端侧是 AI 场景落地关键,混合 AI 架构是未来,手机/PC 有望率先落地,后续将延伸到 XR/耳机等更多硬件。
ChatGPT 带来的生成式 AI 热潮席卷全球,如何结合硬件实现应用领域拓展成为下一个课题,其又分为端侧场景云端计算以及本地运行两种路线。我们认为端侧运行 AI 模型,具有成本、可用性、隐私安全等优势,云端可弥补端侧设备算力的不足。从历史看,此前 AI 任务在端侧运算能力提升后,也经历了任务重心向终端转移的过程。由于高价值用户场景较易探索,手机和 PC 有望成为端侧 AI 率先落地的载体,后续 AI 在 XR/耳机/智能汽车/机器人等领域也有很大的应用潜力。
行业欣欣向荣,巨头入局引领生态发展品牌端:大力推进端侧 AI,单个设备通过 MoE 架构搭载大量模型以完成复杂任务,如微软的 Surface Pro 就深度整合了 40 多个本地大模型和 GPT-4o 等云端大模型,共同构造系统级 AI 能力。当前手机主流参数量在 7B,未来将持续增长并不断拓展可处理任务类型。系统厂商:微软/谷歌/苹果行业号召力巨大,是 AI 生态的关键玩家,其在各自系统中更新了一系列 AI 功能供开发者使用。芯片厂商:各厂商新发布的产品均在 AI 性能上大幅提升,布局激进,如苹果罕见的在 M3 推出半年后就推出了 M4 芯片,NPU 算力从 18 TOPS 飙升到 38 TOPS。英特尔下一代芯片 Lunar Lake 总算力将超过 100 TOPS,比 Meteor Lake 高出 3 倍,其中 NPU 算力将超过 40 TOPS,GPU 具备超过 60 TOPS 的算力。
AI 处理能力成新赛道,软硬件革新进化
1、独立 NPU 成大势所趋:XPU 协作处理不同类型 AI 任务,其中 NPU 是低功耗长续航的高效能算力底座,是执行泛在型 AI 负载的最佳处理器,同时 NPU 将在更多终端消费电子上得到应用,1TOPS 或成是否增加 NPU 单元的分水岭;2、ARM 搅动 PC 处理器市场:ARM架构功耗优势明显,尤其适用于 AI 场景。苹果推出 M 系列芯片后,苹果 PC 市占率从 2018/19 年的约 7.1%快速提升至 22 年的 9.5%。ARM架构在取得制程优势后,依靠转译的生态过渡方式被苹果走通,微软快速跟进。微软力挺高通进军 PC 处理器市场,不仅硬件上 Copilot+PC首发搭载高通 X 系列芯片,还推出全新转译工具,转译后在相同的ARM 硬件上应用运行速度将提高 10%-20%;3、整机设计或变更:对内存/带宽的需求增长呼唤近存计算,通过更高程度的集成以减少功耗和延迟,或进一步加速 ARM PC 渗透和散热需求提升,PC 主板设计预计迎来大规模革新;4、端侧 AI 带领存储需求快速增加:AI 对单个设备存储消耗巨大。7B 参数模型需要占用 4GB 内存还对内存带宽提出了更高的要求,模型搭载和运行都将需要大量硬盘空间。DRAM 和NAND Flash 下游中手机+PC 占比均超过 50%,端侧 AI 将深刻改变存储市场的中长期需求增速和供需格局。
投资建议
1、硬件 AI 化有望带来换机潮,有望率先在手机/PC 落地,建议关注:手机产业链——立讯精密、东山精密、鹏鼎控股、长盈精密、领益智造、蓝思科技等;AI PC 产业链——华勤技术、光大同创、春秋电子、隆扬电子、中石科技、思泉新材等。
2、XR/耳机/音响等其它硬件载体:AI 带来人机交互的变化在新硬件形式上潜力巨大。

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