AIGC大模型及应用爆红，拉动算力需求。在万物互联大部分场景中，云端处理存在时延较长、成本较高、并且涉及数据隐私等问题，边缘AI算力的引入至关重要。我们认为未来AI算力将综合考虑硬件能力、成本等因素，以混合AI的架构，在边端和云端灵活分配。

大模型向智能终端（边缘端）渗透，模型压缩和边缘侧计算性能提升是两大关键。目前从这两个方向上，都可以看到不错的进展预期，大模型在边缘端渗透初见端倪。这类场景我们认为率先会在手机、PC、智能驾驶、具身智能、元宇宙、工业控制等场景落地。

产业链角度，边缘AI核心在于引入边缘侧的AI能力，进一步增强边缘侧的算力能力、连接能力。重点包括AI芯片、算力/连接模组、边缘网关/边缘服务器/边缘控制器等硬件、AI算法/边缘计算平台等软件环节。从投资角度来看，建议优先围绕这几类产业链环节、兼顾业绩弹性优选标的。

建议重点关注物联网模组、智能控制器板块。AI逐步渗透带来量价齐升，中长期拉动可以乐观。考虑到AI应用的开发过程等，我们认为2024年开始有望规模起量。AI带来增量有望带动蜂窝物联网模组行业进入25%-30%复合增速的阶段，建议关注。智能控制器在智能家居、工业控制等场景中是实现智能化的大脑，AI带来的增量同样有望拉动行业需求，也建议关注。

连接提升ASP：5G模组单价平均400-500元，4G模组单价平均100-200元

算力提升ASP：算力用量方面，智能家居等场景典型算力需求是小于1Tops，自动驾驶随着级别升高算力需求在20Tops~4000Tops。算力成本方面，量化匡算算力成本为5元/Tops-10元/Tops；

现有场景用量增加：车载、智能家居、智能音箱等；

新增典型场景：具身智能、VR/AR眼镜、工业控制等；

风险提示：国际环境变化对供应链的安全和稳定产生影响；AI芯片进展不及预期；AI算法、模型压缩等进展不及预期；产品形态变化导致模组需求不及预期；AI应用发展不及预期等。