AI 创新范式下后训练和推理环节的迭代或将为 ASIC 带来重要成长机遇：
1⃣️#新范式 ：相比于依赖大量预训练的以往，使用强化学习（RL）训练模型生成思维链已成为模型扩展的新焦点，且其仍处于扩展曲线（scaling curve）的早期，具备高速迭代和成长潜力。
2⃣️#ASIC ：其特性适用于新范式下训练模型在特定、可客观衡量的任务（如数学、编程竞赛）及类似推理任务上的表现，且有利于打破 GPU 垄断、降低成本。根据Marvell，2023-2028AI用ASIC的CAGR超45%，至2028达429亿美元。
3⃣️#业绩印证 ：年前海外 AI 链公司 META、微软和 CLS 最新季度业绩表现分化，印证了预训练增速或有放缓、后训练及推理驱动 ASIC 快速成长的产业趋势。

对标#杰文斯悖论，持续看好算力投资及算力需求增长趋势。
1⃣️算力需求或将从预训练端转移至后训练及推理端并保持高速增长。
2⃣️META及微软在最新业绩会中仍坚定看好大规模算力投资必要性。

：AI 应用成本降低的同时或将显现增长弹性，看好应用端潜力释放。
海外方面看好具备垂直应用转化软实力的 META 等国内看好果链、国产算力、AI SOC 和存储：

1⃣️苹果产业链（#苹果计划把DeepSeekR1集成到iPhone） ：立讯精密、领益智造、蓝思科技、创新新材、工业富联、鹏鼎控股、东山精密、珠海冠宇、比亚迪电子、高伟电子、信维通信、欣旺达、水晶光电、长电科技、蓝特光学、中石科技等
2⃣️AI SOC：恒玄、星宸、瑞芯微、晶晨、全志、乐鑫、中科蓝讯、炬芯、富瀚微等
3⃣️国产算力：工业富联、中芯国际、寒武纪、海光、龙芯中科等
4⃣️存储：兆易创新、江波龙