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电子：端侧AI风起扬帆，软硬生态革新交相辉映
- 2024-06-23 15:47:19上传人：丿S**el
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投资要点：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
- 1、 端侧 AI 是混合 AI 生态成熟的关键
- 1.1 不止于云端，端侧成 AI 场景落地关键
- 1.2 端侧运行优势明显， AI 负载正在向端侧转移
- 1.3 手机 /PC 有望率先落地，后 续将延伸到 XR /耳机等更多硬件
- 2、 端侧 AI 欣欣向荣，巨头入局引领生态发展
- 2.1 品牌大力推进端侧 AI ，单个设备搭载大量模型以完成复杂任务
- 2.2 系统厂商是生态核心推动者，微软 /谷歌 /苹果轮番上场
- 2.3 芯片环节：端侧 AI 的算力底座，发力 总体 AI 算力提升
- 3、 AI 处理能力成新赛道，软硬件革新进化
- 3.1 独立 NPU 增强整体算力，适配泛在 AI 负载
- 3.2 ARM 架构低功耗优势明显， AI 时代优势进一步放大
- 3.3 内存 /带宽需求增加或带来整机设计变更，散热需求增加
- 3.4 端侧 AI 带领存储需求快速增加
- 3.4.1 DRAM ：容量和带宽加速提高以免成为 AI 模型性能限制短板
- 3.4.2 NAND Flash ：搭载和运行都将需要大量硬盘空间
- 3.4.3 端侧 AI 存储需求对整 体存储市场影响巨大
- 4、 投资建议
- 5 风险提示
- 图表 1： Meta 的雷朋眼镜通过 Llama 生成物体描述
- 图表 2： 微软 Recall 功能完全运行在本地
- 图表 3： 端侧和云端 AI 处理的分工示意
- 图表 4： 基于终端感知的混合 AI 架构
- 图表 5： 端侧能运行的生成式 AI 模型将持续增加
- 图表 6： AI 处理任务重心向终端侧转移
- 图表 7： AI 手机的用户价 值
- 图表 8： 通过 AI 加强对 UI 屏幕的理解
- 图表 9： AI 全面赋能 XR 体验和内容创造
- 图表 10： 利用 AI 理解路况并预测主体行为轨迹
- 图表 11： 本地模型参数预计持续增长并不断拓展可处理任务类型
- 图表 12： 整机环节的生成式 AI 进展
- 图表 13： MoE 架构示意图
- 图表 14： 系统厂商在端侧 AI 的进展
- 图表 15： 芯片厂商在端侧 AI 的进展
- 图表 16： 英特尔首款内置 NPU 的消费级 CPU
- 图表 17： 英特尔对 CPU 、GPU 和 NPU 在 AI 负载下的定位
- 图表 18： 一个 AI 助手执行流程需要各类处理器分配 AI 负载
- 图表 19： 灵活调配 XPU 兼顾功耗和效率
- 图表 20： 不同应用对算力的需求
- 图表 21： 各类处理器大致性能范围
- 图表 22： 第一款 Colipot +PC —— 微软新款 Surface Pro 主要参数
- 图表 23： M1芯片 CPU 能效曲线
- 图表 24： M1芯片 GPU 能效曲线
- 图表 25： 推出 M 系列芯片后苹果 PC 市占率快速提升
- 图表 26： 原有 Mac 上处理单元和存储在主板级集成
- 图表 27： 处理和存储单元共同封装成 M1芯片
- 图表 28： M3 系列芯片信息
- 图表 29： DRAM 市场应用
- 图表 30： NAND Flash 市场应用
- 图表 31： 行业重点公司
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