每周一谈：大模型迭代提升性能AI定制芯片出货预期提升
　　DeepSeek V3.2强化Agent能力，大模型性能进一步提升。根据DeepSeek公众号，公司近期同时发布DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale两个正式版模型。在公开的推理类Benchmark测试中，DeepSeek-V3.2达到了GPT-5的水平，仅略低于Gemini-3.0-Pro。DeepSeek-V3.2模型目标为平衡推理能力与输出长度，可同时支持思考模式与非思考模式的工具调用。模型提出了一种大规模Agent训练数据合成方法，构造了大量“难解答，易验证”的强化学习任务（1800+环境，85,000+复杂指令），V3.2并没有针对这些测试集的工具进行特殊训练，V3.2在真实应用场景中能够展现出较强的泛化性。根据量子位，DeepSeek-V3.2最大的架构创新是引入了DSA高效稀疏注意力机制，DSA让模型在长上下文任务中显著加速推理，且无明显性能损失。模型总训练FLOPs较少，在世界知识广度方面距离领先的闭源模型仍有距离，另外，该两个模型需要生成更长的轨迹才能达到Gemini-3.0-Pro的输出质量，显示其Token效率仍有提升空间。目前国产大模型积极对标顶级模型，模型效率和性能差距有望逐步缩小，另外，近期阿里巴巴发布AI眼镜、豆包发布AI手机助手，端侧AI应用有望加速突破。建议关注端侧AI相关的消费电子产业链，以及国产算力产业链的芯片、存储、服务器、先进制程产能释放等环节的景气变化。算力芯片领域建议关注寒武纪-U、海光信息、芯原股份、华为昇腾产业链。
　　亚马逊推出Trainium 3，AI定制芯片出货预期提升。根据钛媒体AGI，亚马逊推出新一代自研AI芯片Trainium 3，同时推出集成144颗Trainium3的UltraServer服务器，新服务器的计算能力是上一代产品的4.4倍，内存带宽是上一代产品的4倍，能够将能效提升40%，同时大幅提高了产品部署能力上限，通过服务器之间的互联互通，最多能部署多达百万颗Trainium 3芯片，将此前的天花板提高了10倍。公司称与同等GPU系统相比，Trainium在相关场景中可以将训练和推理成本降低50%，在下一代芯片Trainium 4中使用英伟达NVLink Fusion技术。根据芯智讯援引DIGITIMES数据，2027年数据中心ASIC有望突破1000万颗，达到接近同期的GPU的1177万颗的销量。
　　根据量子位援引消息称，谷歌开始向Meta与大型金融机构等，推介在其自有数据中心部署TPU的方案。Meta正在与谷歌探讨使用TPU训练新AI模型，计划在2027年斥资数十亿美元在其数据中心使用TPU，并于明年从谷歌云租用谷歌芯片。谷歌云部门部分高管预测，这类业务可为谷歌带来数十亿美元的年收入。建议关注谷歌产业链光模块、PCB等龙头企业，以及有望受益定制AI芯片行业崛起的芯原股份、翱捷科技-U、灿芯股份等。
　　投资策略：建议关注消费电子尤其是AI端侧产品年底备货出货情况，关注阿里巴巴夸克AI眼镜的出货量和供应链企业的受益机会。建议关注谷歌TPU部署及对数据中心算力芯片市场的拓展，关注其产业链中有望受益的光模块、PCB等龙头企业，以及有望受益定制AI芯片行业崛起的芯原股份、翱捷科技、灿芯股份等。
　　风险提示：贸易摩擦加剧，需求复苏不及预期，产能扩张不及预期，竞争加剧