AI周观察：文本编辑图像成热点，苹果推进模型能力进步

摘要 -Micron宣布上调内存价格，主因系AI需求旺盛与中国“以旧换新”政策带动终端反弹，行业复苏预期增。SanDisk与长江存储亦同步涨价，显示供给端集体响应需求回暖。近期DRAM价格连续六周上涨，涨势稳健；而NAND涨幅环比放缓，持续性仍有待观察。 -本周全球聊天助手访问量普遍增长，海外应用ChatGPT、Gemini和Claude环比增速接近10%，国内应用中，通义千问表现亮眼，环比增长超16%，豆包和文心一言亦实现个位数增长。技术方面，谷歌发布Gemini 2.5系列，主打“思考”能力和代码编辑优势，并计划扩大上下文窗口；阿里通义千问推出Qwen2.5-Omni多模态模型，具备实时音视频交互能力，并在多项基准测试中领先；OpenAI发布GPT-4o，集成先进图像生成器，其文本编辑图片功能引发网络热议。整体而言，国内外AI模型在用户活跃度和技术创新方面均呈现积极态势。 -我们认为目前手机AI的运行模式是“端云结合”，即端侧的小模型覆盖用户简单的需求，而较为复杂任务则由云端的大模型解决。苹果与OpenAI合作，云端能力上与谷歌Gemini没有显著区别。虽然在端侧Siri性能不如Gemini，但目前Gemini无法在实现端侧Agent功能的同时，满足监管机构对于隐私保护的要求。这意味着短期内苹果与安卓旗舰机型不会产生功能“质”的区别，而只是性能“量”上的差异。根据报道，本周苹果花费约10亿美元向英伟达采购了约250台NV72 GB300服务器。随着苹果将重心移到模型的开发上，我们认为苹果有能力在模型能力上追赶头部厂商。 -手机AI需要厂商在模型、硬件、软件、生态等方面都有强参与度才能更容易实现。目前来看苹果在模型能力上有所缺失，谷歌在硬件与消费者生态上与苹果有差距，其它厂商相比这两家公司差距较大。我们认为模型能力的提升相比硬件整合与用户群体构建更容易，即苹果相较而言更容易实现手机AI。但仍需观察苹果在2026年能否兑现Siri作为Agent进入手机，如果依然无法完成，消费者可能会对苹果能力产生质疑，进而影响苹果消费电子产品的销量。 风险提示 芯片制程发展与良率不及预期中美科技领域政策恶化智能手机销量不及预期 海外市场行情回顾 图表1：截至3月28日海外AI相关个股行情 文本编辑图片热度提升，基底模型小更新 图表2：聊天助手类AI应用活跃度 从聊天助手访问量看，海外主要AI应用周度环比保持增长，ChatGPT、Gemini和Claude环比增长均接近10%，国内应用，通义环比上升超过16%，豆包、文心一言环比个位数上升。 谷歌发布Gemini 2.5 Pro版本，强调其“思考”能力，并在代码编辑和软件开发方面超越现有模型，未来更计划开放200万Token上下文窗口。阿里通义千问推出新一代多模态旗舰模型Qwen2.5-Omni，采用Thinker-Talker架构，实现实时音视频交互，并在多模态任务中展现卓越性能，多项基准测试超越现有模型。OpenAI则发布GPT-4o，集成先进图像生成器，展现强大的图像渲染能力和多模态输入输出支持，并强调其在复杂指令处理方面的优势，其中文本编辑图片的功能在网络上热度较高。 美光宣布涨价，二季度存储市场现涨价预期 3月25日，全球第三大DRAM供应商Micron宣布上调内存价格，并已通过分销网络向合作伙伴发出正式通知。此次涨价的直接动因在于下游AI相关需求的持续扩张，以及中国“以旧换新”政策带动的终端消费反弹。在通知中，Micron高管明确指出，公司各业务板块出现超预期需求，预计2025至2026年整体内存与存储市场将进入复苏周期。 值得注意的是，Micron在涨价声明中不仅强调供需改善，还特别提及AI产品所需“核心能力”及公司在制程能力、产品组合方面的投资，这从侧面反映出AI应用对高性能内存的带动效应已经开始反哺产业链定价权。事实上，在Micron之前，SanDisk与长江存储（YMTC）旗下品牌已同步传出涨价消息，显示此次调整并非个案，而是供给侧响应需求端复苏的集体行为。 图表3：DRAM Wafer行情 图表4：Flash Wafer行情 从近六周价格来看，DRAM全线上涨，且周度涨幅环比未衰减，而NAND周度涨幅环比有所衰减，结合近期美光财报的谨慎表述，我们认为NAND Flash价格涨势能否持续有待验证。 苹果力求解决模型能力的瓶颈 目前，苹果正遭遇着Apple Intelligence不断推迟带来的市场的质疑。2024年WWDC上苹果官宣Apple Intelligence后，消费者预期2024年9月iPhone 16机型上就将搭载“Agent Siri”，但2025年3月，苹果宣布将“Agent Siri”的上线日期推迟到2026年。 从模型能力上看，苹果力推的Siri远不如谷歌的Gemini模型，但我们认为苹果依然有能力实现手机AI。 图表5：Siri在新闻总结上出现错误 我们认为目前手机AI的运行模式是“端云结合”，即端侧的小模型覆盖用户简单的需求，而较为复杂任务则由云端的大模型解决。苹果与OpenAI合作，云端能力上与谷歌Gemini没有显著区别。虽然在端侧Siri性能不如Gemini，但目前Gemini无法在实现端侧Agent功能的同时，满足监管机构对于隐私保护的要求。这意味着短期内苹果与安卓旗舰机型不会产生功能“质”的区别，而只是性能“量”上的差异。根据报道，本周苹果花费约10亿美元向英伟达采购了约250台NV72 GB300服务器。随着苹果将重心移到模型的开发上，我们认为苹果有能力在模型能力上追赶头部厂商。 手机AI需要厂商在模型、硬件、软件、生态等方面都有强参与度才能更容易实现。目前来看苹果在模型能力上有所缺失，谷歌在硬件与消费者生态上与苹果有差距，其它厂商相比这两家公司差距较大。我们认为模型能力的提升相比硬件整合与用户群体构建更容易，即苹果相较而言更容易实现手机AI。但仍需观察苹果在2026年能否兑现Siri作为Agent进入手机，如果依然无法完成，消费者可能会对苹果能力产生质疑，进而影响苹果消费电子产品的销量。 图表6：2024年全球智能手机市场份额 风险提示 1.芯片制程发展与良率不及预期：半导体工艺的发展面临诸多挑战，主要包括技术瓶颈、良率提升难度、研发成本高企以及供应链不确定性等问题。随着工艺节点微缩变得愈发复杂，先进制程的实现难度和成本不断攀升，可能导致量产延迟，甚至影响产品性能和成本控制。此外，地缘政治风险和出口管制可能扰乱供应链，进一步拖累产能扩张。 2.中美科技领域政策恶化：中美在AI领域竞争激烈，美国限制先进芯片和半导体对中国的出口，随着竞争的加剧，未来可能会推出更严格的限制政策，限制国内AI模型的发展。 3.智能手机销量不及预期：智能手机销量与产品本身质量关系紧密，若产品本身有缺陷则智能手机销量可能收到影响。 同时宏观经济变化也有可能导致消费者消费意愿发生变化从而影响智能手机销量。