大家要开始關注邊緣設備，終端的大模型需求。雲端基本是以美國爲主，產品比較標准化。谷歌开始把大模型做到移動端、邊緣側，這是一個趨勢的开始，後面大家會看到越來越多的巨頭开始往終端去走。AI到就這一波行情就是在AI從雲到邊的拐點。英偉達強調具身智能，需要AI與周圍的環境和人的交互，能自我成長。因爲我們所有的與人機的交互，我們的與環境的交互，包括我們現在所有的應用生產，幾乎都是在終端，所以如果AI的這個大模型不走到終端，單純的就在終端就是一個聊天機器，它永遠沒法去真正的去改變社會的生產力。這是個必然趨勢，後續針對邊緣算力，市場會有所改進，包括像高通，會有針對邊緣側更好更高效率的去跑大模型的芯片。邊緣AI生態最大的挑战是邊緣物聯網終端都是非標，不可能標准化交互，比較好的一個方式是自然語言，但自然語言以前交互效果有限，大模型出來後通過自然語言交互成爲可能。以前的終端交互集中在一個手機甚至微信超級app通過掃碼各種方式交互其他設備，未來“分久必合，合久必分”，我們l人機交互會分散到每一個AIoT終端，當然這領域賣鏟人中科創達處於認知早期預期差較大，而且業績和稀缺性也比較好。

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標題：大家要开始關注邊緣設備，終端的大模型需求。雲端基本是以美國爲主，產品比較標准化。

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