全球宏观与政策博弈 - 美国政府于2025年4月2日启动全面“对等关税”政策，引发市场剧震，标普500指数单日重挫4.84%，纳斯达克暴跌5.97%，道琼斯下跌3.98%，三大指数创2020年6月以来最大单日跌幅，连续两日下挫导致美股总市值蒸发约6万亿美元 [1] - 关税政策挑战“美国例外论”，促使全球资本配置出现十年来最显著多元化趋势，欧洲、日本等市场表现超越美股，尽管中国经济在承受美国高达84%对华关税下第一季度增速仍超预期 [2] - 白宫与美联储的权力博弈在2025年公开化，特朗普连任后多次炮轰美联储主席鲍威尔降息“太迟、太少”，尽管美联储下半年连续三次降息将基准利率降至3.5%-3.75%，特朗普仍主张应降至1%以下以刺激经济 [4] - 为架空鲍威尔，特朗普在2025年夏季酝酿提前提名继任者，热门候选人包括白宫国家经济委员会主任凯文·哈塞特、前美联储理事凯文·沃什及现任理事克里斯托弗·沃勒，选人标准强调“绝对忠诚”与“降息派”立场 [5] - 美国联邦政府经历史上最长43天停摆，从2025年10月1日持续至11月12日，导致约80万联邦雇员被遣散，关键经济数据断供形成“数据迷雾”，国会预算办公室估计此次关门导致第四季度GDP增长率损失1.0%-2.0% [17] AI产业革命与估值重构 - 中国公司DeepSeek通过算法创新，将AI推理成本压缩至硅谷同类产品的10%以下，动摇了行业对昂贵模型的依赖共识，并引发英伟达股价重挫、市值蒸发数千亿美元 [7] - 美国科技巨头启动“基建防御战”以应对算法效率冲击，微软重启三哩岛核电站项目、亚马逊加大数据中心土地储备、Meta加速百万芯片级算力集群建设，试图通过能源与基础设施的规模壁垒巩固优势 [7] - 谷歌凭借垂直整合生态在2025年实现逆袭，推出Gemini 2.0系列在成本与效率上对标DeepSeek，依托自研TPU芯片构建全链路降本护城河，至第四季度市值逼近4万亿美元，AI市场形成“谷歌+英伟达”双技术体系格局 [8] - 全球科技企业在2025年迎来“AI债务潮”，截至12月第一周全球科技公司债券发行规模达4283亿美元创历史新高，其中美国企业发行3418亿美元，仅第四季度Meta、谷歌、亚马逊、微软和甲骨文五大巨头便密集发行约900亿至1200亿美元新债 [13] - AI基建需求导致科技巨头年度资本支出飙升至约4000亿美元，大规模举债使截至2025年9月底的大型科技公司债务与EBITDA比率中位数升至0.4，接近2020年水平的两倍，市场对AI泡沫的担忧集中爆发 [14] 半导体与存储芯片供应链 - 2025年全球存储芯片市场因AI算力需求爆发“抢芯潮”，AI服务器对内存的需求是传统服务器的30倍以上，导致三星、SK海力士和美光将大量DRAM产能转产高带宽内存(HBM) [10] - 存储芯片价格在2025年下半年进入“狂飙”模式，截至12月核心DRAM产品的年度合约涨幅已突破100%，部分用于AI服务器的高端大容量内存模组单价翻倍，现货渠道溢价程度直逼同期顶级旗舰显卡RTX 5090的零售价格 [11] - 产能紧张原因包括扩产瓶颈、库存枯竭及需求共振，到2025年第三季度末全球DRAM库存跌至3.3周的历史低位，与2018年极端危机水平相当，同时苹果iPhone全系存储升级与数据中心更换周期加剧了芯片短缺 [11] - 此次“超级周期”导致的供应链失衡预计将持续至2026年底甚至2027年，戴尔、惠普等PC大厂已发出预警，将调整产品配置或重新定价以应对成本压力 [12] 加密货币与贵金属市场 - 比特币在2025年出现历史性转折，在无重大丑闻背景下全年累计下跌6.6%，较10月6日创下的12.6万美元历史峰值深跌30.7%至12月26日的8.74万美元，标志着其从“投机资产”向“宏观风险资产”转型 [19] - 比特币下跌由宏观经济因素驱动，AI科技股估值泡沫破裂引发风险资产抛售潮，10月10日加密市场系统性闪崩导致190亿美元杠杆多头清算，触发去杠杆化踩踏，至12月26日加密恐惧与贪婪指数跌至20，创2020年疫情以来最冷读数 [19] - 贵金属市场在2025年上演史诗级牛市，白银年度涨幅超170%，创1979年以来最佳表现，并连续六个交易日累计上涨25%，创自1950年有记录以来的最大六日涨幅，其市值曾短暂超越英伟达成为全球第二大资产 [22] - 黄金在2025年累计涨幅超70%，现货黄金在12月29日经历高位震荡，尽管短期回调，但机构仍看好其冲击4900美元目标，行情核心推手源于美联储降息、美元信用担忧及全球央行战略性增持 [22] 媒体与科技巨头战略演变 - 2025年好莱坞上演“世纪洗牌”级并购战，奈飞以827亿美元（含债务）锁定华纳兄弟探索公司核心资产，包括影视工作室、HBO及Max业务，而派拉蒙天空之舞随即提出1084亿美元全现金敌意收购要约进行竞争 [24] - 派拉蒙的敌意收购获得甲骨文创始人拉里·埃里森404亿美元个人不可撤销担保以增强融资稳定性，尽管报价更高，华纳董事会仍倾向支持奈飞协议，并警告派拉蒙方案存在更高监管风险及58亿美元解约金成本 [25] - 特斯拉在2025年完成从“电动车企”向“通用人工智能巨头”的估值蜕变，其FSD自动驾驶订阅率显著攀升，并在德州奥斯汀正式启动Robotaxi商业化运营，每英里运营成本正向0.2-0.3美元目标逼近 [28] - 特斯拉人形机器人Optimus进入“千台级”工厂实测阶段，华尔街将其视为独立的高估值业务，为特斯拉贡献了超过3000亿美元的未来资产估值，至2025年末，传统汽车制造业务对市值的贡献已降至40%以下 [28]

文章核心观点 - DeepSeek激活端侧AI新周期，推动AI应用普及，其开源模式和低成本特点降低AI硬件创业门槛，优化后的蒸馏技术使更多模型能部署在端侧，降低企业成本，增强用户体验；看好AI SoC芯片受益于算法平权带来的端侧AI硬件增长、端侧算力需求升级推动的ASP增长，以及国产龙头SoC公司的成长之路 [1] 开源模式+推理成本降低 - AI硬件创新过去的参与者包括智能手机大厂、互联网大厂、智能硬件创新企业和传统硬件厂商；DeepSeek - R1的蒸馏模型开源降低AI应用门槛，促进技术传播和应用，预计后续各类厂商将发布更多深度应用功能，端侧AI将呈现百花齐放态势 [6] - DeepSeek通过算法与硬件的协同创新显著降低AI应用成本，采用多种方法降低单任务对芯片算力的需求及推理能耗；DeepSeek - R1的推理成本远低于ChatGPT - o1，能用低成本训练出高效模型，推动尖端AI技术成为普惠型生产力工具 [7] 蒸馏技术提升端侧推理性能 - 模型端侧部署有安全性高、低延时等优势，但过去受算力、功耗等因素制约；蒸馏模型更小、计算效率更高，适合在资源受限环境中部署；DeepSeek的蒸馏过程创新性地引入“链式思考”，使小模型不仅继承推理能力，在推理效率和资源占用方面也有优势 [9] - DeepSeek开源两个660B模型的同时，蒸馏出6个小模型并开源，部分小模型在多项能力上可对标OpenAI o1 - mini，DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 32B在AIME 2024基准测试中表现优于其他开源模型；不同规格模型有不同适用场景，1.5B / 7B / 8B适用于本地轻量级任务，14B / 32B能应对复杂任务，70B / 671B面向大规模云端推理场景 [10][13] AI+汽车电子 座舱先行，智驾有望深度融合 - 自DeepSeek发布开源模型，国内车企在智能座舱和智能驾驶方面积极探索，目前应用场景主要集中在智能座舱，旨在提升人机交互体验；智能驾驶领域有望深度受益，但进程相对较慢，因DeepSeek是大语言模型，自动驾驶通常用垂直大模型，两者有效转变是车企需思考的问题 [14] 硬件预埋，国产汽车芯片开启高速增长 - DeepSeek推动智驾/智舱普及，硬件预埋促使汽车芯片进入高速增长阶段；自动驾驶技术迭代迅速，汽车行业进入软件定义汽车时代，硬件预埋可收集数据训练大模型并通过OTA升级推送更优算法，国产车企今年底前有望跟进升规升配，汽车芯片未来3年有望保持高景气 [15][16] - DeepSeek提升车端端到端大模型性能，让更多中低端车型部署端侧模型，利好国产平价芯片；大模型用于智驾面临线控底盘挑战，DeepSeek的模型优化思路和蒸馏技术可提升车载端到端模型性能，降低智能驾驶对高算力硬件的依赖，有助于国产智驾SoC发挥优势 [17][18] - 数据的重要性日益凸显，后进入者有望借助DeepSeek实现追赶，看好头部车企产业链；DeepSeek大模型开源推动“算法平权”，缩短车企间时间差距，数据重要性愈发突出；国产大模型突破有望提升国产车企竞争力与话语权，国产芯片市场份额有望提升，二者有望形成良性循环 [20][23] AI+消费电子 智能硬件百花齐放，端侧AI SoC迎东风 - DeepSeek具备低成本、高性能优势，能赋能AI应用终端硬件设备；其先进的模型压缩与蒸馏技术可蒸馏出小参数模型，克服端侧部署难题，适配多种应用终端的嵌入式芯片；DeepSeek运用多模态融合技术和场景化AI模型，实现自然交互和定制化服务 [25] - 智能手机方面，国内多家手机厂商接入DeepSeek，带来AI问答等功能，用户可通过自定义唤醒词激活手机AI助手；中兴努比亚Z70 Ultra全尺寸内嵌“满血”DeepSeek - R1，实现系统级交互整合和与智能穿戴设备互联；DeepSeek推出手机应用程序，具备多项AI功能 [26] - AI眼镜方面，产业界看好其成为实现更综合功能的硬件载体，目前主要依赖云平台调用大模型；随着技术成熟，从云到端的推理优化链条有望完善；DeepSeek优化多模态交互能力，提供便捷用户体验，新增深度思考能力，拓展应用场景 [28][29] - AI耳机方面，DeepSeek通过端侧语音模型和多模态交互优化，重新定义无屏交互体验；增强深度搜索与逻辑分析能力，新增情感交互与健康监测功能 [31] - 智能家电方面，DeepSeek提升智能交互精准度与自然度，增强家电自主学习和个性化服务能力；新增场景化智能服务，建立多模态数据辅助动态决策机制，打破人机壁垒实现自然交互体验 [32] - AI玩具方面，DeepSeek赋予AI玩具自然流畅的语言交互与智能学习能力，提供个性化陪伴和寓教于乐体验；实现多模态感知与情感陪伴，打造个性化学习方案 [34] 算力提升成为共识，近存计算呼之欲出 - 消费电子领域AI SoC芯片升级侧重于AI算力提升，NPU模块从旗舰产品选配变为标配，且算力迭代大幅增长；量产产品RK3588具备6Tops端侧算力，可支持主流参数级别的模型部署 [35] - 智能硬件对响应速度要求高，低延时需求凸显；端侧应用对算力需求日益增长，为加快数据传输，业内存储厂商针对端侧算力提出近存计算解决方案；看好片内DRAM提升端侧延时表现 [36][37] 本地产业链优势、长尾市场竞争宽松，看好国产细分龙头充分受益 - 大模型推动下端侧AI应用百花齐放，长尾应用市场竞争格局宽松，海外大厂在细分赛道精力不集中、产品迭代慢、服务质量差，看好国产SoC厂商凭借先发优势和垂直深度赢得市场份额 [38] - 产业链上游有成熟的国产多模态大模型，中游有各类SoC芯片和强大的模组组装产业链，下游有紧密合作的终端品牌；看好大模型提升终端品牌竞争力，国产芯片有望从中受益 [38]