关于算力CAPEX:

2025年:500-600e买60-70万台AMD Intel的通用server;另外的900-1000亿买GPU服务器，海外500e(GB200 B200/300);国内训练向海外对齐(capex不包括租赁和白建dc，IDC租赁主要是环京，太仓和内蒙也是租赁为主，自建为辅。国内自建RZ多。海外主要是在柔佛和新加坡)

算力布局:国内后续推理为主，NV阉割卡，国内训练卡;海外未来训练推理会从25-26年增加，之前没有海外训练;2025年90% capex做训练，10%做推理。

国外:主要都买NVidia卡，海外基座模型都不是国内用的。

国内:昇腾，寒武纪买了一些，昆仑、海光也不错(国家希望买国产尽量在30%以上，但没有明文)

Z]的国内芯片大部分做推理，但也不一定不能训练。百度昆仑芯做万卡集群训练模型做的挺好。现在做训练还是倾向三方模型搭配英伟达，国产芯片就是做推理类似ASIC算子固定

国内400e capex，40%买H20，L20,5090.60%采购昇腾寒武纪,·异腾还可以:910B难用一些，910C还行

25年上半年昇腾和寒武纪确定性高，各自大几万张。模型推理折现速率保底来看，每家国产芯片买5-6万张

昇腾明确会买:910B，910C还在谈，HW要求所有硬盘都要用它的，比较难接受，做组网零部都需件都会捆绑，交换机牌是XX。

寒武纪690待测试。

昆仑芯800还是挺不错，比A800强，有机会买一点。昆仑几干张，万张预算。

海光预期没那么高，送测节奏慢了，单卡性能中规中矩。

25下半年，国产芯片厮杀更激烈，本身国内芯片不缺预算。训练需求是明确的，无论如何都会去买。推理端是否能拿到订单，国产订单还是看我们最后的产品情况

AI芯片禁令影响:

此前有预期;(1)整个算力禁令不一定能直接生效，Trump上台还会有一些折中。(2)国内现在不一定还缺芯片，算力供应包括国内厂商也行，能接受。如果能承担更多预算成本，问题相对容易解决。(3)现在还有2个月缓冲，比23年还长，现在也不影响我们提前采NV芯片，最悲观情况下，撑过25年问题不大，26年后模型训练需求不一定存在，如果26年开始推理需求起来，算力结构性变化，ASIC卡用途可能更多给NV的量已经下单很多了。现在的问题是它交付不过来。

H100尾单买了点太老了。H200也买了一点点。海外主要是买GB200，B200/300。禁令对于国产芯片代工影响最大。

国内还需要再坚持1年时间，随着制造端XX厂产能良率的爬坡，明年还是有预期好今年可能会一些困难。租赁方面21也会寻求。

Z]的自研asic芯片?

海外: 24年开始设计，今年会流片，争取在年底回片;26H1验证，后续再交付。海外流片海外用。

国内:寒武纪在聊，计划国内设计、代工、量产，使用XX厂产能。和国内厂商做的ASIC主要是视频编解码，搜索业务，不一定是针对大模型推理做。

能拿到国内设计问题还好，最大问题是量产代工会有博弈情况，没有那么通畅，多少供应。国内目前都在预研，如果所选的设计公司不能解决代工问题也可能取消项目。

Z]大模型:

应用落地和主营业务是相关的，各个环节只要有需求量，就能得到数值上的回应，微信，百度搜索，抖音:创新场景AI搜索，情感陪伴，编程，端侧硬件。先是超级应用的渗透，智能回复;图像理解模型、视觉处理模型，让交付体感提升在垂直场景安防、教育等场景、医疗场景交互

未来做手机吗?

内部暂时没计划。和努比亚在做手机模型合作。端侧场景不是需要端侧模型。眼镜是今年内最有可能跑出来的形态，在眼镜端没必要放复杂芯片，端侧主要是散热续航、交互丰富程度。

努比亚愿意把自己的本地数据权限开放给豆包APP，然后豆包再去主控应用。扫地机器人，人形机器人等本身需要端侧推理，在离线情景下还要做复杂回复，这些去做端侧模型，是合理的。端侧模型太小了只有几B，云端再小也有70b，云性价比更高。

AI眼镜全球市场我估计3000-3500万销量，ZJ70-80万，今年5-6月份推出来。眼镜集成了目前AI做的最好的场景图像理解，眼镜一定是个趋势，不一定Z]做的最好。

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