电子行业点评报告：AI+端侧之AIPC：大模型+生产力，本地化部署第一站

电子 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 1 / 5 电子 2025 年 02 月 06 日 投资评级：看好（维持） 行业走势图 数据来源：聚源 《海外科技点评：DeepSeek 冲击海外科技股，节后重点关注国内算力产业链》-2025.2.4 《消费电子国补与 AI 终端共振，手机链有望量价齐升—行业点评报告》-2025.1.7 《电子 1 月月报：创新+消费电子补贴催化，科技 CES 群星闪耀—行业点评报告》-2025.1.6 AI+端侧之 AIPC：大模型+生产力，本地化部署第一站 ——行业点评报告 陈蓉芳（分析师） chenrongfang@kysec.cn 证书编号：S0790524120002  核心观点：PC 凭借高性能硬件和生产力属性有望成为端侧模型落地首站 近期 DeepSeek R1 模型受到广泛关注，其通过架构与算法创新显著降低开发成本，并达到较为理想的模型效果，同时支持不同级别蒸馏模型（目前支持 1.5/7/14/32/70/671B 参数）的本地部署，在把大模型“缩小”的过程中尽可能地保留其能力。随着 DeepSeek 等模型在 PC 端本地部署的推进，有望带动用户体验到更高效、个性化的 AI 服务。此背景下，我们强调：模型能力决定产品体验，PC 产品体验的质变有望会带动换机浪潮。  为何本地部署第一站是 PC：强大的硬件能力与生产力属性 （1）PC：终端最宽裕的硬件性能。PC 可扩展性强，能够配置更高性能的 GPU、NPU 等以高效处理复杂运算，同时也有更大的空间配置更多存储与内存，保证模型顺利运行，手机及智能眼镜等载体则较为受限。（2）PC：AI+生产力直击消费者痛点。PC 包含生产力工具和个人管家两大属性，AIPC 能够在办公时快速处理文档、分析数据；生活里规划日程、管理事务；创作时提供灵感、高效完成设计，如豆包 2024 年 9 月发布文生视频模型，手机等设备在上述场景相对受限。  为何消费者需要 AI PC：个性化与复杂生产的需求 AIPC 的核心在于通过本地运行大模型，更定制化、更高效、更安全地解决个性化的问题。此前，AIPC 已经能够完成文生文、文生图、自动报告生成及 AI 本地知识库等功能，但由于模型能力限制，通常采用云+端混合模型方案。而目前，从 DeepSeek R1 蒸馏出的模型性能进一步提升，例如 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 分别在 AIME 2024 和 MATH-500 上取得了 72.6%和 94.3%的成绩，并在大多数基准上显著超过了 OpenAI-o1-mini。同时，联想、华为等品牌厂商也将 Deepseek 接入其系统，以为用户带来更加智能、便捷的 AI 交互体验。  产业链影响猜想： 整机：整机厂在 AIPC 落地过程中起决定性的整合作用，完成技术收敛和产业缝合，交付完整的 AIPC 体验。有望受益 AIPC 渗透带来的换机需求。存储：AIPC 渗透有望带动存储需求增长与性能升级。据美光，70B 参数 4 位精度的 Llama2 模型完成 1.4Token/s 的输出大约需要42GB 内存。少于 10B 参数的模型也需要大约 2GB 的增量内存。从联想元启系列 AIPC 观察，32GB 内存+1TB 闪存或为标配。散热：AIPC 算力与功耗提升带动散热需求，均热板/石墨散热片等高价值方案可期。PCB：低耗损+ HDI 或为 PCB 的两大趋势。结构件：轻量化高端化趋势明显，此外 AI 也促进 PC 定义，如华为预计 3 月将推出的折叠屏 PC 也将带动相关需求。  受益标的 （1）品牌整机及 ODM：联想集团、华勤科技、立讯精密、亿道信息等；（2）散热：飞荣达、中石科技、思泉新材、隆扬电子等；PCB：奥士康、胜宏科技等；（3）结构件：春秋电子、领益智造、蓝思科技、光大同创等；（4）零部件：莱宝高科、翰博高新、汇创达等；（5）芯片：海光信息、龙芯中科、芯海科技、东芯股份、聚辰股份、澜起科技。  风险提示：AIPC 渗透不及预期、AIPC 产品体验不及预期、下游需求不及预期 -19%0%19%38%58%77%2024-022024-062024-10电子沪深300相关研究报告 行业研究 行业点评报告 开源证券 证券研究报告 行业点评报告 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 2 / 5 附图 1：预计到 2025 年全球 AI PC 出货量能占到 PC 出货量的 35% 附图 2：AI 笔记本电脑渗透率或将在 2028 年达到近八成 资料来源：Canalys 资料来源：Omdia、开源证券研究所 附图 3：联想 2024 年继续领跑全球 PC 出货 资料来源：Canalys、开源证券研究所 附图 4：本地部署 DeepSeek 对 VRAM 和 GPU 有一定要求，存在 AI PC 换机需求 模型 参数 VRAM FP16 VRAM 4-bit 量化 推荐 GPUs FP16 推荐 GPUs 4-bit 量化 DeepSeek-LLM 7B 7 billion -16 GB ~4 GB NVIDIA RTX 3090 (24GB) NVIDIA RTX 3060(12GB) DeepSeek-LLM 67B 67 billion -154 GB ~38 GB NVIDIA A100 40GB (2x 或更高规模） NVIDIA RTX 4090 24GB(2x) DeepSeekV2 16B 16 billion ~37 GB -9 GB NVIDIA RTX 3090(24GB,2x) NVIDIA RTX 3090(24GB) DeepSeekV2 236B 236 billion ~543 GB ~136 GB NVIDIA H100 80GB (8x) NVIDIA H100 80GB (2x) DeepSeekV2.5 236B 236 billion ~543 GB ~136 GB NVIDIA H100 80GB (8x) NVIDIA H100 80GB (2x) 0.50%19.30%40.40%62.90%79.50%0.0%25.0%50.0%75.0%100.0%05010015020020242025202620272028（百万台）AI笔记本电脑-Mac OS（ARM chip）AI笔记本电脑-Win OS（X86 chip）AI笔记本电脑-Win OS（ARM chip）AI笔记本电脑渗透率（%）010000200003000040000500006000070000联想惠普戴尔苹果华硕其他（千台）2023年出货量2024年出货量yoy4.68%0.17%-2.21%1.96%10.95%9.13%行业点评报告 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 3 / 5 DeepSeekV3 671B 671 billon ~1,543 GB ~386 GB NVIDIA H100 80GB (16x 或更高规模） NVIDIA H100 80GB (6x 或更高规模） 资料来源：OneClick