周三半导体指数（H30184）大涨3%，当中隐隐带有AI芯片类型转向的味道，即半导体芯片的主攻或从训练端开始传导到推理端，同时其他一些因素也有催化，如指数触及区间下沿或引发反弹、产业热点事件临近。

==【美股】推理芯片崛起，训练芯片调整==

近期美股市场上，博通短短不到10个交易日就大涨接近50%，而英伟达反而大跌9%。主要源于博通上周四超预期的财报和乐观展望，而英伟达则因为供应链、业绩超预期不足、推理端市场或被蚕食等问题而调整。这当中最重要的信号是（美股）市场开始预期AI芯片从纯训练端开始传导到推理端。

来源：Wind

（部分细节或不太准确，领会意思）：

AI产业发展一开始是需要大算力（GPU）进行模型搭建，但训练出来后，在应用端使用时，由于体积、功耗、成本等原因，会使用ASIC芯片。博通主要是ASIC（专用芯片，主用于推理端），而英伟达主要是GPU（通用芯片，主用于训练端）。

例如训练模型的时候，由于不知道精准度对模型最后效果有多大影响，因此需要用高精准度（如支持32位浮点数）GPU芯片。但模型完成后发现，其实应用的时候只需要8位浮点数就可以完成类似效果，那么在推理端只需要支持（8位浮点数）的ASIC芯片就可以了。

来源：Ashutosh Mishra等著-《Artificial Intelligence and Hardware Accelerators》-2023年Springer出版-P35，国信证券经济研究所

而目前的两个现实是：

（1）数据枯竭担忧

高强度且大规模的模型训练正在“榨干”全球数据库，并且模型扩展边际效益递减的同时算力成本仍然高企。近日，前OpenAI联合创始人、SSI创始人Ilya Sutskever在NeurIPS 2024大会上发表演讲时表示，预训练时代即将结束，数据作为AI的化石燃料是有限的，目前用于AI预训练的数据已经达到了峰值。

这也是为啥之前说如果未来有新的独立大模型，则大概率是基于非公开的垂直行业领域数据，如医学。

（2）推理端需求远远高于训练端

推理芯片的需求量和训练相比，要大上好几个数量级。未来AI手表、AI手机、AI电脑、AI家电、AI汽车等，都需要配置推理芯片。或正如博通的CEO Hock Tan此前所预言：“未来50%的AI Flops（算力）都会是ASIC，甚至CSP（超大规模云计算产商）内部自用100%都将是ASIC”。

==【A股】豆包相关产业芯片反应积极==

相较于训练端，推理端的鏖战才刚刚开始。得益于全产业链和成熟制程优势的中国制造商，或许能在此获得更大机会。

投资界（10次金牛奖）老将董承非近期访谈时，也坚持其过去的观点：“但当AI泛化，走到“AI++”的阶段，这是国内公司更擅长，更有发挥空间的方向。”

近期豆包AI概念相关产业的芯片标的也反应积极：

H**：AI算力芯片龙头（周三大涨8.3%）

H***：智能音频SoC芯片（周三大涨14.6%）

Z***：无线音频SoC芯片（周三大涨14.3%）

L***：物联网Wi-Fi MCU通信芯片及模组（周三大涨7.8%）

==【盘面】接近震荡区间下沿==

来源：Wind

当下市场处于第一阶段（强预期+弱现实）向第二阶段（强预期+强实现）间，更多表现为区间震荡。

从盘面看，当下半导体指数（H30184.CSI）接近区间下沿。虽无法判断半导体是否自此开启反攻，但目前上行空间大于下行空间。

==【事件】行业热点事件临近==

近期行业事件或也有催化，

（1）火山引擎大会12月19日召开。

（2）2025年CES展将于1月7日~1月10日在美国拉斯维加斯国际会议中心举行。在即将到来的展会上，人工智能（AI）成为了焦点。