计算机行业人工智能系列报告(一)：终端智能，人工智能AI的新革命

1 | 请务必仔细阅读报告尾部的投资评级说明和声明 行业专题报告 | 计算机 终端智能，人工智能 AI 的新革命 人工智能系列报告（一）  核心结论 行业评级 超配 前次评级 超配 评级变动 维持 近一年行业走势 相对表现 1 个月 3 个月 12 个月 计算机 35.45 -8.84 -17.94 沪深 300 11.41 5.05 -13.68 分析师 郑宏达 S0800524020001 13918906471 zhenghongda@research.xbmail.com.cn 相关研究 计算机：AI 新硬件的崛起—计算机行业 2024年 3 月研究观点 2024-03-03 计算机：从 OpenAI 论文看 AI 算力的重要性—AIGC 行业跟踪 2024-02-27 计算机：继续围绕人工智能投资主线—计算机行业周观点第 2 期 2024-02-25 基于成本、能耗、可靠性和时延、隐私、个性化服务等考虑，端云混合的 AI才是 AI 的未来，高通认为终端 AI 能力是赋能混合 AI 并让生成式 AI 实现全球规模化扩展的关键。 百亿参数开源 MoE 大模型 Mixtral 8x7B 再掀热潮，性能超 LLaMA2-70B，对标 GPT-3.5。MoE（混合专家模型）通过将任务分配给对应的一组专家模型来提高模型的性能和效率。Mixtral 8x7B 的专家数量为 8 个，总参数量为 470 亿，但在推理过程中仅调用两个专家即只调用 130 亿参数。 我们认为 MoE 或为现阶段大模型平衡成本、延迟以及性能的最优选择，叠加开源模型本身高灵活性、安全性和高性价比特点，Mistral AI 的开源 MoE 轻量化模型可能是未来最适合部署于终端的模型。目前，高通、联发科、英特尔、AMD 等龙头芯片厂商都推出了终端 AI 芯片,能跑十亿甚至百亿量级大模型。后续类 Mixtral 8x7B 的 SMoE 模型在高性能基础上继续压缩的话，很大几率可以装进终端设备实现本地运行。SMoE 轻量模型大幅降低了训练的门槛和成本，且由于在推理时只激活少部分参数，保持较高性能的同时能适应不同的计算环境，包括计算能力有限的终端，降低推理成本且将催生更多大模型相关应用。 2024 年有望成为终端智能元年，看好拥有终端资源、深耕场景、掌握行业knowhow、积累了海量数据的 B 端和 C 端公司。1）未来每台终端都将是 AI终端，包括 AI PC、AI 手机、AI MR 等，这将带来全新的用户体验。2）AI PC有望成为“AI+”终端中最先爆发的。英特尔预计全球今年将交付 4000 万台 AI PC，明年将交付 6000 万台，预估 2025 年底 AI PC 在全球 PC 市场中占比将超过 20%；微软 AI PC 预计于今年亮相。3）随着大模型逐步发展，尤其是多模态能力增强，更广泛的 AIoT 设备也迎来了更新换代的重要机遇。3）B 端私有化部署也是 AI 应用的重要方向，关注边缘侧 AI。4）鸿蒙：提供顶级流畅连接体验，大模型有望赋能奔赴万物智联下一站。 人形机器人是大模型应用的重要硬件载体，也是终端智能发展的核心方向。1）人形机器人是目前具身智能最好的形态，因为它们有着与人相似的外观设计，能更好地适应周围的环境和基础设施。2）端云混合的“大脑”让机器人既能处理复杂和高强度的计算任务，又能实时进行信息处理和分析。 建议关注：1）算力基础：中科曙光、神州数码、浪潮信息、高新发展；2）AI PC：华勤技术、龙旗科技、联想集团、星环科技-U、海光信息；3）终端鸿蒙：润和软件、九联科技、东方中科、软通动力、中国软件国际、拓维信息、初灵信息；4）拥有丰富的终端资源：海康威视、大华股份、科大讯飞、萤石网络、漫步者；5）B 端应用：北路智控、智洋创新、云涌科技、商汤-W、云从科技-UW。 风险提示：AIGC 技术突破不及预期、终端智能需求不及预期、宏观经济增长不及预期、国际环境变化。 -39%-31%-23%-15%-7%1%9%17%2023-032023-072023-11计算机沪深300证券研究报告 2024 年 03 月 05 日 行业专题报告 | 计算机 西部证券 2024 年 03 月 05 日 2 | 请务必仔细阅读报告尾部的投资评级说明和声明 索引 内容目录 一、 端云混合的 AI 是 AI 的未来 ............................................................................................. 4 二、 高性能小模型比肩 GPT-3.5，终端智能前景可期 ............................................................ 4 2.1 关注 MoE——LLM 头部玩家们正在实践的重要技术路线 ............................................ 4 2.2 Mixtral 8x7B：低成本 SMoE 小模型+开源，更务实的 GenAI 商业化路线 ................... 6 2.3 端侧 AI 芯片已能支持百亿参数模型本地运行，看好轻量 SMoE 模型终端部署前景 ... 8 2.3.1 高通：端侧 AI 芯片领导者，提供软硬件全栈优化 .............................................. 8 2.3.2 全球芯片巨头：密集发布新品，抢抓终端侧 AI 机遇 ......................................... 11 三、 看好拥有终端资源的 B 端和 C 端公司 .......................................................................... 13 3.1 各类“AI+”终端产品陆续发布，新周期大幕拉开 ......................................................... 13 3.2 AI PC 有望成为“AI+”终端中最先爆发的 ...................................................................... 14 3.3 大模型有望驱动 AIoT 硬件升级，关注深耕场景、具有终端资源的公司.................... 15 3.4 私有化部署的 B 端场景也是 AI 应用的重要方向，关注边缘侧 AI .............................. 16 3.5 鸿蒙：提供顶级的流畅连接体验，大模型有望赋能奔赴万物智联下一站 .................. 16 四、 人形机器人：大模型应用的重要硬件载体，终端智能发展的核心方向 ......................... 17 4.1 具备思维链及零样本学习特性，大模型开启机器人智能化新篇章 ....