AI终端行业专题：AI进化加速端侧落地，新一轮换机潮蓄势待发

AI进化加速端侧落地，新一轮换机潮蓄势待发证券分析师姓名：郑嘉伟资格编号：S1350523120001邮箱：zhengjiawei@huayuanstock.com证券研究报告|行业专题海外科技2024年6月21日请务必阅读报告末页的重要声明——AI终端行业专题n AIPC&手机是大模型落地的重要载体，颠覆传统应用模式，AI进化加速端侧落地，新一轮换机潮蓄势待发。AIPC是算力平台+个人大模型+AI应用的新型混合体，通过整合 AI 技术，提供个性化、智能化的服务，提升了传统 PC 的功能和用户体验，成为未来计算平台的重要发展方向。生成式AI手机是利用大规模、预训练的生成式AI模型，实现多模态内容生成、情境感知，并具备不断增强的类人能力。近两年消费电子市场需求持续受压。根据IDC数据，2022与2023年连续两年全球智能手机、PC、平板电脑出货量同比下滑，随着AI的端侧落地，AI手机、AIPC的推出有望打破消费电子近年来创新不足无法打动消费者换机的局面，有望推动消费电子换机需求的到来。根据Counterpoint Research预计，2024年全球生成式AI智能手机出货量将超过1亿部，2027年将达5.22亿部，在整个智能手机出货量当中的占比达40%，年复合增长率高达83%。IDC 预计 2024 年将是PC的扩张年，全球出货量将达到 2.654 亿台，比上一年增长 2.0%，因为AIPC的推出，最终将推动市场在2028年达到2.922亿台，在 2024-2028 年预测期内的复合年增长率 (CAGR) 为 2.4%。n 硬件端：处理器架构变化，内存价值量提升。1）ARM架构因其低功耗的特点份额有望逐步提升，高通+微软联手发力推动WOA，Copilot+PC的推出可能是WOA的重要转折点，根据counterpoint research预测，2027年基于ARM架构的笔记本电脑市场份额有望达到25%。2）AIPC处理器异构计算成为共性，增加NPU本质是为了进行低功耗计算，NPU专为实现以低功耗加速AI推理而全新打造，并随着新AI用例、模型和需求的发展不断演进。引入NPU对于提升计算效率、降低能耗与成本具有重要意义。3）大模型的端侧落地，同样要求内存空间的提升，由此带来内存需求的提升，单机价值量提升，根据集邦咨询预测，DRAM于笔电的单机平均搭载容量年增率约12.4%，后续随着AI PC量产后，2025年成长幅度会更明显。n 大模型端：轻量化小模型陆续推出，多模态大模型改变人机交互体验。端云混合有望成为未来AI计算的最终解决方案，AI落地终端具有必要性。据高通《混合AI是AI的未来》，AI落地终端能够在全球范围带来成本、能耗、性能、隐私、安全和个性化优势。大模型压缩技术使得复杂大模型在端侧运行成为可能，多模态大模型，如GPT-4o和Project Astra，使得人机交互变得更加自然，丰富AI应用场景。n AI落地端侧为产业链各环节带来投资机会，首推比亚迪电子，建议关注苹果、高通、微软、联想集团。从硬件层面来看，CPU是核心，高通具备先发优势，有望在intel和AMD的产品尚未满足微软AIPC要求的情况下，率先抢占部分市场；从系统软件层面来看，微软copilot渗透率迅速提升，形成正向循环，一方面可以促进其windows OEM业务增长，另一方面同样可以促进其云业务需求；从整机组装环节来看，比亚迪电子受益其海外大客户落地AI，有望推动其手机出货量，此外AI落地端侧，推动消费电子景气度复苏，公司消费电子组装和零部件业务有望受益；从品牌运营的角度来看，建议关注联想集团，公司率先布局本地大模型，AIPC有望带动公司智能设备业务恢复增长；此外建议关注苹果，自身在硬件、软件生态、终端产品具备一体化优势，苹果AI正式落地，多环节有望受益。n 风险提示：大模型技术发展不及预期，PC/手机等终端需求复苏不及预期1、AIPC&手机是大模型落地的重要载体，颠覆传统应用模式2、硬件端：处理器架构变化，内存价值量提升3、大模型端：轻量化小模型陆续推出，多模态大模型改变人机交互体验4、投资逻辑：AI端侧落地加速，换机潮蓄势待发，关注PC/手机厂及硬件相关投资机遇5、风险提示nAI PC：AI 普惠的首选终端，算力平台 + 个人大模型 +AI 应用的新型混合体•AIPC是算力平台+个人大模型+AI应用的新型混合体，通过整合 AI 技术，提供个性化、智能化的服务，显著提升了传统 PC 的功能和用户体验，成为未来计算平台的重要发展方向。AI PC不仅继续作为人们重要的生产力工具和内容消费平台，还在硬件上集成了混合AI算力单元，能够本地运行“个人大模型”。这种新型计算机可以创建个性化的本地知识库，实现自然语言交互，这将彻底改变传统PC的定义。•AIPC的各类应用场景为用户提供的价值是节约时间。AI PC能够针对工作、学习、生活等场景，提供个性化创作服务、私人秘书服务、设备管家服务在内的个性化服务，共性都是为了提高用户的使用效率，节省时间。云端的公共大模型反馈速度慢会影响用户的实际体验，AIPC落地端侧，推理直接在本地运行，边缘和云端推理为辅使得AIPC能够提供即时的服务响应。•AIPC将是一个包含 AI 模型和应用以及硬件设备的混合体。根据IDC《AIPC白皮书》，AI PC 产品拥有本地部署的大模型与个性化本地知识库组合构成的个人大模型，第一交互入口为个人智能体，可实现自然语言交互，AI PC 将通过内嵌 AI 计算单元的方式提供混合 AI 算力，还可以依靠开放生态来满足不同场景的需求。在满足生产力提升的同时，通过本地数据存储和隐私及数据保护协议来保护个人隐私和数据安全。图：AI PC 核心特征图：AI PC在通用场景下的个性化服务资料来源：IDC 《AIPC产业（中国）白皮书》、华源证券研究n手机智能化的演进：每一轮技术创新驱动智能手机功能和用户体验的重大升级•1） 初始阶段（2000年代初）：诺基亚塞班操作系统首次允许用户自行下载应用，开启了智能手机发展的先河，并促成了移动互联网生态的形成，智能手机逐渐成为人们生活中不可或缺的工具。•2）iPhone 时代（2007年开始）：iPhone 的问世颠覆了传统的手机设计理念，淘汰了物理键盘，使触控屏幕成为主流，同时苹果应用商店的建立推动了智能手机应用生态的繁荣。•3）智能语音助手与多模态交互（2010年代）：智能语音助手如Siri和Google Assistant的出现，增强了用户的交互体验，多模态交互技术如手势控制和眼球追踪提高了用户的操作效率。•4）AI 技术赋能（2017年至今）：AI 技术广泛应用于智能手机，如计算摄影、安全强化、续航优化等，安卓阵营在SoC平台中加入独立的AI计算单元，显著提升了影像处理等能力。•5）生成式 AI 手机时代（2023年至未来）：生成式 AI 技术通过大规模预训练模型，实现了智能手机的多模态内容生成和情境感知，推动从GUI（图形用户界面）到VUI（语音用户界面）的转变，并孕育出智能生命体，为用户提供个性化的内容和服务。•总体来看，过去手机智能化演进的过程包括操作系统和平台的创新、交互方式的改进、硬件能力的提升、软件和应用生态的丰富，而