全球半导体与AI产业近期呈现显著的结构性分化。在芯片领域，博通凭借明确的ASIC（专用集成电路）业务增长预期，成为市场焦点；而在应用端，以Manus为代表的AI代理技术推动多模态应用加速落地，引发行业热潮。
一、ASIC芯片市场分化：博通受益于AI基建确定性
博通2024年一季度财报显示，其AI相关订单及ASIC业务收入指引超预期，推动盘后股价上涨近6%。相比之下，美满电子尽管整体业绩超预期，但其数据中心业务增速从上一季的98%骤降至78%，叠加对定制芯片业务前景的模糊指引，导致其盘后股价大幅下跌近20%。
短期看，这一分化反映了市场对ASIC芯片需求能否持续高增的担忧。当前，AI训练侧对GPU的需求逐步向推理侧扩散，而推理端对算力成本和能效更敏感，ASIC凭借高密度、低功耗的特性成为理想选择。长期来看，随着AI推理需求的爆发式增长（如AI助手、多模态内容生成等），ASIC芯片有望在边缘计算和云数据中心同步放量，进一步巩固其在AI算力市场的增量地位。
值得关注的是，苹果最新发布的M3Ultra处理器最高支持512GB混合内存，可单机推理4bit量化的大模型，双机互联即可运行FP8精度的原版大模型。这一进展凸显了ASIC在端侧AI推理场景的潜力，也为行业树立了技术标杆。
二、AI代理与多模态应用加速渗透
在AI应用层，AI代理（Agent）成为新热点。Monica.im团队推出的Manus主打“自主完成复杂任务”能力，其开源版本OpenManus迅速复刻，推动行业热度攀升。与此同时，多模态模型持续迭代：腾讯开源的HunyuanVideo-I2V框架支持图像转视频生成；智谱AI发布的CogView4首次在开源模型中实现汉字生成；谷歌Gemini助手则通过增强实时交互体验，推动AI助手类应用活跃度上升。
视频生成领域，Sora凭借周环比56%的增速成为现象级应用，而阿里、腾讯等厂商的开源动作，进一步降低了多模态技术的准入门槛。技术平民化背景下，AI代理与多模态能力的结合将加速行业从技术验证迈向规模化落地，例如智能客服、工业设计、影视制作等领域均存在明确需求。
风险提示：芯片制程良率不及预期；地缘政策扰动供应链；终端需求波动影响技术迭代节奏。