Deepseek的隐喻：GPU失其鹿，ASIC、SOC们共逐之

文 | 锦缎

诚如我们在《Deepseek的意义、价值与影响》中所阐述的那样，开源模型Deepseek的率先冲线，标志着 “机器智能寒武纪时刻”的启动，产业即将因此进入应用创新大爆发周期。

这一趋势所隐含的一重必然逻辑还在于：2025年，将成为AI推理之年，GPU失其鹿，ASIC与SOC们共逐之。

山雨欲来风满楼。新年之前，SOC、ASIC板块已相继遭遇炒作；春节之后，ASIC的分支之一——所谓的LPU（LogicProcessingUnit），亦被拱于台上。厘清个中逻辑，我们的系列报告先从端侧SOC说起。

01 低成本多模态是AI终端爆发的起点1.AI是最新的交互方式，端侧AI的交互基础将是多模态模型

把握科技终端产品发展规律的线索之一是交互方式。

回想古早时期的电脑，还需要靠直接输入机器语言指令来操作，应用范围极其有限；直到1984年，苹果推出了划时代的Macintosh计算机，靠图形用户界面和鼠标操作方式，让电脑变得前所未有的简单易用。

下一个划时代的交互方式的变革发生在智能手机的诞生，手指触控这种更高效的方式替代了鼠标，前者将我们推向了移动互联网时代，即使后面的云计算革命，也只是移动互联网时代的延伸。

AI，也可以视为对交互模式的一种底层创新：多样性和不确定性的输入，依托训练好的基座大模型、配合优质的端侧模型，输出最优反馈。从指令式进阶到智能化。

第一个出圈的产品是Chatbot，但其局限在大语言模型LLM。而为了追求通用人工智能（AGI），未来输入和输出一定都是多模态的，如此才符合与终端使用者交互的需求。

随着AI多模态大模型逐渐成熟，2025 年开始会涌现更多综合性多模态交互，将深度结合数据集、文本、音频、视频等实现更高维度的人机交互层级。被畅想超过10年的AIOT，也将第一次可能迎来爆款产品潮。

2.Deepseek意外加速低成本、低功耗的到来

训练时追求Scaling law。但即使财大气粗的美国大厂再不关注成本，仅现在改造全球一年出货量1000多万台的服务器，年投入量就高达数千亿美元以上了。

而推理时代无疑要将所有的智能终端都AI化，手机、耳机、电视、电脑、音箱、家电……合计年出货量接近30亿台，如果仍然是高成本改造，要投入的天文数字显然是完全不可行的。

春节期间爆火的国产开源模型DeepSeek V3横空出世。在其工程技术创新中，用到的多头潜在注意力（MLA，Multi-Head Latent Attention），成为其降低推理成本的关键，MLA大幅优化了Transformer架构中的KV Cache机制，显著减少了推理过程中所需的硬件资源，从而降低了推理成本。

对产业链的意义在于，优质开源模型降本速度如此之快，靠这些模型蒸馏出来的小模型，将加速推理时代的到来：模型能力平民化，部署成本大幅降低。多模态AI为基础，低成本实现普惠，数十亿量级的智能终端，终将见到全面AI化的可能。

图：全球主要智能终端出货量 资料来源：IDC

3. 已经有了令人振奋的探路式新产品——眼镜

AI+低成本，将带动硬件的爆发的推论并非臆测。

2024年初，被市场寄予厚望的苹果头戴式产品MR遭遇滑铁卢，事后来看失败的原因是没有基于AI交互、成本还高昂，等于是捅了自己两刀。

意外成功的却是不被人关注Ray-Ban Meta 眼镜，2024 年发售销量突破 200 万副，显示了 AI 与传统眼镜结合后显现的巨大市场潜力，另外值得一提的是，这款眼镜的售价只有MR的十分之一不到。

02 芯片角度，ASIC和端侧SOC将接棒GPU

寻找新的智能载体一直是产业链的追求，最大的机会当然在AI终端本身。但是在最大的叙事之外，我们观察到，AI终端的爆发，可能将打开国产芯片一次难得的追赶窗口期，显然也是值得我们重视的“支线任务”。

1. 步入GPU时代霸权的后期

GPU是当下的巅峰。

但去年下半年以来，英伟达霸权的两道裂缝越撕越大：一个是博通预计2027年ASIC芯片将达到 600-900 亿美元，一个是Deepseek的训练GPU小时数据估算只有同类模型的25%左右。

随着英伟达信仰的松动，美股对芯片的关注点逐渐从GPU，转到了新的数字芯片，即ASIC和AI终端芯片，两个方向都孕育着新的产业机会。AI终端芯片，其AI功能将依靠NPU模块实现，相对服务器，还要求成本、能耗、可靠性、安全和个性化，搭载NPU模块的SOC将是最优解。

随着AI带来量价齐升的机遇，Market Reaserch预计，全球SOC市场规模到2032年将超过3200亿美元。

图：AI终端芯片给SOC带来新的机会 资料来源：国海证券

2. 聚焦端侧芯片AI SOC

SOC，system on chip，直接翻译过来就是把计算和其它电子系统系统集成在一块硅片上，也被称为系统级芯片(SOC)。

根据市场已有的主流SOC，其硬件功能一般集成了CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器）、NPU（神经网络处理器，实现AI功能的关键）、ISP（图像信号处理器，手机摄像头的核心）、多媒体视频编解码器、WIFI、多种接口等。

但是完整的SOC系统，除了硬件设计之外，还要提供系统级的软件参考设计，包括如安卓、鸿蒙的OS，以及配套的驱动软件、算法、中间件。

集成各种软件和硬件功能的SOC，是一个真正的多面手，可以处理数字信号、模拟信号、混合信号，甚至射频信号，常常应用在嵌入式系统中，广泛搭载在手机，可穿戴、智能音箱、智能汽车等各个智能终端上。

图：SOC示意图

也正是由于硬件设计难度高，软件还具有生态壁垒，SOC这个约1600亿美元的大赛道，主要被高通、联发科、苹果、三星等少数企业垄断，比如高通由于垄断SOC变得肆无忌惮，时常挥舞专利的大旗，让下游手机厂苦不堪言。

在手机和智能车机时代，国产SOC芯片被压着打毫无还手之力。国内SOC企业，只能在一些边缘市场中苦苦挣扎，比如电视机、白牌机、学习机。

国内此前真正完成突破的是华为，其子公司海思设计的SOC芯片，由于硬件设计能力强，又依托华为手机的生态，靠年出货量超1亿部，一度威胁到苹果的生存，只不过后来被美国系统性针对，导致国内的SOC行业又陷入寂静的长夜。

比市场规模快速扩大更激动人心的是，AI推理时代，现有海外垄断的格局将生变，AI终端芯片中的国产企业可能迎来翻身良机。

AI在边缘侧的应用越来越广泛，SOC将更加变成集成人工智能（AI）和边缘计算能力的系统级芯片，成为AI SOC, 算力达到几十甚至数百TOPS。除了硬层面的更新，AI大模型还将导致传统OS生态开始松动，即基座大模型掌握话语权而不一定是传统的OS企业。

产业链话事人的变化，随着而来的就是供应链的重新洗牌，对于软硬件并重的SOC更是如此。比如字节AI耳机选的主控芯片是恒玄科技、智能玩具选的主控SOC是乐鑫科技，而不再是高通联发科一统江湖。

03 如何看待国产SOC芯片的前景？

以前，国产SOC企业的举步维艰，除了硬件设计的差距之外，更让人难以逾越的是封闭的生态。国产SOC企业始终陷在“先有蛋还是先有鸡”的死循环中。

如上所述，AI对智能终端的重塑，将不亚于新能源对汽车行业的改造，除了终端霸主格局可能生变之外，被围困许久的国产SOC企业，也可能迎来换道超车的机会。

1 国产SOC企业的技术能力并不弱，生态重构将给国产企业一次难得的机会

国内企业由于制程为代表的硬件性能落后，软件生态又切不进去，一般大家的印象就是国产的技术实力不行。但实际上，在夹缝中求生存的国产SOC企业技术实力并不弱。

靠份额说话的有力论据也有几例。除了曾跻身世界第一梯队的华为海思外，未上市的紫光展锐在4G手机SOC中也是主流玩家，晶晨股份在机顶盒、电视机行业中都具有跟海外龙头掰手腕的能力。

更能说明问题的是，在最近几年中，我们观察到只要产品生态解耦重构，国产芯片基本上都能抓住机遇：

随着国内电视机厂商，以海信、小米、TCL为代表的企业，在全球市场份额快速提升，晶晨股份等企业在TV用SOC中份额也随之提升，实现共荣。

国产扫地机器人石头科技、科沃斯成为主流品牌，全志科技、瑞芯微的出货量明显快速增长，相互成就。

智驾开始被国内企业主导，地平线份额将快速提升到40%左右，其他黑芝麻智能等也拥有一席之地，成为国产域控SOC的一针强心剂。

TWS耳机、手表中，也开始出现众多国产芯片厂的身影。

AI终端，将重构智能产业链分工。以前开发一个SOC芯片，必须打入手机才能在其他市场中生存。但现在面向AI，大家都是在同一起跑线上，甚至在要求的低成本、低功耗的场景中，国产企业还更胜一筹。

不同于手机，AI的下游比较分散，耳机、手表、音箱、玩具、扫地机器人等设备所强调的功能各不相同，过去开发一款手机SOC，然后在其他领域做阉割版的方式不再行得通，国产企业内卷式快速响应的打法，更为下游客户所青睐。正像云计算，带来了白盒化趋势和光模块解耦。

另外脱钩断链的背景下，下游的国内客户更加扶持国产供应，比如说字节选用乐鑫科技、恒玄科技等。

2.主要国产SOC企业盘点

除海思和展锐外，大部分SOC企业都已经完成了上市，这些公司收入和利润体量都不大。但2024年以来，他们的基本面都在发生着积极的变化，未来值得关注。

从跟着喝汤，到上桌吃肉，国产SOC芯片的翻身机会，在AI时代被开启。

图：AI终端芯片主要上市企业的数据

（1）兆易创新

兆易创新作为全球利基型存储和国内MCU的双龙头，基本盘的竞争实力相当突出。

未来在AI端侧芯片新品中，主要亮点在CUBE技术的堆叠DRAM，可能成为解决端侧存算瓶颈最优方案，甚至被誉为端侧的HBM，实际功耗只有 HBM 的三分之一不到，这对于强调低功耗的端侧尤为关键，据了解已经有手机大客户导入该方案。

（2）瑞芯微

布局下游为AIoT+汽车+机器人，是上市公司中对算力追求最为坚定的SOC企业，国内制程也最为领先。客户覆盖面广：BAT、美团、联想、小米、美的、创维、科沃斯、OPPO、步步高、视源、宇视、宇树。

产品又分为独立的SOC和内置NPU的AISOC。公司SOC芯片拳头产品3588是国内旗舰，在中高端消费场景中是少数可选的国产芯片，可对标高通。目前能够最多提供6TOPs算力的芯片，支持端侧3B参数级别的模型部署。下游典型应用：机器人、边缘服务器、智能驾驶等。

预期瑞芯微在今年将推出的独立NPU协处理器，以及下一代旗舰3688，算力实现跨越式提升，单颗芯片算力20-30TOPs ，SOC+NPU组合可完成端侧10B-100B参数模型部署。

（3）恒玄科技

公司的杀手锏技术在于自主研发的低功耗多核异构嵌入式SOC技术、蓝牙和WIFI连接技术，被誉为低功耗之王，这是在无线音频、智能手表和智能家居这些细分市场锻炼出来的看家本领。下游客户包括：所有主流安卓品牌，安克创新、漫步者；谷歌、百度、阿里、字节等互联网公司；格力、海信等家电品牌。

公司在第三方TWS耳机中份额第一（字节的Ola Friend AI耳机为恒玄供应），是国内龙头。手表、手环作为第二增长曲线，已经占据了公司近3成的收入。公司的低功耗能力，刚好契合了AI时代的需求。2023年公司推出的BES2700系列已经站稳脚跟，新一代6nm BES2800主控芯片也完成流片，集成多核CPU、GPU、NPU、存储、低功耗WIFI、双模蓝牙，开始进行推广。

AI眼镜将成为公司最新的增长引擎；公司下一代2900芯片预计将加速推出，协同打造国产轻量化AI眼镜，预计将导入多个项目。

（4）晶晨股份

晶晨股份已有的产品主要是机顶盒和TV主控芯片，机顶盒主控芯片全球出货量第一，TV主控芯片全球前三，公司点的技能包为SOC中的视频编解码。

AI方向上，公司已有超过15款商用芯片配置自研的端侧AI算力单元，自主研发业内首款集成4K和AI功能的6nm商用芯片S905X5，能完成本地同声翻译、同声字幕等功能；且公司其他在研项目较多。

图：晶晨股份2024年半年报披露的在研项目

（5）中科蓝讯

中科蓝讯做白牌TWS耳机SOC起家，竞争力在高性价比和快速响应速度。客户：百度、小米、科大讯飞、TCL、联想、摩托罗拉、传音、realme等。

比如最近大火的字节，中科蓝讯公司的讯龙三代BT895X芯片，迅速完成了与火山方舟MaaS平台的对接,可向用户提供适配豆包大模型的软、硬件解决方案，能满足AI耳机端侧对语音处理、高速音频传输等的需求，现阶段已经适配了实时翻译、会议纪要、实时对话等功能。

（6）全志科技

老牌的SOC企业，优势在能够及时发现产业链上下游机会，市场拓展能力强。主要应用方向：1）智能音箱，切入了小度、小米、天猫精灵；2）扫地机器人，石头、小米、美的、追觅等品牌；3）AI教育，科大讯飞、作业帮；4）盒子，创维、天猫。

（7）乐鑫科技

扎根物联网领域，优势在能够提供“连接+处理”的系统系解决方案，是物联网领域的小高通。其“处理”以MCU为核心，包括AI计算；“连接”以无线通信为核心，包括Wi-Fi、蓝牙和Thread、Zigbee技术。

随着AI浪潮，公司芯片产品逐渐从 WIFI MCU 这一细分领域扩展至更广泛的AISOC。被大家全面关注到，是由于字节与乐鑫科技深度合作：

在 2024 年火山引擎冬季 FORCE 原动力大会上，火山引擎与乐鑫科技、ToyCity 等联合发布 AI + 硬件智跃计划。该计划将结合豆包大模型、火山引擎的拟人化语音对话、ToyCity 的潮玩设计、乐鑫科技的 AI 芯片等产品力积累，推动 AI 潮玩的普及化。

乐鑫科技在合作中提供一站式 Turnkey 解决方案，根据产品需求，提供侧重陪伴属性时注重互动性与拟人化设计的方案，产品形态复杂时增加边缘 AI 功能，实现从简单按键控制升级为语音唤醒控制，通过语音识别、情感识别和互动对话等功能。

乐鑫科技为下游提供物联网芯片、模组及相关软件技术支撑，其 ESP32S3 和 ESP32 - P4 产品线添加了边缘 AI 功能，可应用于桌面机器人、AI 陪伴产品等。

（8）翱捷科技

原来主要产品为蜂窝基带芯片，依托通信功能，能提供AI玩具、眼镜等的低功耗cat通信模组；近期第二代4G手机SOC将量产，这款芯片还可以用于AI眼镜、耳机。除此之外，得益于深厚的IP积累，公司具备ASIC芯片能力：公司24年上半年收入2.34亿元。

所以翱捷科技是稀缺的AI终端芯片+ASIC两个方向都受益的公司。

（9）地平线机器人

2025年智能驾驶域控SOC将放量，搭载车将有望超过500万辆，而且未来将可能切入人形机器人主控芯片赛道，成为中国版的FSD芯片。