报告行业投资评级 - 增持（维持） [1] 报告的核心观点 - 端云协同正驱动AI入口重塑与硬件范式重构，云端模型能力外扩与成本下降，端侧模型聚焦效率优化与能力压缩，并牵引硬件在算力、存力与散热方面协同升级 [1][2][5] 根据相关目录分别进行总结 1. 云端模型：能力边界外扩与成本重构并行 - 海外模型加速迭代，竞争范式转向任务能力比拼：2026年以来，海外头部厂商围绕代码能力与多Agent体系密集布局，大模型正从对话式助手升级为具备执行闭环能力的操作型智能体 [5][10] - 代码模型沿“低延迟交互”与“长链复杂推理”双路线演进：以OpenAI的Codex-Spark为代表的交互型Agent追求“近乎即时”（每秒超1000 tokens）的响应速度；以Claude 4.6为代表的任务型Agent则提供一百万Token长上下文，提升金融、法律等复杂业务场景的任务成功率 [5][13][14] - 多智能体（Multi-Agent）框架加速成为主流架构：xAI的Grok 4.20以C端免费形态推广多智能体，通过四个专家体协同运行，使复杂推理准确率提升、幻觉率下降约65% [5][15] - 模型迭代周期显著缩短：行业模型更新节奏加快，例如Google在推出Gemini 3 Pro后约三个月发布能力翻倍的Gemini 3.1 Pro；xAI的Grok 4.20可实现“每周版本更新” [5][17] - 国内模型性能快速追赶且性价比优势扩大：春节期间国内厂商密集更新，呈现“性能逼近海外头部、价格快速下探”特征，正从供给端拉低行业推理成本并带动需求释放 [5][18] - 具体厂商表现： - MiniMax M2.5定价显著低于行业主流，在约100 Tokens/s吞吐条件下连续运行一小时成本约1美元，1万美元预算理论上可支撑约4个Agent全年7×24小时运行 [20] - 字节豆包2.0 Lite输入价格约0.6元/百万tokens，相较行业均值呈数量级下降 [20] - 阿里通义千问Qwen 3.5引入原生GUI理解能力，综合成本较前代下降约60%，大型工作负载处理能力提升约8倍 [20] - 需求弹性开始释放：MiniMax M2.5上线后24小时内用户构建超过1万个“专家Agent”；智谱GLM-5发布后需求强劲，公司上调GLM Coding Plan价格超过30% [20][22][24] 2. 端侧模型：端云协同主线下的效率优化与能力压缩 - 端云协同成为主流架构范式：端侧模型的终局并非替代云端，而是与云端分工协同。高频、轻量、强隐私任务在端侧本地处理；重推理、长生成和高算力任务上云执行 [5][26] - 多模态能力是端侧模型关键竞争要点：端侧是实现多模态“零延迟”交互的理想路径，全双工流式架构正成为主流交互范式。视觉Token压缩（如MiniCPM 4.5的3D-Resampler技术）是提升效率的关键 [5][29][31] - 模型架构在探索中演进：MoE（混合专家模型）在端侧受限于内存瓶颈，EdgeMoE等工程优化可带来约1.2–2.7倍的推理性能提升，并降低约5–18%的内存占用。行业同时探索Qwen的Gated Delta-Net、DeepSeek的mHC、Mamba与注意力结合的混合架构等替代方案 [7][29][32][33] - 低比特量化技术持续发展：4-bit已成为行业标准部署配置。行业开始探索2-bit等更低精度量化，Microsoft的BitNet表明1.58-bit量化可行，但需从头训练模型 [7][36][37] - 推理优化决定端侧体验上限： - Attention效率优化：FlashAttention系列通过IO-aware设计提升计算利用率，端侧模型采用local-global attention、grouped query attention以适配硬件 [7][40] - KV Cache管理：KV Cache压缩对内存占用至关重要，研究显示可压缩至约3bit而质量损失有限。ChunkKV等技术在保持语言结构的同时带来约26%的吞吐提升 [7][41][42] - 并行解码加速：Medusa、EAGLE等技术通过小模型生成草稿token再由大模型并行校验，实现约2.2–3.6倍推理加速。Diffusion LLM与并行解码结合，推理速度有望较传统自回归提升约4–6倍 [7][43][44] 3. 端侧模型牵引硬件重构：算力、存力与散热协同升级 - 整机AI功能从单点走向多模态与系统级整合：2024年行业以图像消除、文本摘要等低门槛功能为主；2025年加速向语音、生成式图像等多模态创作延展，并进一步向操作系统底层渗透，竞争转向多模态体验与系统级整合深度 [2][48] - 存储侧：LPDDR6实现系统性能效提升：三星LPDDR6支持高达10.7 Gbps的数据传输速率，单颗容量最高支持16GB。通过架构与电源管理重构，实现较上一代约21%的能效提升 [2][50][51] - 散热侧：新材料与方案优化热管理：三星Exynos 2600芯片首次引入High-k EMC材料，使热阻较Exynos 2500降低约16%，有效缓解重载场景下的降频问题 [2][51] - 下一代旗舰SoC实现协同升级：高通Snapdragon 8 Elite Gen 6有望推出支持LPDDR6的Pro版本，频率或将达到5GHz-5.5GHz，并计划引入三星HPB（高性能散热方案） [2][55]