AI行业范式转变：从参数竞赛到效率革命 - 大模型边际收益递减，训练成本飙升，GPT-4级别模型成本突破1亿美元，最尖端模型训练成本已接近10亿美元[1] - Scaling Law遭遇瓶颈，单纯增加参数对模型能力提升效果减弱[1] - 产业界从“参数竞赛”转向“效率革命”，小模型在多项任务中表现超越大模型，运营成本仅为后者1/10到1/30[2][4] 小模型技术突破与性能表现 - DeepSeek R1-0528将671B参数模型蒸馏到8B，在AIME 2024测试中反超原模型10%[2] - Qwen3-VL 4B/8B模型保持256K-1M超长上下文和完整多模态能力，在低显存设备上稳定运行[2] - GreenBitAI的GBAQ算法实现突破，3-bit模型用30-40%的Token消耗达成FP16级别推理质量[23] - 在Multi-Agent任务中，GreenBitAI 3-bit模型完成率达到100%，而竞品4-bit方案全线失败[25] 端侧AI基础设施技术创新 - GreenBitAI开发Local Agent Infra技术栈，包含模型层优化、性能层优化和上下文工程三大核心模块[22][28][29] - 模型层优化采用GBAQ算法框架，实现测试时扩展技术，无需训练即可提升推理性能[22] - 性能层优化采用混合精度策略和量化感知校准，实现跨硬件部署优化[28] - 上下文工程通过动态Context Engineering和信息降维技术，使16GB内存设备可处理百页文档[31] 本地AI市场机遇与商业化路径 - AI PC市场快速成长，预计2025年占PC市场31%，2026年达55%，出货量1.43亿台[35] - 2030年全球智能终端市场规模将达2.6万亿美元，行业应用占比超60%[36] - GreenBitAI规划三步走商业化路径：ToC端订阅、ToB端授权、平台化生态建设[36][37] - 端侧AI设备普及路径类似家庭Wi-Fi中继器，预计3年内50-80%任务迁移到本地[34] 硬件厂商的差异化战略布局 - 苹果采用垂直整合策略，自研芯片实现CPU、GPU和AI神经引擎内存共享，能效比提升三倍[6] - 英伟达推动GPU通用计算化，通过Tensor Core将AI训练矩阵乘法加速百倍[7] - 华为在鸿蒙生态中押注端侧大模型，英伟达推出桌面级DGX Spark产品[10] - 苹果M5芯片单位功耗AI计算效率相比M4提升数倍，消费级设备智能上限大幅提高[10] 专业级Local Agent产品突破 - GreenBitAI发布Libra beta release，全球首个支持完全本地化、断网运行的专业级Agent产品[32] - Libra专注于专业文档处理与生成，输出质量媲美人工专家，支持金融分析、学术论文等高标场景[32] - 产品在Apple M3芯片上实现预填速度1351.7 tokens/s，解码速度105.6 tokens/s，体验接近云端API[27] - 采用多领域专家协同模式，通过智能工作流配置实现复杂文档任务分工协作[33]

苹果A系列芯片历史表现 - 历史上苹果A系列芯片性能领先安卓芯片一代，例如2020年推出的A芯片可超越竞争对手2021年推出的产品 [1] - 近年来因公司研发精力分散至M系列芯片和基带芯片，A系列芯片表现下滑 [3] - 2023年苹果A18芯片已无法领先竞争对手一代，仅略微优于联发科天玑9400，多核性能不及高通骁龙8 Elite [3] 苹果A19芯片当前性能定位 - 当前A19系列芯片综合性能与联发科天玑9500持平，但不及高通骁龙8 Elite Gen5芯片 [5] - A系列芯片在单核性能方面仍保持优势，但多核性能表现不佳 [5] - 根据PassMark测试，iPhone 17使用的A19基础款单核性能得分高达5,177分，排名全球第一 [7] - A19单核性能得分5,177分超过众多英特尔、AMD芯片以及苹果自家M系列芯片 [8] 芯片核心架构对比 - 苹果A系列芯片核心数量较少，仅为6核，而竞争对手如高通安卓芯片为8核 [10] - 英特尔、AMD的CPU采用多核多线程技术，多核性能远超手机芯片 [10] - 苹果A19多核跑分不足15,000分，而英特尔顶级CPU多核跑分可达近200,000分，相差超过10倍 [10] - 公司面临通过增加核心数量提升性能或接受性能落后的战略选择 [10]

文章核心观点 - 技术护城河正在失效 供应链成为企业生死存亡的DNA 企业价值核心指标是"脉动速度" [1] - 行业在垂直整合与水平模块两种形态间持续震荡 转换速度由行业脉动速度决定 [5][7] - 脉动速度分析框架通过产品迭代速度 工艺更新速度 组织变革频率 供应链波动率和双螺旋位置五个维度量化行业或企业的新陈代谢速度 [14][15][16][17] 戴尔供应链优势 - 实现股价269倍增长 超越英特尔和微软等技术巨头 [1] - 采用零成品库存模式 订单直达工厂24小时组装发货 [1] - 消除分销层级 直接连接终端客户 [1] - 销售驱动采购 佣金与利润率挂钩倒逼精准预测 [1] - 组件快速迭代 只采购最新技术部件规避贬值风险 [1] - 技术迭代周期从18个月缩短至6个月 传统厂商库存成为技术坟场 [1] - 采用3级供应商体系 通过扁平化结构实现高效协同 [11] - 通过模块化设计保留技术替代可能性 避免被单一技术绑定 [12] - 实现按单生产 将库存周期压缩至4天显著降低资金占用 [13] 硅图公司供应链失败 - 年赚20亿美金 股价冲上45美元 [1] - 两年后利润暴跌70% 股价腰斩 [1] - 过度专注图形芯片研发 忽视供应链管理 [2] - 东芝延迟交付关键绘图芯片 [2] - NEC缺陷处理器导致全线下线检测 [2] - 客户拒买新品导致库存失衡 [2] - 技术优势在断裂的能力链前不堪一击 [2] 行业脉动速度分类 - 个人计算机行业产品脉动速度小于6个月 流程和组织脉动速度2-4年 [6] - 半导体行业产品脉动速度1-2年 流程脉动速度2-3年 组织脉动速度3-10年 [6] - 汽车行业产品脉动速度4-6年 流程脉动速度4-6年 组织脉动速度10-15年 [6] - 制药行业产品脉动速度7-15年 流程脉动速度10-20年 组织脉动速度5-10年 [6] 双螺旋规律 - 垂直整合螺旋如1950-1990年制药巨头默克 包揽研发到销售所有环节 研发投入占比超过15% 专利密度行业前三 [7] - 水平模块螺旋如90年代后生物技术小公司十年增长800% 研发新药时间从11年缩短到4年 [7] - 计算机行业英特尔造CPU 三星生产内存 戴尔负责组装 利润流向控制关键环节或制定标准的链主 [7] - 生物制药行业从40%核心技术自研转向80%外包研发 通过开放生态加速创新 [17] 甩鞭子效应 - 汽车销量波动±20% 机床企业订单波动达到±80% [8] - 波动放大过程：顾客少买车→经销商砍订单→汽车厂减产→上游供应商倒闭 [8] - 美国机床行业几乎消失殆尽是该效应的惨痛教训 [8] - 机床行业订单波动率80% GDP波动率仅3% 比值达27倍 [16] 加速度效应 - 光通信产业链：光纤电缆技术十年更新 通信网络设备五年换代 手机应用软件一年大变 用户使用方式分分钟在变 [9] - 电脑产业链：半导体设备五年更新 CPU芯片三年更新 电脑整机半年出新 互联网内容每秒刷新 [9] - 越靠近消费者环节 技术迭代越快 生意模式越要轻装上阵 [9] 投资策略分类 - 果蝇型行业迭代周期小于3年 如消费电子 投资聚焦轻资产布局和链主企业技术整合能力 [18] - 猎豹型行业迭代周期3-10年 如新能源车和半导体 投资锁定技术控制点企业如特斯拉电池管理系统和台积电先进制程 [19] - 大象型行业迭代周期超过10年 如基建和公用事业 投资选择现金流充沛分红率稳定的现金奶牛型企业 [20] 行业案例应用 - 芯片产业ARM阵营垂直一体化如苹果M系列芯片软硬深度绑定 RISC-V阵营水平模块化如特斯拉自研AI芯片模块和台积电专注代工 [21] - 新能源车产业链锂矿开采8年 正极材料5年 电芯3年 整车1年 锂价波动率达整车市场3倍 [22] - 电芯环节技术控制点如固态电池能量密度超400Wh/kg 可重构产业格局 [22] - 供应链权力从资源持有者向技术定义者转移 [22]

英特尔14A工艺进展 - 英特尔14A工艺取得新进展 可能涉及与苹果合作 当前公司晶圆代工业务面临不确定性 若18A和14A工艺节点无法吸引外部客户订单 公司将退出先进制程竞争 [3] - GF证券分析师透露 苹果正在向客户提供英特尔14A PDK早期版本进行试样 英伟达和苹果均表现出兴趣 [3] - 14A工艺将引入第二代RibbonFET晶体管和PowerDirect电源架构 基于18A工艺的PowerVia技术演进 瞄准AI与边缘计算应用 [3] - 英特尔已向英伟达 苹果等关键客户提供14A PDK 英伟达可能将低端游戏GPU转向该工艺 苹果M系列芯片也可能采用 [3] 行业竞争格局影响 - 苹果若采用14A工艺 对英特尔将是重大突破 可打破台积电在芯片供应链的垄断地位 目前大型科技公司只能接受台积电在节点价格和产能分配上的条件 [4] - 台积电计划2028年推出A14节点 与英特尔14A同期竞争 苹果可能通过供应链多元化降低对台积电依赖 但需英特尔提供具备竞争力的制程方案及稳定供应链能力 [4] - 英伟达因AI热潮需求激增 多次传出与英特尔代工业务合作传闻 但尚未有实质性突破公布 [4] 技术细节 - 14A工艺采用第二代RibbonFET晶体管结构 结合PowerVia技术升级的PowerDirect电源架构 技术路线延续18A工艺的创新方向 [3] - 该工艺定位AI及边缘计算领域 与台积电A14节点形成直接竞争 时间窗口均为2028年前后 [3][4]

英特尔与x86架构的困境 - 英特尔计划关闭汽车业务并裁员，反映其转型困境 [1] - 苹果宣布macOS 26 Tahoe将是最后一个支持英特尔芯片的版本，标志其与英特尔15年合作终结 [1][19] - x86架构曾凭借"Wintel联盟"垄断PC市场40余年，但近年因英特尔工艺延迟（7nm推迟3年）和AMD Zen架构崛起而份额下滑 [4][5][20] - 英特尔PC处理器份额从2023年77 3%骤降至2025年60%-65%，核心客户订单流向AMD [32] 苹果ARM芯片的颠覆性突破 - 苹果M1芯片2020年发布，性能比肩11代酷睿i7，功耗仅为英特尔一半，打破ARM低性能认知 [18][19] - M系列芯片带动Mac复兴，ARM在PC市场份额从2020年2%跃升至2022年11 3%，2024年Q4苹果占AI PC市场45%份额 [22][23] - 苹果采用台积电5nm/3nm工艺，M3芯片性能较M1提升50%，制程领先英特尔3年 [20][32] - 公司通过统一内存架构和软硬协同优化，重构Mac产品线，实现轻薄设计与长续航 [18][21] ARM阵营的全面崛起 - 高通骁龙X Elite性能超越英特尔/AMD同类产品，已获85款PC设计订单，2026年将超100款 [24][27] - 英伟达2025年推出N1X处理器，Geekbench单核3096分，计划联合戴尔/惠普攻游戏本市场 [30] - ARM架构预计2025年占PC/平板出货40%，数据中心处理器50%份额 [31] - 联发科通过合作切入PC芯片，形成高通-英伟达-联发科联合冲击x86格局 [32][33] 国产厂商的技术突围 - 飞腾腾锐D3000M采用8核自研架构，主频2 5GHz，获联想/中国长城采用 [35] - 海思麒麟X90主频4 2GHz，Geekbench多核11640分，超越苹果M2 [35] - 此芯科技P1芯片集成12核ARM+45TOPS AI算力，支持Windows AI PC [35] - RISC-V架构受达摩院/赛昉科技等青睐，推动x86-ARM-RISC-V三足鼎立 [36][39] 行业格局的深层变革 - PC处理器从x86单极转向多元竞争，ARM凭借能效优势切入AI PC/AR/VR新场景 [32][33] - 苹果垂直整合模式颠覆英特尔渐进式创新，成为"规则重塑者" [33] - 开源RISC-V与ARM开放授权形成对x86封闭生态的合围 [38][39] - 技术代差（台积电vs英特尔制程）、生态控制力（苹果全栈整合）和AI布局成竞争关键 [20][32][33]