科技，经历了模拟时代到数字时代的变革，当下正经历从数字时代向AI时代的转变。AI时代已来，但AI仍然是基于数字芯片，也受摩尔定律影响。同时，AI时代，全球格局也比模拟和数字时代更复杂。一方面AI大模型快速迭代百花齐放，AI芯片一超多强；另一方面国际局势错综复杂，科技制裁常随，贸易壁垒日趋明显。站在当下的AI时代入口，我们观察到有几大趋势已成型：
　　趋势一：摩尔定律失效。摩尔定律是集成电路产业持续推进的重要规律，随着制程节点的迭代，单晶体管、单芯片的性能越来越强。但我们发现，自5nm甚至7nm以下，摩尔定律的推进就出现显著的放缓甚至失效。随着制程向更小尺度推进，晶体管密度的增速显著放缓，单晶体管功耗不再下降。AI时代，算力需求爆发式增长，单芯片性能增长以片上晶体管数目增长为基础，跟不上算力需求增速，必然导致芯片等硬件“以量换性能”；单晶体管功耗不再下降，片上晶体管数目增加，必然导致单芯片功耗增加，我们注意到Apple将首次在iPhone 17系列部分机型中搭载VC（均热板），背后的逻辑就是摩尔定律失效，“以功耗换性能”成趋势；而受到制裁限制的华为，要保证终端芯片性能持续迭代，在先进工艺受限时，增加晶体管的方式就是增加芯片面积，“以功耗换性能”亦被迫之选。符合“摩尔定律失效”特征的环节，有望迎来放量，如GPU、终端和集群的热管理。
　　趋势二：国产算力长期受阻。国际局势错综复杂，中国科技面临着各种针对性限制。在先进工艺可获得性长期受限的背景下，海内外单芯片算力差距将愈发显著。兵法云，善合者胜，系统性思维将是国产算力发展的出路。AI时代的未来，是以庞大的芯片集群和网络集群为基础的超大型系统工程。系统之下，单个个体的差异会被缩小，而系统效率的差异将被放大。AI时代，算（GPU、HBM、服务器等）、传（网络连接、交换机等）、存（存储服务器、NAND、SSD控制芯片等）将同等重要，国产算力应当从系统层面构思，芯侧、端侧、群侧，都有大量可以优化和实现弯道超车的空间，如先进封装3DIC、AI存储等。同时，我们认为华为是中国科技的前瞻，华为在国内科技公司中技术领先，也更先遇到技术壁垒问题。华为对科技壁垒的翻越，华为的系统性方案，就是中国科技发展的模板。
　　趋势三：AI重塑传统科技行业估值。经历了上一轮电子行业周期后，很多周期属性较强的科技环节估值已经处在周期中下位置，例如封测、PCB等。我们对比复盘了封测海内外代表性公司的长期估值变化，当前海外相关公司的估值正处于上行且已超越上一轮周期估值高点，估值被AI重塑。
　　趋势四：AI赋能端侧。端侧正在经历AI变革，AI有效增强了端侧硬件的使用频率，必将伴随两大“焦虑”：“续航焦虑”、“存储焦虑”。类似长途场景推动了新能车电池的快速扩容，AI提高了端侧硬件使用率，也将带来“续航焦虑”，终端电池将向扩容和技术创新方向发展。AIAgent赋予终端灵魂，记忆能力是AI与用户实现交互的基础，AI终端功能丰富化对于内存DRAM和闪存NAND容量和技术迭代都有促进。另外，科技大厂竞相布局新潮终端，如AI眼镜，终端硬件创新也能利好产业增长和估值提升。
　　AI时代，重塑千行百业，以上四大趋势，我们认为将会在AI的发展过程中长期产生影响，引导科技的走向。
　　风险提示：新技术迭代不及预期，行业竞争加剧，