情感大模型技术特点 - 区别于传统聊天机器人，"情感大模型"注重用户情感体验，通过分析语调、停顿、表情理解情感并生成符合情绪的回应 [5] - 技术路径包括在通用大模型基础上增强多模态情感计算能力，以及专注于情感领域的生成式大模型 [7] - 采用端到端形式，训练所需算力比通用版本高30%-50%，对特殊数据要求高 [10] 市场前景与增长 - 全球人工智能伴侣市场规模预计从2023年3000万美元飙升至2030年1500亿美元，年均复合增长率236% [8] - 2024年全球机器人出货规模约4700万台，未来5年复合增长率超20%，消费类机器人占比81% [16] - CharacterAI移动端累计下载量突破3432万，网页端单月访问量达3.1亿，仅次于ChatGPT [9] 字节跳动布局策略 - 计划通过不同垂类大模型带动豆包月活在2025年实现翻倍 [14] - 坚持"火山开放，豆包自研"路线，兼顾生态与自有产品 [3] - 围绕抖音等C端体系推进娱乐、社交、陪伴场景渗透，同时提升火山引擎ToB输出能力 [14] 应用场景与案例 - 适用于助手类效率提升产品，在信息检索、陪伴、AI玩具、社交游戏等领域有优势 [15] - 国外案例包括CharacterAI的TalkingMachines实现视频互动，Miko推出AI伴侣 [7][12] - 国内案例包括FoloToy"显眼包"、Looi桌面机器人、CASIO宠物机器人Moflin等 [12]

字节跳动布局情感大模型 - 公司旗下火山方舟大模型平台计划上线"情感大模型"API服务，豆包则坚持自研路线，形成"火山开放，豆包自研"的双轨策略[1] - 火山引擎相关负责人否认"情感大模型"计划，但行业信息显示该技术能识别53种人类情绪，实现拟人化情感交互[2] - 公司计划通过垂类大模型带动豆包月活在2025年翻倍，并围绕抖音生态推进娱乐、社交场景渗透，同时强化火山引擎ToB输出能力[14] 情感大模型技术特性 - 技术核心在于"理解情绪+精准回应"，通过分析语调、停顿、表情实现接近真人的交互体验[3][4] - 技术演化形成两条路径：通用大模型增强多模态情感计算能力，或专注情感领域的生成式大模型[5][6] - 训练算力需求比通用模型高30%-50%，需采用端到端形式且依赖特殊数据，但相比传统模型在算力使用上更高效[10] 行业市场前景 - 腾讯研究院预测未来2-3年人机陪伴市场将爆发，全球AI伴侣市场规模预计从2023年3000万美元增至2030年1500亿美元，年均复合增长率236%[7] - CharacterAI移动端下载量超3432万，网页月访问量3.1亿；消费类机器人2024年全球出货4700万台，未来5年复合增长率超20%[10][17] - GPT-4o等多模态模型加速情感陪伴落地，国内外企业已推出AI玩具、桌面机器人等产品，涉及儿童教育、情感治愈等场景[11][12][13] 技术发展趋势 - 国内技术比国外晚约1年，但在MoE架构和多模态学习方面取得进展，未来通用大模型可能融合情感、文生视频等细分模型[11][17] - HumeAI的EVI系统能检测53种情绪，其CEO认为情商是AI界面核心要求，需推断用户真实需求并执行[15] - 行业下一阶段进化方向可能是"世界模型"，具备物理直觉和未来状态推演能力，但当前仍面临算力消耗、数据隐私等技术瓶颈[17]

报告行业投资评级 - 维持“推荐”评级 [5] 报告的核心观点 - 春季火山引擎大会聚焦模型升级与 Agent 落地，有望成为 2025 年 AI 算力 + 端侧的关键催化事件，建议持续关注云厂商合作产业链 [3] 根据相关目录分别进行总结 大会概况 - 火山引擎 2025 春季 FORCE 原动力大会预计于 2025 年 6 月 11 - 12 日在北京举行，聚焦大模型与 AI 云原生等前沿领域，展现豆包大模型家族最新进展，剖析 Agent 开发范式演进，带来 Coding 方面的进化与革新 [1] 大会亮点 - 充实豆包大模型家族矩阵，有望推出推理精度更高、使用成本更低的基座大模型及视觉 / 语音等多模态垂类升级模型；聚焦 Agent 开发新范式，有 15 + 场专题论坛分享创新技术；打造 2800 平方米沉浸式互动展区 [1] 6 月 11 日议程 - 围绕主论坛、技术主论坛、产品和行业专场论坛、合作伙伴论坛等展开，全方位剖析 AI 智能时代的可能。主论坛探索豆包大模型 + AI 云原生方案，分享 Coding 和算法进化革新；技术主论坛分享 AI 云原生等多方面内容，探索 AI 时代产品与技术重构；产品和行业专场论坛覆盖多方面产品和行业，有望看到新硬件产品和应用落地案例，各行业合作伙伴亮相 [2] 6 月 12 日议程 - 聚焦开发者生态，探讨基于 AI 云原生的 Agent 开发新范式。火山方舟平台具备更丰富开源能力，TRAE 推出 2.0 版本，扣子降低 AI Agent 开发门槛 [3] 投资建议 - 关注云厂商合作产业链，包括云端算力（ASIC、服务器、铜互连、PCB、散热、电源相关企业）和端侧硬件（品牌、方案商及代工、数字芯片、渠道相关企业） [3][4] 重点公司盈利预测、估值与评级 | 代码 | 简称 | 股价（元） | EPS（元） | | | PE（倍） | | | 评级 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | | | | 2025E | 2026E | 2027E | 2025E | 2026E | 2027E | | | 688521.SH | 芯原股份 | 88.08 | -0.18 | 0.07 | 0.61 | / | 1258 | 144 | 推荐 | | 688800.SH | 瑞可达 | 47.21 | 1.78 | 2.32 | 2.89 | 27 | 20 | 16 | 推荐 | | 002463.SZ | 沪电股份 | 36.41 | 1.89 | 2.32 | 2.71 | 19 | 16 | 13 | 推荐 | | 002241.SZ | 歌尔股份 | 22.19 | 1.01 | 1.23 | 1.44 | 22 | 18 | 15 | 推荐 | | 688608.SH | 恒玄科技 | 391.85 | 6.68 | 9.32 | 11.81 | 59 | 42 | 33 | 推荐 | | 300493.SZ | 润欣科技 | 23.32 | 0.30 | 0.42 | 0.55 | 78 | 56 | 42 | / | [4]

作者 | 古尔波什 数据支持 | 勾股大数 据（www.gogudata.com） 当DeepSeek-V3以557.6万美元的预训练成本，在数学推理与代码生成领域追平硅谷巨头耗资数亿美元研发的顶尖模型时，"算力 平权运动"正式开启。 这场运动正在重构人工智能发展的底层逻辑。 在荷兰，全球光刻机霸主ASML的首席执行官用一组精妙的悖论揭示了变革本质："当单个AI模型的训练成本从数亿美元压缩至百 万级，看似收缩的算力需求反而会催生指数级市场扩容。" 这让人想起经济学中的"杰文斯悖论"——当某种资源的使用效率大幅提升时，人们实际消耗的这种资源总量非但不会减少，反而 会激活更广阔的市场空间。 " 杰文斯悖论 " 核心逻辑 算法创新的裂变式突破与开源生态的协同进化，构成了瓦解算力垄断的双螺旋。全球开发者社区突然发现：那些曾被科技巨头用 天价算力构筑的技术护城河，正在开源代码的侵蚀下以极快的速度崩解。这种去中心化的技术民主化进程，使创新成果从巨头手 中平等地流向中小企业与个人，渗透到社会的每一个角落。 在算力平民化激发需求裂变的商业逻辑下，云厂商迎来机会和挑战。 更深层的变革发生在技术权力结构的底层——云厂商忙着从基础 ...

没人知道大模型未来到底该怎么用，但也没人敢错过这样一个机会。企业需要一个上手门槛低，能够快速 试错的大模型应用开发平台。而这个平台也需要尽可能丰富的企业参与使用，让自己快速迭代。 每一次颠覆式新技术的诞生都是一批公司弯道超车的机会。 2002 年夏天，亚马逊发布了云服务平台 Amazon.com Web Service，开发者可以通过互联网调用亚马逊的 "宝贵资产"——商品数据库，比如书名、出版书号、价格信息。在淘宝还没诞生的年代，这是个开创性的 做法，不过这很显然也没什么价值。当时基于它做出的最有用的产品可能是发书号查售价。 但之后经过 4 年的需求探索、产品迭代，这个平台往前走了一大步，发布了通过互联网调用存储空间的 S3 服务和调用算力的 EC2，最终演化为全球最大的云计算平台 AWS，撑起万亿美元市值。 突破性的新技术、伟大的产品诞生之初，往往都是从一些前景不明的实验开始，经过一次次迭代找到与市 场需求的契合点，再发展壮大。YouTube 最早是一个视频约会网站，字节的第一个内容产品没用上推荐算 法，iPhone 诞生时没有应用商店。 现在的大模型应用就在这样一个阶段。消费者甚至开发者已经开始质疑市面 ...