正文
1. 计算能力供应进入“一超多强”格局。英伟达领先，AMD追赶，大厂自研芯片百花齐放，计算能力竞争下降，成本加快。
2. 光通信行业的迭代周期明显缩短。随着1.6T加速的到来，新技术和新方案应运而生，重点是速度、功耗和成本创新。超级以太网和其他工业联盟带来了模式的变化。以太网有望加速人工智能集群的渗透。在巨头的领导下，整套解决方案将与IB展开正面竞争。光通信升级加快，网络价值比例进一步提高。
3. 调整+调度已成为计算能力应用的一个新方向。在工业生产和实际商业用途中，解决计算能力从“是吗？”到“它很容易使用吗？”过渡。在国家数据局的领导下，综合计算能力网络进入加速建设阶段，通过计算能力调度实现计算能力交易的合理分配。
4. 运营商:AI计算能力中军。计算能力侧capex继续大幅增加，占总投资额的30%以上，计算能力套餐逐渐落地于用户面前。
5. LLM驱动人机交互革命，边缘计算补充了人工智能应用。“人工智能入口”推动边缘设备进入新的需求周期，人工智能帮助升级小型设备功能，预计模块将上涨；大语言模型的发展，特别是多模式的出现，促使人类思考如何突破现有人机交互终端的局限性，即将到来的硬件变化，促进物联网产业的复苏+创新。
6. 液冷:2024年需求+政策双振。AI服务器带动单柜功耗和密度增加，风冷水冷却难以满足散热需求，液冷加速着陆，预计冷板液冷将率先普及。
7. 卫星通信：星链二代星批量部署，实现“太空基站”功能，低轨迹星座正式进入“手机直接连接”时代。随着中国星座的加速，星间激光通信、射频设备和三代半导体上的星星将成为一种新的趋势。
8. AI视频是标准的多模式模型，生成效果更标准。伴随Stable 两大AI图片生成巨头Diffusion和Midjourney进入市场，AI视频生成逐渐成为多模式模型的标准配置；AI视频生成效果将更加标准化、可控化、低训练成本，AI视频商业化空间将大大开放。
9. Web3开辟了机构化之路，传统金融资本加快了加密资产的配置。随着北美比特币现货ETF预期的加强，海外传统金融机构逐步建立合规基础设施，全面进入Web3领域，包括一级和二级现货、衍生品、存托管等。Web3资产将成为美国股市的重要新生力量。
10. Web3与人工智能交集增加。处理数据隐私，UBI区块链技术的应用领域进一步拓宽，人工智能和web3可能会碰撞出爆款新产品等人工智能热点问题。
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