AI大模型对产业的影响 - 上一个年代的AI浪潮主要得益于单点技术突破如人脸识别、语音识别，而大模型时代是AI对所有产业的颠覆，包括品牌、效率、流程、体系和组织机构 [1] - 2025年被视为AI应用大规模落地的元年，DeepSeek发布后AI应用驶入快车道 [1] - AI从1.0时代的单点技术发展到完全的大模型，进入重构流量、生态的阶段，类比移动互联网爆发时间，AI的超级应用时间约为2027年至2029年 [2] AI应用落地场景 - AI在C端领域如电商的应用落地进展快速，部分应用已有较好盈利，"AI+金融"是相对容易跑出来的赛道 [2] - 具身智能需要更多物理产业链，对AI底座要求更高，但在教育、投研等领域可能率先跑出来 [2] - 工业场景更加规范化、分工明确，生成式AI在工业领域率先实现批量落地 [3] 半导体产业的驱动因素 - 本轮半导体产业的快速增长主要来自AI和大模型的驱动，带来算力需求和数据传输需求两大新推动力 [4] - 硅光领域获得巨大成长空间，800G光模块市场今年为主，明年1.6T方案可能大行其道 [4] - 车规级AI算力芯片国产化率不足5%，市场空间巨大 [4] AI发展给芯片公司带来的机遇 - 算力持续提升对算力能效要求提高，异构计算、NPU等新芯片架构将成为爆发点 [5] - 制程技术接近物理极限，先进封装和系统集成成为提升算力和带宽的新路径 [5] - 软件定义硬件的产业化机遇，要求芯片厂商提供开发软件栈和深度定制化能力 [5] 长三角产业协同发展 - 长三角制造业产业整合和升级迎来很大机遇，形成"上海研发，周边制造"的协同发展模式 [1][6] - 张江负责研发，上海负责工程化，如皋负责产量化，实现长三角一体化协同创新 [6] - 上市公司已成为科技创新的主要力量，推动硬科技与传统制造业转型结合 [6]