安蒙判断，用户体验核心已转向智能体AI，将重塑社会对所有智能终端的认知 [2] - 智能手机不会消失，但行业将迎来以智能体AI为核心的时代，不同品类智能终端将共同定义全新移动体验 [2] - 联发科最新旗舰芯片率先支持Bitnet 1.58 Bit推理框架，宣称端侧AI能力获得史诗级提升 [3] - 联发科芯片大幅减少AI计算、图像识别及自然语言处理对云的需求，使4K文生图、128K长文本处理等功能在端侧实现 [3] 技术架构与未来应用 - 高通指出需构建全新计算架构体系，包括操作系统、软件和芯片都需重新设计以支持端侧AI新体验 [3] - 未来智能体将拥有丰富的情境理解能力，能记住用户习惯并理解用户所见内容 [3] - 除消费级终端外，未来工业级终端也将具备AI能力，例如让每个摄像头都能基于输入数据流进行分析决策 [3] - 端侧AI应用将扩展至各行各业，包括制造工厂、配送中心和零售场景中的传感器 [3] 端侧与云侧的协同发展 - 强调端侧AI能力并不意味着云侧AI不重要，未来最佳局面是终端与云端AI处理无缝协同 [4] - 边缘侧"云+端"协同将使推理计算等任务得到更高效的分配 [4]

核心观点 - 虹软科技与高通深度合作 基于第五代骁龙8至尊版平台推出视频超域融合技术ArcSoft Video Dragon Fusion 突破移动端视频电影级质感瓶颈 [1][2] - 公司端侧AI技术从画质优化升级为智能创作助手 推出自然语言视频剪辑与3D照片生成功能 实现数据本地处理与隐私保护 [4] - 技术性能显著提升 整体性能提高40% 功耗降低20% 通过多硬件协同优化实现复杂光照环境下专业级视频拍摄 [3] - AI影像技术应用场景从智能手机扩展至智能汽车 AI眼镜 机器人等多领域 推动技术普及与日常场景融合 [4] 技术突破 - Video Dragon Fusion为全链路解决方案 非简单算法迁移 通过深度协同高通ISP架构与AI引擎实现CPU/GPU/NPU/ISP多硬件高效协同 [2] - 技术显著提升视频动态范围与层次表现 现场演示在动态范围 影调过渡及色彩还原方面超越主流厂商方案 [2] - 实现从静态到动态影像跨越 Turbo Fusion功能扩展至视频领域 用户无需复杂操作即可获得专业级视频质感 [2][3] 产品创新 - AgenticAI视频创作功能通过自然语言指令自动筛选手机相册镜头 结合用户审美偏好进行风格化剪辑 [4] - 3D照片生成技术实现二维人像向三维肖像转化 支持精细化美化与本地模型训练 所有数据处理在终端完成 [4] 行业合作 - 虹软科技与高通合作超二十年 针对骁龙8至尊版专属ISP与新一代AI引擎进行深度适配优化 [1][3] - 公司将继续与高通及全球产业链伙伴探索AI在多场景影像应用 包括智能汽车 AI眼镜 机器人等新兴领域 [4]

企业用工与管理制度 - 上汽通用五菱招聘约800名985/211高校管培生 要求每天工作12小时且车间实习期长达6个月 与校招宣传的955工作制存在差异[3][4][5] - 深圳疆拓因员工投诉补班问题 取消14天年假福利及所有额外假期 公司称调整后制度合法合规[6][7][8] - 博世计划大规模裁员数万人 目标节省25亿欧元(约209.57亿元人民币) 因移动出行部门利润率仅3.8%远低于7%目标[10] 人工智能与科技行业动态 - 周鸿祎表示拒绝使用AI的员工可能被裁员 360内部举办AI大赛推动技术应用[2] - 腾讯开源混元图像3.0模型 参数规模80B 支持千字级复杂语义解析[11][12] - OpenAI联合甲骨文和软银投资4000亿美元新建5座数据中心 总电力容量达7吉瓦[21][22] - 英伟达与OpenAI达成1000亿美元投资协议 将建设至少10吉瓦AI数据中心 相当于800万户美国家庭用电量[23] - 阿里宣布追加AI投入 原计划三年投资3800亿元(约530亿美元) 股价单日涨幅达10.5%[25][26] - 马斯克旗下xAI以42美分/年半的定价向美国政府提供Grok聊天机器人 显著低于OpenAI和Anthropic的1美元/年定价[24] 消费电子与硬件创新 - 小米17系列开售5分钟刷新2025年国产手机首销纪录 起售价4499元 搭载7000mAh电池[17][19] - Meta发布800美元智能眼镜演示出现多次故障 扎克伯格归因于网络问题[15][16] - 谷歌与高通合作开发融合PC和智能手机特性的"安卓电脑" 采用互通技术基础[20] 内容平台与商业合作 - 特朗普批准TikTok在美运营新方案 字节跳动保留100%持股 数据安全合资公司估值140亿美元[13][14] - 美团发布LongCat-Flash-Thinking推理模型 在数学和代码任务性能接近GPT5-Thinking[31] - 快手可灵2.5 Turbo模型成本较上代降低30% 5秒视频生成仅需25灵感值[32] 模型开源与技术突破 - 智元机器人开源GO-1通用具身基座大模型 采用ViLLA架构弥合图像文本与动作执行鸿沟[34] - 腾讯开源混元3D-Omni和混元3D-Part模型 支持多模态输入和部件级生成[35][36] - 月之暗面Kimi发布OK Computer智能体模式 可完成网站开发和视频生成等复杂任务[29]