报告核心观点 大模型技术迭代推动电子行业创新，端侧AI落地加速使终端渗透率有望提升，算力ASIC需求强劲，建议关注端侧AI、ASIC产业链相关公司，维持电子行业“增持”评级 [5][6][7][8] 大模型能力持续升级，推动电子行业进入新一轮创新周期 消费电子增速放缓，AI技术快速发展 - 传统消费电子终端进入存量或低速发展，智能手机、PC销量稳定，TWS进入低速增长，电子元器件高成长需求来自新兴领域 [15] - XR行业有望成熟，但目前VR/AR销量增速较低 [16] - ChatGPT发布后人工智能迅速发展，大模型吸引全球参与，压缩技术为端侧部署奠基，引发AI硬件创新潮 [19][21] 大模型不断迭代，压缩技术为端侧部署奠定基础 - GPT系列迭代性能提升，谷歌推出多模态大模型Gemini并不断升级 [22] - 大模型因数据和算力要求难部署在移动设备，压缩技术可将其转化为紧凑版本，通过剪枝、知识蒸馏、量化和低秩分解实现压缩，降低存储需求和计算复杂度，使大模型易部署到边缘设备 [26][29] 边缘AI具有低成本、高性能、隐私安全等优势 - 边缘AI在边缘设备进行AI计算，相比云端AI成本低，能让应用开发商更经济地打造应用 [30] - 边缘AI可靠性高、时延低、体验好，还具有隐私安全性高的优势 [32][33] 端侧AI落地加速，AI终端渗透率有望快速提升 谷歌和华为推出AI OS，系统级AI提供优质体验 - 华为发布HarmonyOS 6.0开发者版本，推出鸿蒙智能体框架，Mate 70系列首发九大AI功能，鸿蒙原生智能可提供跨应用操作和第三方应用AI能力 [34][35] - 谷歌发布Pixel 9系列手机，深度集成AI技术，展示了安卓系统对标苹果与华为的AI能力，后续安卓手机AI功能有望提升 [36][37] - 谷歌和华为展示系统级AI应用价值，为AI终端行业树立标准，后续厂商有望跟进 [37] 龙头厂商发布端侧AI产品，推动端侧AI加速发展 - 微软发布Copilot+PC，为AI PC树立高标准，新增多项AI功能，提升硬件配置要求 [40][41] - AMD和英特尔推出新品处理器，OEM厂商推出搭载相关芯片的AI PC新品，预计2025年AI PC将放量出货，渗透率大幅提升 [42][44] - 小米等大厂纷纷发布AI眼镜，AI眼镜集成多种功能，具备多种交互方式和AI功能，有望替代传统眼镜，市场空间广阔 [45][49] 消费电子有望迎来换机周期，硬件配置有望升级 - AI功能加持下，AI终端渗透率有望快速提升，2023 - 2027年高级AI PC销量复合增速约为115%，AI手机销量复合增速约为32% [52] - AI终端硬件升级需求大，包括DRAM、散热、电池等，PCB规格也将升级，单机价值量和用量有望提升 [62][72] 算力ASIC需求强劲，芯片定制业务迎来历史机遇 ASIC具性价比优势，科技公司倾向自研ASIC - ASIC相比GPU性价比高，可针对特定任务优化，提升运算效率、降低功耗和采购成本，北美云厂商积极布局，OpenAI租用谷歌TPU标志着ASIC获顶级AI厂商认可 [75][76] 国内外大厂纷纷自研ASIC，ASIC需求强劲增长 - 云计算/互联网厂商为应对AI工作负载扩大和降低对英伟达等依赖，积极投入ASIC开发，北美和国内厂商均有行动 [81][83] - Marvell上调全球ASIC市场规模预期，2023 - 2028年复合增速达53%，定制化芯片是AI基础设施未来 [84] 投资建议 建议关注端侧AI、ASIC产业链相关公司，维持电子行业“增持”评级，端侧AI板块关注瑞芯微等，ASIC板块关注芯原股份等 [8][89]