陳慧恬
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來源：證券研究
DeepSeek發布的R1模型在保持優異性能指標的同時大幅降低訓練和推理成本，在行業內引起巨大反響，推薦重點關注端側應用場景的發展。高性能、輕量化、低成本的模型能力將顯著推動端側AI產業發展。端側硬件設備是將大模型能力進行實物化輸出落地的關鍵環節，近日OpenAI 的 CEO Sam Altman 在接受媒體采訪時也透露 OpenAI 將開發可替代手機的生成式 AI 專用終端。國內物聯網模組廠商在端側AI領域具備先發優勢，並積極進行產業布局，建議重點關注。
中信建投證券計算機、人工智能、電子、通信等團隊推出【端側AI產業鏈係列研究】，並持續更新相關成果：
通信：雲廠Capex持續高增，關注Deepseek算力服務與端側
通信：重點推薦端側AI產業
電子：AI終端係列報告三：端側AI漸起，硬件迎來升級
通信：重視端側AI機會和ASIC帶來的產業變化
電子：AI端側應用興起，國產高端芯片亟需國產化
計算機：蘋果及華為發布會召開在即，關注端側AI進展
人工智能：GPT-4o mini 推出，更快、更小、更便宜，端側AI落地加速
人工智能：全球產業趨勢投資看算力，國內看B端應用，端側AI打開更多可能性
電子：蘋果推出Apple Intelligence並與OpenAI合作，加速布局端側AI
通信：端側AI催化密集，海風、衛星互聯網有望提速
計算機：Windows 11 AI PC即將上市，看多端側AI未來發展
電子：AI終端係列報告二：AI開啟智能手機新時代
電子：周期複蘇+AI共振，開啟AI PC發展元年
01雲廠Capex持續高增，關注Deepseek算力服務與端側
北美四家雲廠商相繼發布了財報，資本開支保持高速增長的趨勢，算力基礎設施產業鏈依舊維持較高景氣度。2024Q4資本開支總計為795億美元，同比增長76.75%，環比增長22.60%。2024年全年達2504億美元，同比增長62%。為了滿足不斷增長的算力需求以及確保未來在AI領域的競爭力，雲廠商資本開支持續創新高，用於建設AI基礎設施，建議重視算力產業鏈。
DeepSeek發布的R1模型在保持優異性能指標的同時大幅降低訓練和推理成本，在行業內引起巨大反響，推薦重點關注端側應用場景的發展。高性能、輕量化、低成本的模型能力將顯著推動端側AI產業發展。端側硬件設備是將大模型能力進行實物化輸出落地的關鍵環節，近日OpenAI 的 CEO Sam Altman 在接受媒體采訪時也透露 OpenAI 將開發可替代手機的生成式 AI 專用終端。國內物聯網模組廠商在端側AI領域具備先發優勢，並積極進行產業布局，建議重點關注。
近日，、、三大運營商相繼宣布上線 DeepSeek，建議關注算力/雲服務商。中國電信通過天翼雲全場景上架 DeepSeek，提供從部署到推理、微調的全流程服務。聯通雲已基於星羅平台實現國產及主流算力適配多規格DeepSeek-R1模型，兼顧私有化和公有化場景，提供全方位運行服務保障。中國移動移動雲則全麵上線 DeepSeek，實現全版本覆蓋、全尺寸適配、全功能使用。DeepSeek作為開源AI大模型，雲廠商或應用廠商可以選擇進行本地化或雲端部署，預計將拉動對於算力基礎設施的需求，算力服務提供商、私有雲/公有雲服務廠商等有望獲益。
風險提示：國際環境變化對供應鏈的安全和穩定產生影響，對相關公司向海外拓展的進度產生影響；人工智能行業發展不及預期，影響雲計算產業鏈相關公司的需求；市場競爭加劇，導致毛利率快速下滑；匯率波動影響外向型企業的匯兌收益與毛利率，包括ICT設備、光模塊/光器件等板塊的企業；數字經濟和數字中國建設發展不及預期等；電信運營商的雲計算業務發展不及預期；運營商資本開支不及預期；雲廠商資本開支不及預期；通信模組、智能控製器行業需求不及預期。
報告來源
證券研究報告名稱：《雲廠Capex持續高增，關注Deepseek算力服務與端側》
對外發布時間：2025年2月10日
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司
本報告分析師：
閻貴成 SAC 編號：S1440518040002
SFC 編號：BNS315
劉永旭 SAC 編號：S1440520070014
SFC 編號：BVF090
武超則 SAC 編號：S1440513090003
SFC 編號：BEM208
楊偉鬆 SAC 編號：S1440522120003
尹天傑 SAC 編號：S1440524070016
研究助理：朱源哲
02重點推薦端側AI產業
DeepSeek在保持模型優異性能指標的同時大幅降低訓練和推理成本。DeepSeek-V3 使用 2048 塊 H800 GPU 完成了 6710 億參數的訓練，訓練成本為 557.6 萬美元，DeepSeek-R1模型的每百萬輸出 tokens 為 16 元，均顯著低於同等水平的模型成本。
利用DeepSeek模型生成的數據樣本實現小參數量的模型蒸餾，提升模型性能。DeepSeek R1 生成 80 萬條高質量推理數據樣本，對較小的基礎模型實現模型蒸餾，如 DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 1.5B、DeepSeek - R1 - Distill - Llama - 8B等。
高性能、輕量化、低成本的模型能力將顯著推動端側AI產業發展。端側硬件設備是將大模型能力進行實物化輸出落地的關鍵環節，近日OpenAI 的 CEO Sam Altman 在接受媒體采訪時也透露 OpenAI 將開發可替代手機的生成式 AI 專用終端。國內物聯網模組廠商在端側AI領域具備先發優勢，並積極進行產業布局。
風險提示：國際環境變化；人工智能發展不及預期；市場競爭加劇；匯率波動；數字中國發展不及預期；下遊資本開支和需求不及預期。
報告來源
證券研究報告名稱：《重點推薦端側AI產業》
對外發布時間：2025年2月5日
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司
本報告分析師：
閻貴成 SAC 編號：S1440518040002
SFC 編號：BNS315
劉永旭 SAC 編號：S1440520070014
SFC 編號：BVF090
武超則 SAC 編號：S1440513090003
SFC 編號：BEM208
03AI終端係列報告三：端側AI漸起，硬件迎來升級
巨頭相繼入局，端側AI漸起。2023-2024年雲端AI基礎設施的資本投入大幅增長，且增長勢頭預計維持。資本開支用於構建強大的計算和數據存儲能力，使得大模型能力不斷迭代增長，但模型之間差異在縮小。這些技術需要在終端設備上應用落地，最終通過這些應用/終端實現商業價值的轉化，從而形成一個從投資到變現的完整閉環。目前，Meta、字節、小米等巨頭已經開始大力布局端側AI，搶奪AI Agent入口。除了手機、PC、眼鏡、耳機外，潛在的端側AI基數巨大，家電、、智能車、教育辦公設備、玩具等都受益於端側AI的趨勢，AI嵌入將帶來廣泛的硬件升級。重點關注算力、存儲、連接、電力等硬件環節。
端側AI的潛在爆品：智能眼鏡。AI眼鏡成本、售價降至合理區間，2025年將成AI眼鏡爆發元年。Meta發布的AI眼鏡價格低至299美元，已經與常規眼鏡的價格（千元人民幣）差距不大。根據The Verge數據，截至2024年5月Ray-Ban Meta出貨量已超過100萬副，全年預計超過200萬副，同時隨著更多玩家加入，預計2025年將成為AI眼鏡市場爆發元年。根據Wellsenn XR預計，2025年後全球AI智能眼鏡市場迅速增長，到2030年全球AI智能眼鏡銷量有望達到8000萬副。繼Meta之後，互聯網廠商、手機廠商及諸多XR公司紛紛布局AI眼鏡，2024年下半年開始各品牌AI眼鏡密集發布，雷鳥、Rokid、百度、閃極等發布多款AI眼鏡新品，力求產品在重量、價格、AI表現等方麵超越Ray-Ban Meta，推動行業進入快速增長期。
硬件迎來升級，重點關注端側算力、連接、存儲、電力等環節。端側AI有望複製雲側的資本開支增長，推動硬件環節的升級，算力、存儲、連接、電力等受益。1）算力+連接：端側處理器核心升級點為算力與連接能力，依據不同產品的應用特點及可行的模型部署方式，升級側重點不同。未來待某類形態的銷售規模達到千萬量級後，可能會有廠商定製優化的處理器產品係列麵世。關注SoC、MCU、ISP。2）存儲：隨著功能的增加，為了存儲更多固件和代碼程序，以及端側模型的本地推理運算，小型AIoT設備的DRAM、NAND及NOR Flash均有擴容趨勢。關注NOR Flash、存算一體等。3）電池：電芯數量、能量密度提升，快充普及都將優化續航和補能體驗；散熱：端側AI算力提升，散熱材料迎來確定性升級機遇。除此以外，品牌/代工、光學、傳感器等環節也值得關注。
風險提示：
宏觀環境波動風險。行業競爭激烈。未來不排除中美貿易摩擦可能進一步加劇、美國加大對中國半導體行業的遏製、設置進口限製條件或其他貿易壁壘的可能性，從而導致部分公司麵臨設備、原材料供應發生變動等風險，正常生產活動受到一定的限製，可能阻礙AI產業相關應用的進一步推廣。
報告來源
證券研究報告名稱：《消費電子：AI終端係列報告三：端側AI漸起，硬件迎來升級》
對外發布時間：2025年1月14日
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司
本報告分析師：
劉雙鋒 SAC編號：S1440520070002
龐佳軍 SAC編號：S1440524110001
郭彥輝 SAC編號：S1440520070009
王定潤 SAC編號：S1440524060005
何昱靈 SAC編號：S1440524080001
04重視端側AI機會和ASIC帶來的產業變化
博通本周發布FY2024Q4季報，公司樂觀展望未來XPU需求，本周股價創新高。公司法說會表示：“特定的超大規模客戶（hyperscalers）已經開始開發自己的客製化AI或XPUs，並通過開放且可擴展的以太網網絡連接。我們目前擁有三個超大規模客戶，他們已經開發了自己的多代AI XPU 路線圖，並將在未來三年內以不同的速度部署。到2027 年，我們相信他們每個人都計劃在單一結構上部署100 萬個XPU 集群。我們預計2027 財年， XPU 和網絡AI 收入的潛在市場規模（SAM）將達到600 億至900 億美元。我們完全有能力抓住這一機遇，獲得領先的市場份額，預計這將推動我們2024 年122 億美元的AI收入強勁成長。此外，我們已被另外兩家超大規模客戶選中，並且正在為他們自己的下一代AI XPU 進行高級開發，我們的目標是在2027 年之前將這些潛在客戶發展為創收客戶，因此可以顯著擴展此SAM。”
綜合近期海外科技公司的財報來看，算力的需求及展望保持強勁，AI應用的發展和收入超預期，人工智能是整個科技行業的重要主線。我們堅定推薦算力板塊相關公司，超大規模客戶在ASIC方麵積極布局，將進一步打開市場規模，關注其可能帶來的產業變化。
OpenAI “連續12天直播發布”的第5天，OpenAI表示，ChatGPT 已全麵接入蘋果，包括 iPhone、iPad 和 Mac，支持 Apple Intelligence的蘋果設備即可開啟 ChatGPT 功能。下周12月18日-19日，火山引擎將舉辦2024冬季火山引擎FORCE原動力大會，會議將開設扣子開發者日、硬件終端以及豆包MarsCode等專場分論壇，探索大模型開發、應用、落地實踐。端側AI產業發展提速，建議關注AI模組機會。大模型廠商本質上是軟件服務商，可以借助AI模組等硬件廠商的能力進行實物化輸出，幫助終端廠商更順利的進行應用落地，通過“端側算力+通信+API”功能的AI模組產品，直接可以將大模型能力帶入到各種終端設備，從而變成“AI終端”。
此外，本周量子計算迎來重要進展。穀歌發布全新的量子芯片Willow，在一個標準基準計算任務中，Willow用時不到5分鍾完成。如今世界上最快超算Frontier要完成同樣任務，則需要10億億億年。並且Willow取得了量子計算領域決定性的技術突破，隨著量子比特數量的增加，誤差呈指數級下降。
風險提示：國際環境變化對供應鏈的安全和穩定產生影響，對相關公司向海外拓展的進度產生影響；人工智能行業發展不及預期，影響雲計算產業鏈相關公司的需求；市場競爭加劇，導致毛利率快速下滑；匯率波動影響外向型企業的匯兌收益與毛利率，包括ICT設備、光模塊/光器件等板塊的企業；數字經濟和數字中國建設發展不及預期等；電信運營商的雲計算業務發展不及預期；運營商資本開支不及預期；雲廠商資本開支不及預期；通信模組、智能控製器行業需求不及預期。
報告來源
證券研究報告名稱：《重視端側AI機會和ASIC帶來的產業變化》
對外發布時間：2024年12月15日
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司
本報告分析師：
劉永旭 SAC 編號：S1440520070014
SFC 編號：BVF090
閻貴成 SAC 編號：S1440518040002
SFC 編號：BNS315
武超則 SAC 編號：S1440513090003
SFC 編號：BEM208
汪潔 SAC 編號：S1440523050003
尹天傑 SAC 編號：S1440524070016
05 AI端側應用興起，國產高端芯片亟需國產化
終端創新：巨頭加碼終端側AI算力，應用落地驅動產業發展
混合AI有望成趨勢，端側AI價值顯現
雲邊協同的混合式AI架構對AI的規模化擴展起到重要作用。根據高通《混合AI是AI的未來》白皮書，隨著生成式AI正以前所未有的速度發展以及計算需求的日益增長，AI處理必須分布在雲端和終端進行，才能實現AI的規模化擴展並發揮其最大潛能。與僅在雲端進行處理不同，混合AI架構可以根據模型和查詢需求的複雜度等因素，在雲端和邊緣終端之間分配並協調AI工作負載。雲端和邊緣終端如智能手機、汽車、個人電腦和物聯網終端協同工作，能夠實現更強大、更高效且高度優化的AI。
終端側AI具有成本、能耗、可靠性、隱私、安全和個性化優勢。
成本優勢：AI推理的規模遠高於AI訓練。模型的推理成本將隨著日活用戶數量及其使用頻率的增加而增加。在雲端進行推理的成本極高，這將導致規模化擴展難以持續。將一些運算負載從雲端轉移到邊緣終端，可以減輕雲基礎設施的壓力並減少開支。
能耗優勢：邊緣終端能夠以很低的能耗運行生成式AI模型，尤其是將處理和數據傳輸相結合時。
可靠性、性能和時延：當生成式AI查詢對於雲的需求達到高峰期時，會產生大量排隊等待和高時延，甚至可能出現拒絕服務的情況。向邊緣終端轉移計算負載可防止這一現象發生。
隱私、安全和個性化：由於數據處理完全在本地進行，終端側AI有助於保護個人信息，以及企業和工作場所中的機密信息。以本地和雲端分別運行AI大模型製作行程安排為例，本地AI大模型通過長期學習用戶行為，並利用本地存儲的信息，可以給出更貼合用戶生活習慣、更準確的建議。相較之下，如果雲端模型需要訪問用戶本地存儲的文件、瀏覽記錄等信息再給出個性化的建議，用戶通常較難接受。
邊緣側已具備運行AI的實踐基礎，未來將支持多樣化的生成式AI模型。在生成式AI出現之前，AI處理已在終端側獲得應用，越來越多的AI推理工作負載在手機、PC等邊緣終端上運行。例如2017年發布的華為麒麟970首次在手機SoC中引入了NPU，提高設備在圖像識別等基於AI的功能方麵的效率和性能。蘋果、三星等廠商也先後跟進，使AI算力成為旗艦手機芯片的標配。當下隨著終端側的算力持續提升，軟件側加強對大模型的蒸餾，邊緣端設備逐步具備運行豐富的生成式AI功能。例如Stable Diffusion等參數超過10億的模型已經能夠在手機上運行，且性能和精確度達到與雲端處理類似的水平。未來，擁有100億或更多參數的生成式AI模型將能夠在邊緣端運行。
終端設備有望在AI的催化下迎來新一輪創新周期。生成式AI正在驅動新一輪內容生成、搜索和生產力相關用例的發展，覆蓋包括智能手機、PC、汽車、XR以及物聯網等終端品類，提供全新的增強用戶體驗。以PC為例，AI大模型已能夠有效地處理文檔撰寫和演示文稿製作等任務，完美契合PC作為生產力工具的定位。此外，在以終端為中心的混合AI架構中，多數任務能夠在PC本地運行，既保護隱私，又能及時響應。新興的發展趨勢有望帶動新一輪的產品創新周期，全球科技巨頭正加速投入。
1.3.2 AI手機：軟硬件生態落地，驅動換機周期
AI手機的萌芽期——激增的音頻/圖像數據處理需求推動了AI手機的早期探索。智能手機構建本地AI能力曆時已久，前期主要用於加速特定任務。在移動互聯網和手機智能化發展的促進下，用戶對於音頻、圖像數據的處理需求快速攀升，而傳統的CPU、GPU分別存在計算速度慢、能耗高等問題。從2015年高通的驍龍820首次集成高通AI引擎以加速音頻處理，到2017年華為、蘋果分別在麒麟970和A11中加入NPU模塊以加速圖像處理，智能手機本地的AI算力在不斷進步。總體而言，這一時期的AI手機主要利用NPU或其他AI加速硬件對特定任務如圖像處理、語音識別進行加速。這些應用完成了AI手機的早期探索，一定程度上改善了用戶的體驗，但並沒有引入全新的使用場景。
AI手機新階段——大模型驅動智能化升級，將成為新一代AI手機的核心特點。AI大模型激發了將更先進的AI能力集成到智能手機中的願景。AI大模型，如GPT-4表現出在多種任務上的卓越性能，包括自然語言理解、對話生成和複雜的推理任務。這些模型的複雜性和所需的計算資源遠遠超出了傳統手機應用的範疇，但它們的成功激發了將更先進的AI能力集成到移動設備中的願景。將AI大模型運用到手機上可能會大大提升手機的智能化程度，使得設備能夠執行更複雜的任務，提供更個性化的體驗，並更有效地處理大量數據。例如，手機可以使用AI模型來優化語音、圖像處理等傳統加速任務，並提供高度個性化的推薦，甚至進行實時的語言翻譯和複雜的對話交互。
新一代AI手機具備可端側運行AI大模型，且AI算力較高的特征。能否通過本地運行AI大模型提升智能化體驗將成為新一代AI手機發展的關鍵。根據OPPO《AI手機白皮書》的定義，新一代AI手機需要支持包括Stable Diffusion和各種大語言模型在內的Gen AI模型在端側運行，而為了更高效地運行大模型，NPU算力應大於30TOPS。
AI手機趨勢如下：
1、端雲混合：AI大模型在雲端與終端混合運行將是一段時間內的主流解決方案。AI大模型可以按照雲端運行、終端運行、混合運行三種模式在手機上落地：（1）基於雲端運行：雲端運行存在時延、隱私的問題，且企業由於承擔推理成本需要考慮AI應用推廣與商業化的平衡。（2）基於終端運行：手機由於算力、存儲等硬件條件的限製，能本地運行的模型參數量有限，執行的任務複雜度較低。（3）混合運行：綜合了前者的優缺點，但或許是當下生成式AI規模化擴展的最優解，也是各大廠商AI手機普遍采用的思路。
通過三星S24可以窺見AI手機端雲混合的初級形態。以三星S24為例，簡易AI應用如通話語音翻譯離線運行，複雜應用如文生圖、圈選即搜則由Google等雲端大模型提供支持。
蘋果Apple Intelligence發布，端雲三大模型混合，實現跨應用執行操作能力。2024年6月蘋果WWDC上展示了Apple Intelligence，其是iPhone、iPad和Mac等蘋果終端的個人智能係統AI平台，支持端側、雲端大模型同步運行，能夠實現蘋果自身的跨應用操作、連續對話和上下文理解等功能，其中跨應用整合是最大的功能亮點，未來蘋果將開放SDK全方麵支持三方應用調用係統AI。Apple Intelligence的層級具體可描述為“端側30億參數大模型+私密雲端大模型+第三方大模型調用”。前兩者為蘋果自研，其中本地模型具備約30億參數，測試得分高於諸多70億參數的開源模型（Mistral-7B 或 Gemma-7B）；雲上模型通過私有雲計算部署在在Apple芯片服務器上，運行的更大雲端語言模型。目前公布的第三方大模型調用技術支持為 GPT-4o。蘋果自研Apple Intelligence在性能上已經足以滿足到用戶的基本需求，因此Apple Intelligence在邏輯上會優先使用端側及蘋果私密雲端大模型給予用戶支持，對於第三方大模型調用的優先級則後置。
2、本地化AI：大模型輕量化與硬件性能突破將支撐本地運行更強大AI大模型。手機端運行AI大模型需要通過量化、壓縮、條件計算、神經網絡架構搜索和編譯，在不犧牲太多精度的前提下對模型進行縮減。高通已經將FP32模型量化壓縮到INT4模型，實現64倍內存和計算能效提升。高通的實驗數據表明，在借助高通的量化感知訓練後，不少AIGC模型可以量化至INT4模型，與INT8相比，性能提升約90%，能效提升大約60%。
核心硬件配置升級支撐更高參數量模型的本地化部署。高通、聯發科新一代SoC在基礎性能提升的同時，對生成式AI處理進行了優化，可在手機上直接運行百億參數模型。各大手機廠商也開始在手機中配置12/16G甚至更高的的DRAM容量，為更高參數的大模型運行提供基礎。
3、個人慧助：AI賦能操作係統內核，個人智慧助理式操作係統成為趨勢。
手機廠商布局手機操作係統，構築融合AI的基礎。穀歌安卓係統以開源特性和豐富應用生態，占據主導地位。蘋果iOS係統以封閉生態圈和出色的用戶體驗贏得大量用戶的青睞。華為鴻蒙操作係統奮起直追，主打分布式能力。其他手機廠商也紛紛打造自家操作係統，強化技術獨立的同時構築搭載係統級AI的基礎。
AI賦能操作係統創新，打造個人智慧助理式操作係統。AI手機操作係統競爭再度升級，手機操作係統不再局限於界麵和應用，而是向更智能、個性化的方向邁進。未來有望通過自研端側大模型賦能操作係統“個性化成長”，加持意圖識別人機交互，基於用戶自己的行為和數據去學習和理解他的意圖，形成個人智慧助理式個人化操作係統。AI agent（具備交互、搜索、翻譯、個性推薦、日程管理等能力）、跨應用功能統一調用、用戶隱私保護、個性化和自適應等將成為AI操作係統的重要特征。AI賦能操作係統帶動智能手機競爭從硬件拓展至軟件體驗。
4、競爭格局：“堆疊硬件”競爭局限有望被打破，大模型能力決定紅利分配。
AI手機發展將推動智能手機市場進入新的競爭階段。隨著華為在市場上的重新崛起，防守市場份額並投資開發全新的亮眼功能成為其他廠商聚焦重心，AI成為關鍵因素，有望打破原有“堆疊硬件”的競爭局限，刺激創新加速並深刻改變商業模式，大模型能力決定紅利分配方式。
高度個性化體驗推動創新，AI算法和硬件的優化適配成為重點。AI手機可以根據用戶的習慣和偏好，自動調整手機設置，推薦相關內容，甚至預測用戶需求，高度個性化的體驗將推動廠商在軟件和服務上進行更多創新，如圖像識別、語音交互、健康監測等，為廠商提供新的競爭領域，廠商之間的競爭將不再僅僅局限於硬件規格，還包括如何優化算法和硬件配合以更好地支持AI應用。
手機廠商與大模型廠商競合並存，市場發展紅利進一步向頭部集中。一方麵，手機廠商與大模型廠商合作，大模型廠商借助手機廠商的渠道和用戶基礎推廣技術並變現，手機廠商利用大模型廠商的技術提升品牌價值和產品競爭力。另一方麵，手機廠商希望擁有自主AI技術保持獨立性和競爭優勢，與專門提供AI服務廠商形成競爭。而不同於堆疊硬件的簡單粗暴模式，培育優質大模型周期長、成本較高，未來市場格局或將向頭部手機廠商自研AI，頭部大模型廠商賦能尾部手機廠商（不排除會如SOC出現高通、聯發科一樣出現獨大的大模型廠商）方向演變，市場發展紅利將向頭部手機廠商與大模型廠商集中。
AI大模型與智能手機結合有望驅動新一輪換機周期。重大創新是手機換機潮的核心。2007年iPhone初代發布，再到2010年4G興起，智能手機與功能手機的使用體驗拉開明顯差距，智能手機因此開始大範圍取代功能手機，出貨量進入持續多年的快速增長期。此後，智能手機在攝像頭、屏幕等硬件設計上繼續微創新。而近幾年智能手機無論是革命性的還是微創新都陷入瓶頸，換機周期大幅拉長，根據TechInsights，2023年全球智能手機換機周期創新高（51個月），換機率創新低（23.5%）。AI技術正為智能手機市場注入新的活力。若AI手機實現使用體驗的革命性創新，將複刻智能手機取代功能手機的高速增長。通過融入AI大模型，新一代AI手機有望改善用戶體驗、創造差異化競爭優勢，成為縮短手機換機周期和加速市場複蘇的關鍵驅動力。
2024年全球智能手機出貨量反彈，2025年有望繼續增長。全球智能手機2023年出貨量約11.7億台，同比下降3.2%。過去三個季度，全球及中國智能手機出貨量恢複，根據IDC，24Q1-Q3全球智能手機出貨量同比分別增長11.9%、9.0%、4.0%，中國市場的出貨量同比分別增長6.5%、9.2%、3.2%。隨著消費溫和複蘇，折疊屏等新品起量以及AI賦能，2024年全球智能手機市場回歸增長的正軌，預估2024年全球智能手機出貨量將恢複到約12億部，同比增長2.8%。2023年中國智能手機出貨量約2.7億台，同比下降5.0%，創近10年以來最低出貨量，預計2024年中國智能手機市場出貨量有望恢複到約2.8億台，同比增長2.3%，將實現2021年以來首次同比增長。展望2025年，各家旗艦機引入AI大模型，以及AI向中低價位機型下沉，或刺激消費者換機需求，智能手機出貨量有望維持增長。
從AI手機看，AI手機由高端機型向中端機型滲透，滲透率將快速提升。2023年，安卓陣營具有AI算力並支持本地運行AI大模型的機型包括三星S24、vivo X100、OPPO Find X7等，上述機型均為搭載高通、聯發科旗艦芯片的高端手機。2024年，小米15、vivo X200、榮耀Magic7等安卓旗艦手機搭載了新一代高通和聯發科處理器，並將內存、散熱、電池等硬件進一步升級，以應對手機日益增長的端側算力需求和配套硬件性能。蘋果的部分機型（iPhone 15pro及之後的機型）也在2024年10月的IOS18.1更新中支持了Apple Intelligence，蘋果部署了端側小模型和雲端大模型，預計IOS18.2引入ChatGPT。我們預計隨著各大品牌手機內嵌大模型，並且大模型開始真正能夠解決用戶部分需求而不單單是噱頭，2025年AI手機的滲透率也將快速提升。
從2024年起，新一代AI手機出貨量將大幅增長。根據OPPO《AI手機白皮書》，2024年全球新一代AI手機出貨量將達到1.7億台，占全球手機市場15%；2024年國內出貨量將達到0.4億台，並在2027年升至1.5億台，占中國手機市場的51.9%。
智能手機廠商可借助AI手機創新及相關賣點推動ASP持續增長。全球智能手機市場的ASP自2016年持續上升，多攝像頭、5G等技術的創新進一步提高了物料成本是背後的重要原因之一。麵對換機周期延長和零部件成本上升的雙重壓力，智能手機廠商有動力利用AI特性來區分其產品，吸引尋求最新技術和最佳性能的消費者，以支持價格調整並促進ASP的增長。
從AI的跨應用執行操作能力看，蘋果生態具有天然優勢。雖然安卓旗艦機型早在2023年下半年就搭配了高通驍龍8Gen3和聯發科的天璣9300，支持端側70億及以上參數的大模型，從硬件上較快完成了配置升級。但由於芯片、大模型、APP、係統的各自獨立，安卓廠商在軟硬件一體化上打通各環節的速度較慢。蘋果基於操作係統、芯片、大模型、終端的一體化優勢，並把握了用戶入口和流量分發，且有能力快速將AI推廣至Macbook、iPad、Airpods、Watch、智能家居等，形成統一、閉環的生態。
從硬件看，AI+iPhone將推動iPhone進行一輪大的換機周期。換機周期取決於：（1）存量用戶換機周期拉長至近年來最長，根據TechInsights，2023年全球智能手機換機周期創新高（51個月），換機率創新低（23.5%）；（2）iPhone保有量創下曆史新高，根據statistics，iPhone全球保有量從2015年的5.7億部增長至2023年的14.6億部，而其中滿足Apple Intelligence硬件要求的iPhone15 Pro和iPhone15 Pro Max的保有量不足1億台；（3）Apple Intelligence將打通多端生態應用的邊界，AI+iPhone將刺激消費者的換機欲望。複盤iPhone曆史的銷售量和ASP，可以看出，隨著iPhone本身功能的迭代升級， iPhone ASP在逐年提升。
AI技術融入iPhone將加速硬件規格的升級，BOM成本在持續提升。為了在本地運行AI大模型，智能手機的SoC必須提升處理能力，例如集成專門的AI處理引擎，存儲容量也需相應增加。此外，還需要更大容量的電池和更先進的電源管理芯片、更高質量的攝像頭傳感器和光學組件、更強的散熱和射頻性能。AI將加快智能手機硬件規格的升級，從而帶來整機成本的提升。2024年6月Apple Intelligence發布，9月iPhone 16發布，10月底IOS18.1更新，iPhone正式搭載端側大模型。由於AI的融入，iPhone16硬件繼續升級，預計iPhone17硬件有更大幅度升級，iPhone BOM成本提升，零部件廠商迎來量價齊升。
1.3.3 AI PC：硬件算力與係統級AI功能逐步完善，AI PC出貨量有望快速提升
AI PC將是AI終端重要落地應用場景，產業龍頭已明晰新一代AI PC標準。AI大模型已能夠有效地處理文檔撰寫和演示文稿製作等任務，完美符合PC作為生產力工具的定位。此外，在以終端為中心的混合AI架構中，多數任務能夠在PC本地運行，既保護隱私，又能及時響應。新興的發展趨勢有望帶動新一輪的產品創新周期，自2023年下半年開始，英特爾、高通、微軟及一眾OEM廠商都在積極推動AI PC的發展。初期，處理器包含NPU模塊的電腦即為AI PC。2024年5月，微軟發布了Copilot+PC，明確了Windows係統中的新一代AI PC標準：
（1） 設備必須配備NPU、CPU和GPU，NPU算力應當大於40 TOPS；
（2） 設備存儲需要配備16GB RAM和256GB ROM；
（3） 設備需要支持微軟的Copilot；
（4） 設備上之別配有Copilot物理按鍵
硬件端算力與內存規格快速升級，築實端側AI應用運行的基礎。
（1）NPU從無到有，AI算力快速提升超越基準線：蘋果最早在PC處理器上加入NPU模塊，M4係列的NPU算力達到38 TOPS，相比前三代有明顯提升。高通的X-Elite/Plus係列，NPU算力為45 TOPS，成為首批滿足Copilot+PC標準的處理器，於2024年6月上市。2023年Intel的Meteor Lake係列、AMD的Phoenix係列和Hawk Point係列成為旗下首款搭載NPU的PC處理器，但上述產品的NPU算力介於10-20 TOPS之間，並不滿足微軟主導的AI PC標準。2024Q3，Intel推出了Lunar Lake（酷睿Ultra 200V）係列處理器，NPU算力最高達48 TOPS，整體AI算力最高達120 TOPS；AMD推出了Stirx Point（Ryzen AI 300）係列處理器，NPU算力最高達50 TOPS。Windows陣營的PC處理器廠商全部完成了達成Copilot+PC標準的產品線迭代。此外，聯發科正與英偉達合作開發AI PC處理器，預計將於2025年底實現量產。
（2）異構算力單元推升綜合AI算力，協同運作滿足多樣化需求：NPU、CPU和GPU的異構算力單元已成為AI PC處理器的標配。專為執行特定AI任務設計的NPU能使用比CPU、GPU更具能耗效率的方式執行新一代AI應用。GPU因其通用性強、算力高的特點，仍是當下AI PC處理器AI算力的主要來源，多數高負載AI任務仍依賴GPU運行。以Intel Lunar Lake為例，NPU算力達到48 TOPS，GPU算力則達到67 TOPS。在此基礎上，PC還可加裝獨立GPU提供額外算力。根據Intel的預測，2024年-2025年期間，AI PC約40%的負載都將通過GPU執行，NPU執行的比例將從25%提升至30%，CPU執行的比例則從35%下調至30%。
（3）內存規格持續提升：PC端部署本地AI模型，需要足夠大的內存將整個模型保存在其中，同時CPU/GPU和內存之間的帶寬也是影響端側大模型表現的參數。微軟定義的Copilot+PC要求內存容量最低為16GB，搭載Intel、AMD新款處理器的Copilot+PC已普遍將內存提升至了32GB，為AI模型的部署留下充足餘量。蘋果為了Apple Intelligence在Mac端的應用，也放棄了8GB內存。2024年10月更新的M4版的iMac、Mac Mini、Macbook Pro，基礎內存配資全部從8GB增加到了16GB，同時蘋果宣布M2、M3版的Macbook Air機型現標配16GB內存，且起售價維持不變。Intel Lunar Lake還采用了同蘋果M係列一樣的MoP（Memory on Package）封裝方案，內存與處理器之間的距離縮短，大大減少了數據傳輸的延遲和功耗。
AI PC端側應用處於起步階段，但其迅速發展的勢頭和大模型的潛力開啟了爆款應用誕生的可能性。目前主流的邊緣AI示例主要涵蓋：（1）人機交互：如AI虛擬助手的語音或文字交流；（2）文本創作：撰寫演講稿、文章等；（3）多媒體創作：涉及音頻、圖像、視頻素材的編輯與創新；（3）跨模態生成：文生圖、語音轉文字等；（4）增強應用軟件：例如會議視頻人像背景分離，遊戲體驗個性化等。隨著開發者隊伍的壯大，邊緣AI應用的數量預計將快速增長，高通指出AI在終端的應用示例已從去年的1-2個增長至數百個，預計2024年將達到上千個。在此發展勢頭下，鑒於邊緣端AI應用除了其本質的延遲性和隱私保護優勢外，也展現出了更廣泛的能力，例如在生產力方麵，具有大幅提升效率的潛力；在娛樂、私人助手的角度，具有深度個性化的特點。這種全麵的能力為未來爆款應用的誕生提供了堅實基礎。
在Wintel體係穩固的x86 PC領域，微軟為AI PC發展的主導。作為Windows操作係統的開發者，微軟獨具優勢，能夠在操作係統層麵集成AI大模型。這種集成不僅使得操作係統能夠提供個性化的AI助手，還允許其他應用調用這些模型，實現更自然的AI交互，同時確保個人隱私的安全。
微軟正持續定義和開發係統級AI應用。在2024年開發者大會上，微軟公布了包括係統級AI應用在內的多項新進展：
（1）在係統級AI層麵，微軟已將AI功能遍及文件瀏覽器、圖片瀏覽器、係統設置、通知以及各類係統級應用。以係統級的翻譯能力為例，PC端任何程序中播放的音頻、視頻都可以被實時翻譯成40多種語言。在圖像編輯方麵，Copilot將支持本地生成和優化圖像，視頻畫麵實時增強等功能（例如延伸接觸、語音聚焦）。
（2）Copilot獲得了OpenAI GPT-4o的雲端支持，首次具備了“讀屏”能力，實現上下文感知和視覺感知功能，例如Copilot可理解屏幕端的遊戲畫麵並給出操作建議。
（3）基於係統級的AI功能和“讀屏”能力，微軟發布了召回（Recall）應用——用戶可用自然語言回溯屏幕顯示過的任何內容，重新定義Windows搜索功能。召回應用有一個時間軸，用戶可以直接拖動找到自己需要的那個準確時間點，並直接暫停、刪除AI記錄的內容，還可以設置白名單過濾掉指定的應用程序或網站。召回應用可以完全在端側運行，不需要上雲，以保護用戶隱私。
蘋果軟硬件一體化開發，發力係統級AI與垂直領域AI增強用戶體驗。蘋果通過自行研發操作係統、芯片、大模型和終端設備，展現出強大的一體化優勢。蘋果擅長通過係統級整合將複雜技術化繁為簡，使AI功能自然融入用戶的日常體驗。集成了Apple Intelligence的MacOs Sequoia不僅可以實現高效的係統級AI應用，還能夠與iPhone、iPad、AirPods等設備協同工作，形成統一閉環的跨設備生態體係。在係統級AI應用方麵，蘋果已在MacOS Sequoia中引入了全係統可調用的新工具——Writing Tools。該工具支持用戶在郵件、備忘錄、Pages文稿以及第三方應用中對文本進行重寫、校對和總結，從而提升效率。而在專業軟件領域，蘋果則為獨立應用引入了專用AI功能，例如 Final Cut Pro 新增了自動添加字幕和智能摳圖等功能。這種係統級AI和垂直領域專用AI並行推進的策略不僅滿足了普通用戶的日常需求，也增強了專業創作者的生產力。
NPU已成為新款處理器標配，具備NPU的AI PC滲透率加速提升。Arm陣營的高通、蘋果，x86陣營的Intel、AMD，都在其新款處理器產品中加入了NPU，且未來的產品升級路線圖表明，NPU已成為標配。隨著新產品上市對老產品逐步形成替代，可以預見未來具備NPU的PC將占據絕大部分新機出貨量，具備NPU的AI PC（寬泛標準下的AI PC）滲透率也將快速提升。根據Canalys的統計數據，2024Q3全球具備NPU的AI PC出貨量已達到1330萬台，環比增長約51%，占當季PC總出貨量的20%。其中，Windows的市場份額從上一季度的41%上升至53%，首次超過MacOS。根據TechInsights的預測，具備NPU的AI PC滲透率將在2024年開始持續提升，從2024年的29%增至2029年的95%。
符合Copilot+PC標準的新一代AI PC將從高端產品線開始滲透。除去蘋果，目前Windows陣營中符合Copilot+PC標準的處理器包括高通X Elite/Plus，AMD的Ryzen AI 300與Intel的Lunar Lake。2024Q3，搭載Snapdragon X係列芯片的Copilot+PC迎來了其首個完整的供應季，而AMD、Intel符合Copilot+PC標準的新一代處理器也啟動上市，共同推動Copilot+PC出貨量開啟增長。目前已上市的Copilot+PC起售價普遍在1000美元以上，從高端機型開始滲透。根據IDC數據，2023年約33%的筆電價格高於1000美元，排除蘋果後的比例約為22%。2025年將是Copilot+PC首度有一整年在銷售，因此我們預計2025年筆電中的Copilot+PC出貨量滲透率將突破20%。
AI PC催化換機將使上遊零部件受益，核心環節具有價值量提升機會。
處理器：AI大模型全部或者部分能力在本地運行，都需要更強大的處理能力，對處理器提出了更高的性能要求。因此，不僅CPU和GPU需進行升級以應對增強的計算需求，而且NPU可能成為標配，無論是作為SoC模塊的一部分還是作為外掛組件，其性能需求都需要提高。
存儲：（1）DRAM：不考慮內存硬件壓縮等技術的前提下，70億參數大模型采用INT8精度推理大約需要14GB DRAM。而且為確保整體流暢性，還需冗餘量兼顧操作係統和其他軟件的常駐內存。因此DRAM容量具有明確的升級機會，微軟的Copilot+PC已將DRAM下限定為16GB，TrendForce數據顯示2023年PC的平均DRAM僅為10.6GB，隨著AI PC的普及，全球PC平均DRAM容量將持續升級。（2）NAND Flash：鑒於未來操作係統與第三方軟件可能分別集成大模型，同時大模型參數量將持續提升，終端設備將需要更高的NAND Flash容量用於長期存儲。
在PC標準化與全球電子產業轉移趨勢中，中國台灣廠商享受到PC市場發展第一波紅利，並占據PC產業鏈多數環節的主要份額。當前隨著聯想、華為等本土PC品牌的份額持續提升，以及國產替代的進程不斷推進，本土PC產業鏈也將持續成長，並有望受益於AI PC為產業帶來的變革機遇。
1.3.4 AI+硬件百花齊放，眼鏡、耳機、音箱等產品迎來全新發展機遇
“AI+硬件”模式在辦公、娛樂、教育等領域百花齊放，未來有望在更多場景以更多品類形式進行應用。隨著AI大模型逐步成熟，幾乎所有硬件產品都可以加入AI元素來提升表現能力。在AI大模型向著多模態、端側應用逐步發展背景下，“AI+硬件”在各類應用場景落地，催生出多種品類。
AI眼鏡市場迎來爆發元年，多方玩家開始積極布局。2023年9月，Meta與雷朋合作推出了名為Ray-Ban Meta的智能眼鏡。Meta眼鏡為眼鏡增加了攝像頭、喇叭、麥克風。最重大的更新是Meta眼鏡融入了AI功能，與一般智能耳機用語音實現音量調節、撥打電話等簡單指令類操作不同，Meta眼鏡可以拍下用戶當前正在觀看的場景，調用Llama3多模態大模型的能力，回答用戶的相關問，例如戶外逛街查美食餐館信息，室內做飯時查詢菜單和烹飪方法。Meta眼鏡的AI功能使其獲得了不錯的銷售成績，根據The Verge數據，截至2024年5月，Ray-Ban Meta出貨量已超過100萬副，全年出貨量預計超過200萬副。繼Meta後，百度於2024年11月發布了小度AI眼鏡，預計2025年上市。小米計劃於2025年發布新一代AI眼鏡。三星AI智能眼鏡預計2025年上市。蘋果內部也在推進代號“Atlas”的AI眼鏡項目。雷鳥、Rokid、蜂巢科技、新視界、寶島眼鏡、LOHO眼鏡等也紛紛開始進入AI眼鏡領域。隨著更多玩家加入，預計2025年將成為AI眼鏡市場爆發元年。
耳機憑借輕量便攜優勢有望成為個人AI助理的硬件載體。耳機具備天然的語音交互優勢，其可作為AI控製入口，接收語音指令，具體的執行交給其他如手機等運算終端。同時，相比手機、眼鏡，耳機更輕、便攜、可長時間佩戴，因此有望成為個人AI助理的主要載體，也吸引了眾多科技公司的布局。三星早於今年7月發布了主打AI的Galaxy Buds 3 Pro，具備自適應降噪、環境分析等功能，並能夠配合 Galaxy 手機完成即時口譯。孵化的iFlyBuds也推出過支持AI錄音降噪會議耳機係列產品，支持音視頻錄音、現場錄音、同傳翻譯等多項功能。字節跳動在10月發布了首款AI智能體耳機Ola Friend，其背後連接字節自研的豆包大模型，可以通過喚醒詞進入到豆包AI的連續對話。諾圖科技數據顯示，2024年8月，中國在線電商平台的AI耳機雖然在耳機/耳麥總銷售額中僅占1.4%，但增長速度驚人，與去年同期相比，銷量增長763.3%，銷售額翻了近14.5倍，預計2024年中國AI耳機的電商銷量有望突破20萬副，同比增長率達488.7%。
大模型使智能音箱“重獲生機”，有望成為智慧家庭場景的AI流量入口。初期智能音箱主要作為音樂播放工具，之後逐漸發展為智能家居的中心控製器。如小米AI音箱和華為AI音箱均可通過語音操控多達上千種智能家居設備。隨著智能音箱產業進入瓶頸期，智能音箱出貨量開始逐年下跌、消費者熱情也開始逐漸消退。AI大模型的加入，明顯提高了智能音箱對用戶意圖的理解，智能音箱對用戶的反饋也更豐富和準確，有望成為智慧家庭場景的AI流量入口。早在2023年初，小度、阿裏分別廠商將文心一言、通義千問大模型融入旗下智能音箱。2024年8月，小米宣布大模型小愛全量升級，已經在部分智能音箱機型上正式推送，並將陸續覆蓋更多機型。
風險提示：
1、未來中美貿易摩擦可能進一步加劇，存在美國政府將繼續加征關稅、設置進口限製條件或其他貿易壁壘風險；2、AI上遊基礎設施投入了大量資金做研發和建設，端側尚未有殺手級應用和剛性需求出現，存在AI應用不及預期風險；3、宏觀環境的不利因素將可能使得全球經濟增速放緩，居民收入、購買力及消費意願將受到影響，存在下遊需求不及預期風險；4、大宗商品價格仍未企穩，不排除繼續上漲的可能，存在原材料成本提高的風險；5、全球政治局勢複雜，主要經濟體爭端激化，國際貿易環境不確定性增大，可能使得全球經濟增速放緩，從而影響市場需求結構，存在國際政治經濟形勢風險。
報告來源
證券研究報告名稱：《電子行業2025年投資策略展望：AI端側應用興起，國產高端芯片亟需國產化》
對外發布時間：2024年11月25日
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司
本報告分析師：
劉雙鋒 SAC 編號：S1440520070002
龐佳軍 SAC 編號：S1440524110001
範彬泰 SAC 編號：S1440521120001
孫芳芳 SAC 編號：S1440520060001
喬磊 SAC 編號：S1440522030002
章合坤 SAC 編號：S1440522050001
郭彥輝 SAC 編號：S1440520070009
王定潤 SAC 編號：S1440524060005
何昱靈 SAC 編號：S1440524080001
06蘋果及華為發布會召開在即，關注端側AI進展
8月頭部AI產品MAU保持增長，智能助手類AI產品MAU更高，而AI陪護類產品月活表現更亮眼。Canalys發布二季度智能手機報告，預計2024年AI手機滲透率將達到17%，並將在2025年提升30%。蘋果和華為發布會“撞檔”9月10日，Apple Intelligence及華為智駕均有望推動端側AI進程。
頭部AI產品MAU保持增長，AI陪護類產品月活數據更亮眼。據AI產品榜數據，2024年8月AI產品（APP端）中，智能助手類AI產品MAU相對更高，其中全球AI產品（APP）百強中，ChatGPT 8月MAU為199.92M，同比增長13.05%，較第二名的Nova（41.63M）和第三名的豆包（40.31M）斷層式領先；8月國內AI產品（APP）三十強中，豆包 8月MAU為40.31M，同比增長3.61%，同樣大幅領先於第二名的文心一言（11.9M）和第三名的Kimi（6.11M）。而從月活躍率看，細分賽道產品的人均使用天數更高，其中全球AI產品前三分別為Character AI、星野、HiWaifu，均為情感陪護類；國內AI產品前三則分別為Glow、星野、臉貓，除臉貓為AI繪畫產品外，Glow和星野均為情感陪護類。我們認為，相較於微信、抖音、Facebook等頭部超級應用，現有AI產品仍有較大差距（例如微信月活達到13.7億，月均使用25天），隨著產品MAU的持續提升，以及對用戶量和功能的平衡，AI應用有望保持發展，或將出現爆款應用。
Canalys預測25年AI手機滲透率達30%，AI功能有望促進折疊屏市場發展。9月3日，發布Canalys二季度智能手機報告，小幅上調 2024 年全球智能手機出貨量預測至 12 億台，同比上升 5%。AI Phone方麵，Canalys預計2024年AI手機滲透率將達到17%，並將在2025年提升30%，其中蘋果仍占據主導，Q2以1800萬台的出貨規模占據了AI手機51%的市場份額。此外，盡管Canalys預計2024年疊屏手機出貨量僅同比增長3%，但隨著生成式AI等技術的促進，有望推動其重回成長區間，預計2024-2028年，折疊屏手機出貨將以30%的複合增長率增長至5100萬台。
蘋果和華為發布會“撞檔”，關注端側AI進程。蘋果將舉辦9月10日淩晨1點召開2024秋季發布會，會上將發布iPhone 16係列手機。據目前曝光的信息， iPhone 16將搭載台積電第二代3nm N3E工藝打造的A18係列芯片，大幅提升NPU的能力，從而支撐Apple Intelligence端側常駐的3B規模模型。華為見非凡品牌盛典及鴻蒙智行新品發布會同樣定檔9月10日14：30，或將發布華為三折疊屏新機、問界M9五座版、智界 R7等產品，盡管華為三折疊屏新機尚未有端側AI消息流出，但其智駕產品亦搭載具備端到端能力的ADS 3.0，能夠實現從感知到規控無損信息傳遞。
蘋果：利用優化算法提升端側AI模型性能。在6月的WWDC24上，蘋果正式提出了Apple Intelligence的概念，全麵向AI發展。麵對性能、參數量和功耗的平衡，蘋果的答案是LoRA適配器，即利用優化模型，使得端側3B參數模型能夠實現主流7B模型的能力；疊加蘋果自研的A17 pro及以上芯片，滿足用戶的基本需求。對於更複雜的計算，蘋果則將任務送到雲端，利用雲端模型或者接入第三方模型生態，實現相關功能。在具體進展方麵，WWDC24披露的功能主要包括寫作、圖像/表情包生成和Siri升級版。而根據北美地區的開發者8月對Apple Intelligence的試用，目前已經上線的功能仍然圍繞上述方麵，其中文本處理相關的功能推進最快。
華為：積極擁抱AI能力，端側模型仍在路上。在移動設備側，華為在6月的開發者大會上發布了Harmony Intelligence，具備圖像生成、AI 聲音修複、小藝視覺識別等能力，並廣泛接入各種第三方 App，幫助實現實時朗讀、智能填充、圖文翻譯、主體摳圖等一係列功能；在智駕側，8月6日發布的享界 S9 首發華為 ADS 3.0 高階智駕，通過GOD 感知神經網絡，實現從物體識別到場景理解，智能應對複雜路況；同時支持車位啟動、路邊啟動、路邊臨停、目的地隨時變更、自主過閘機等智駕功能。整體而言，Harmony Intelligence和ADS 3.0仍在雲端模型的範疇，期待技術成熟後端側AI布局。
總結：8月頭部AI產品MAU保持增長，尤其智能助手類AI產品MAU更高，而AI陪護類產品月活率則相對更優。盡管現有AI產品的MAU和月活相較於微信、抖音、Facebook等頭部超級應用仍有較大差距，但有望在用戶持續增長的推動下實現發展。Canalys發布二季度智能手機報告，預計2024年AI手機滲透率將達到17%，並將在2025年提升30%，其中蘋果Q2占據AI手機51%的市場份額。此外Canalys預計AI功能有望促進折疊屏市場發展。蘋果和華為發布會“撞檔”9月10日，Apple Intelligence及華為智駕均有望推動端側AI進程。
投資方向：當前計算機行業成交量、估值等指標均位於曆史中樞之下，建議積極看待行業政策催化和業務逐季改善變化。
風險分析：
（1）宏觀經濟下行風險：計算機行業下遊涉及千行百業，宏觀經濟下行壓力下，行業IT支出不及預期將直接影響計算機行業需求；（2）應收賬款壞賬風險：計算機多數公司業務以項目製簽單為主，需要通過驗收後能夠收到回款，下遊客戶付款周期拉長可能導致應收賬款壞賬增加，並可能進一步導致資產減值損失；（3）行業競爭加劇：計算機行業需求較為確定，但供給端競爭加劇或將導致行業格局發生變化；（4）國際環境變化影響（目前美國持續加息，影響科技行業估值，同時市場對於海外衰退預期加強，對於海外收入占比較高公司可能形成影響，此外美國不斷對中國科技施壓）。
報告來源
證券研究報告名稱：《周報24年第36期：蘋果及華為發布會召開在即，關注端側AI進展》
對外發布時間：2024年9月8日
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司
本報告分析師：
應瑛 SAC編號：S1440521100010
研究助理：李楚涵
07GPT-4o mini 推出，更快、更小、更便宜，端側AI落地加速
核心觀點
1． OpenAI 於7月19日發布GPT-4o mini，在性能和價格上具有顯著優勢；在MMLU、MGSM和HumanEval基準測試中均優於3.5版本。價格上，API定價為每百萬輸入token 15美分、輸出 60美分，比GPT-3.5 Turbo便宜60%，性能提高的同時，價格更低，有望成為3.5版本的替代。
2． GPT-4o mini 支持文本和視覺輸入，未來將擴展到視頻和音頻。在多模態推理、數學和編碼任務上的表現出色，適用於廣泛應用場景，使多模態大模型的使用門檻進一步降低。
3． 今年以來，大模型都逐漸向小型化發展的趨勢。穀歌和Anthropic均推出性能強大的小版本Gemini-flash和Anthropic的Claude 3 Haiku。大模型中的龐大知識在小版本中得到很好的濃縮，同時推理速度、端側部署能力得到顯著提高，有望更快在端側落地。
風險提示：北美經濟衰退預期逐步增強，宏觀環境存在較大的不確定性，國際環境變化影響供應鏈及海外拓展；芯片緊缺可能影響相關公司的正常生產和交付，公司出貨不及預期。
報告來源
證券研究報告名稱：《GPT-4o mini 推出，更快、更小、更便宜，端側AI落地加速》
對外發布時間：2024年7月21日
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司
本報告分析師：
於芳博 SAC 編號：S1440522030001
08全球產業趨勢投資看算力，國內看B端應用，端側AI打開更多可能性
1） 算力仍然是大模型持續迭代的根本動力。算力端投資主要有三條線，一是圍繞增量變化，如銅連接、液冷等；二是圍繞份額變化，如存儲、PCB、電源等；三是圍繞英偉達業績增速超預期與否，某種程度上決定了整個算力產業鏈的估值區間。
2） AI走向端側是大勢所趨。蘋果的Apple Intelligence打造的原生AI操作係統和應用具備一定領先性，微軟的PC端AI助手也在加速推進，關注端側換機潮以及升級後的DRAM、隱私計算、聲學、電池、散熱以及Arm PC等投資機會。
3） 隨著國內大模型能力的提升、調用價格的下降以及政策上的支持，我們認為更多的AI應用將會逐步落地。C端的聊天機器人、文生圖、文生視頻應用正在逐步被接受。B端AI也開始在金融、工業、軍事、醫療、教育等領域開始落地。
雲端內存需求均呈高景氣度：1）算力中心需求量大：顯存價值占比高，一台NVL72機櫃中HBM3e和LPDDR5x合計需求約20.74萬美金，約占NVL72機櫃價值量的7%；2）端側設備需求：長期來看端側設備參數量會不斷變大，內存也將不斷增加，下一代AI手機內存有望增長至12-16GB。對於該產業鏈投資機會核心為兩點：1）HBM3e份額以及蘋果手機8GB DRAM及下一代DRAM供應商變化，重點關注美光；2）目前對於存儲大廠來說，主要還是以轉產為主，未來存儲供需平衡可能被打破，帶動存儲價格持續回升。
AI端側主要投資趨勢：一是DRAM增加：對於30億參數量的模型，以Int 4精度計算對內存占用量大概是1.4GB，6GB的DRAM比較難支持AI大模型。目前能支持該端側大模型的是蘋果手機中配備 8GB DRAM 的機型。我們認為，如果蘋果之後端側模型升級到70億的參數量之後，那對內存占用將達到3GB，現有的8GB機型支持也將非常吃力，未來每代手機升級，蘋果DRAM升級將及其重要。安卓方麵，穀歌最新推出的 Pixel 8 係列中，隻有 Pixel 8 Pro 支持運行 AI 大模型 Gemini，原因在於其配備了 12GB DRAM。二是安全問題及隱私計算：未來AIPC或者AI手機都會形成本地的知識庫，保證個人信息安全至關重要，未來端側安全芯片以及算法也會升級。另外，Apple Intelligence會分析用戶發出的請求能否在設備端運行，如果需要更強的計算能力，就可以借助私密雲計算僅將與任務相關的數據發送給采用蘋果芯片的服務器，對於部分手機大廠未來將自建為手機服務的雲上推理中心。三是聲學的升級：語音交互將是AI時代的一個重要入口，端側很重要的一點是聲學器件的升級。四是電池和散熱變化明顯：隨著端側芯片算力的增加，功耗增加，電池變大，同時散熱材料也有所變化。五是關注iPhone17硬件新變化所帶來的機器視覺檢測設備需求變化。六是Arm PC：憑借更強大的AI能力、更強的續航、微軟的重點支持、高通著力打造PC芯片等幾個要素，各家大廠開始重點推出Arm PC。
風險提示：北美經濟衰退預期逐步增強，宏觀環境存在較大的不確定性，國際環境變化影響供應鏈及海外拓展；芯片緊缺可能影響相關公司的正常生產和交付，公司出貨不及預期；信息化和數字化方麵的需求和資本開支不及預期；市場競爭加劇，導致毛利率快速下滑；主要原材料價格上漲，導致毛利率不及預期；匯率波動影響外向型企業的匯兌收益與毛利率；大模型算法更新迭代效果不及預期，可能會影響大模型演進及拓展，進而會影響其商業化落地等；汽車與工業智能化進展不及預期等。
報告來源
證券研究報告名稱：《全球產業趨勢投資看算力，國內看B端應用，端側AI打開更多可能性》
對外發布時間：2024年7月16日
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司
本報告分析師：
於芳博 SAC 編號：S1440522030001
辛俠平 SAC 編號：S1440524070006
09蘋果推出Apple Intelligence並與OpenAI合作，加速布局端側AI
半導體：台股服務器產業鏈相關廠商樂觀展望AI服務器需求，同時反饋傳統服務器需求出現回暖。AI算力與傳統算力需求呈現相輔相成的情況，帶動傳統服務器需求優於預期；
消費電子：蘋果WWDC全球開發者大會發布AI進展，與OpenAI達成合作，蘋果股價受益創曆史新高；
汽車電子：5月國內乘用車廠商銷量創曆史新高，新能源汽車產銷保持增長，新能源汽車滲透率有望進一步提升。
消費電子：蘋果WWDC全球開發者大會發布AI進展，與OpenAI達成合作，蘋果股價受益創曆史新高
北京時間6月11日，蘋果全球開發者大會（WWDC）如期舉行。蘋果通過推出Apple Intelligence在其生態係統中集成了先進的人工智能功能，增強了用戶交互並簡化了設備功能。
Apple Intelligence深度集成於iOS 18、iPadOS 18 和macOS Sequoia中，充分運用Apple芯片對語言和圖像的理解與創作能力，可做出多種跨app操作，同時結合個人場景，為用戶簡化和加快日常任務流程。在智能寫作方麵，Apple Intelligence為用戶解鎖提高寫作和溝通的新方式。iOS 18、iPadOS 18和macOS Sequoia內置可以全係統調用的新工具Writing Tools，讓用戶能在郵件、備忘錄、Pages文稿和各類第三方app中對文本進行改寫、校對和摘要。在圖像創作方麵，借助於Image Playground，用戶可在數秒間創作出有趣的圖像，且有動畫、插畫、手繪三種樣式可以選擇。Image Playground使用簡單，並且直接內置在信息等多款app中，也可作為一款單獨的app進行安裝和使用。所有圖像均在設備端創建生成，讓用戶可以不受圖像數量限製。
此次蘋果WWDC上，Siri的轉型是最受關注的亮點之一。憑借Siri AI的重大功能，蘋果的得力助手變得更加智能、響應速度更快。AI驅動的改進使Siri能夠處理更複雜、更細微的命令，使其成為蘋果生態係統中更不可或缺的一部分。最值得注意的功能之一是Siri改進了自然語言處理能力。這使Siri能夠理解和處理更長、更複雜的句子，使交互更加流暢和自然。用戶現在可以要求Siri執行多步驟任務，而無需將其分解為更簡單的命令。此外，蘋果宣布與OpenAI合作，把ChatGPT集成到操作係統，由GPT-4o版本提供支持。用戶可以呼喚Siri，以及在全係統的寫作工具中調用ChatGPT，實現聊天機器人、圖像生成等功能。
雖然WWDC 2024主題演講當日蘋果股價收跌，但第二天蘋果股價飆升至曆史新高，反應了投資者和公眾經過一段時間消化了蘋果在WWDC上的重要發布內容，對蘋果在AI上的競爭實力，以及蘋果AI推動的換機周期等問題更為樂觀。
風險提示：未來中美貿易摩擦可能進一步加劇，存在美國政府將繼續加征關稅、設置進口限製條件或其他貿易壁壘風險；目前仍處於5G網絡普及階段，相關技術成熟度還有待提升，應用尚未形成規模，存在5G應用不及預期風險；宏觀環境的不利因素將可能使得全球經濟增速放緩，居民收入、購買力及消費意願將受到影響，存在下遊需求不及預期風險；大宗商品價格仍未企穩，不排除繼續上漲的可能，存在原材料成本提高的風險；全球政治局勢複雜，主要經濟體爭端激化，國際貿易環境不確定性增大，可能使得全球經濟增速放緩，從而影響市場需求結構，存在國際政治經濟形勢風險。
報告來源
證券研究報告名稱：《周報：蘋果推出Apple Intelligence並與OpenAI合作，加速布局端側AI》
對外發布時間：2024年6月17日
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司
本報告分析師：
劉雙鋒 SAC編號：S1440520070002
範彬泰 SAC編號：S1440521120001
孫芳芳 SAC編號：S1440520060001
喬磊 SAC編號：S1440522030002
章合坤 SAC編號：S1440522050001
郭彥輝 SAC編號：S1440520070009
研究助理 鄭寅銘
研究助理 何昱靈
10 端側AI催化密集，海風、衛星互聯網有望提速
核心觀點：當前海風板塊的核心矛盾在是行業招標和政策波動。二季度以來，壓製海風的江蘇、廣東兩省的政策問題已經逐步有了眉目，當下招標將成為行業景氣度的核心觀察指標。我們對國內海上風電各項目逐個進行梳理，主要用於判斷國內2024年、2025年裝機及2024年下半年及以後招標情況。預計2024年新增海風並網8-10GW，2025年新增海風並網12-15GW，根據項目最新進度，預計10GW海風項目有望在2024年下半年或2025年上半年開啟海纜、風機招標，2024年下半年進入招標高峰。
AI PC是端側AI落地最快的應用之一，5月21日，微軟宣布推出專為AI體驗而設計的Windows 11 AI PC，並將於6月18日起在微軟Surface 以及戴爾、宏碁、華碩、惠普、聯想等OEM 合作夥伴陸續推出的輕薄時尚設備上實現。聯想預計今年AIPC產品出貨量占比15%-20%、2026年市場占比達50%-60%。惠普預計AIPC將占今年下半年總出貨量的10%左右，在2025年和2026年財務影響將“更為重要”，預計三年後AIPC出貨量占比將達到50%左右。展望6月，端側AI將繼續迎來多重催化，包括6月4日-6月7日台北國際電腦展及展前的英偉達CEO AMD CEO主題演講、6月10日-6月14日蘋果開發者大會等。看好端側AI未來發展，通信板塊關注模組、散熱等環節機會。
5月26日，江蘇省招標投標公共服務平台發布大豐85萬千瓦海上風電項目風機基礎建造、施工及風機安裝招標。從業主方近期積極的表現來看，預計受審批影響停工兩年半的江蘇海上風電項目有望於近期重啟。根據CWEA，截至2023年末國內海上風電累計裝機容量為37.7GW，考慮江蘇、廣東等地出現的項目延期，結合各省海上風電規劃，我們預計2025年末我國海上風電裝機量有望超60GW，意味著2024、2025年累計新增裝機近23GW。2024年上半年開工量一般，部分省份為完成“十四五”並網目標，預計2024年下半年、2025年海風裝機有望提速。此外，海外海底電纜需求爆發，海外巨頭prysmian 24Q1海纜在手訂單132億歐元，將利好國內有出海能力的頭部海纜廠商。
國際電信聯盟官網顯示，上海藍箭鴻擎科技日前已向國際電聯提交“鴻鵠三號”衛星星座申請備案，該星座含10000顆衛星。近日，中國時空信息集團在雄安成立，由中國星網持股55%，兵器工業持股25%，中國移動持股20%。預計今年年中我國將正式進入衛星互聯網組網階段，建議參考5G的投資節奏來投資衛星互聯網產業鏈，先衛星製造，再衛星終端。
風險分析：國際環境變化對供應鏈的安全和穩定產生影響，對相關公司向海外拓展的進度產生影響；人工智能行業發展不及預期，影響雲計算產業鏈相關公司的需求；市場競爭加劇，導致毛利率快速下滑；匯率波動影響外向型企業的匯兌收益與毛利率，包括ICT設備、光模塊/光器件等板塊的企業；數字經濟和數字中國建設發展不及預期等；電信運營商的雲計算業務發展不及預期；運營商資本開支不及預期；雲廠商資本開支不及預期；通信模組、智能控製器行業需求不及預期。
報告來源
證券研究報告名稱：《端側AI催化密集，海風、衛星互聯網有望提速》
對外發布時間：2024年6月2日
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司
劉永旭SAC 編號：S1440520070014
閻貴成SAC 編號：S1440518040002
SFC 編號：BNS315
武超則SAC 編號：S1440513090003
SFC 編號：BEM208
汪潔 SAC 編號：S1440523050003
11Windows 11 AI PC即將上市，看多端側AI未來發展
微軟發布Copilot+PC，硬件端采用高通驍龍X Plus處理器，NP
來源：證券研究
DeepSeek發布的R1模型在保持優異性能指標的同時大幅降低訓練和推理成本，在行業內引起巨大反響，推薦重點關注端側應用場景的發展。高性能、輕量化、低成本的模型能力將顯著推動端側AI產業發展。端側硬件設備是將大模型能力進行實物化輸出落地的關鍵環節，近日OpenAI 的 CEO Sam Altman 在接受媒體采訪時也透露 OpenAI 將開發可替代手機的生成式 AI 專用終端。國內物聯網模組廠商在端側AI領域具備先發優勢，並積極進行產業布局，建議重點關注。
中信建投證券計算機、人工智能、電子、通信等團隊推出【端側AI產業鏈係列研究】，並持續更新相關成果：
通信：雲廠Capex持續高增，關注Deepseek算力服務與端側
通信：重點推薦端側AI產業
電子：AI終端係列報告三：端側AI漸起，硬件迎來升級
通信：重視端側AI機會和ASIC帶來的產業變化
電子：AI端側應用興起，國產高端芯片亟需國產化
計算機：蘋果及華為發布會召開在即，關注端側AI進展
人工智能：GPT-4o mini 推出，更快、更小、更便宜，端側AI落地加速
人工智能：全球產業趨勢投資看算力，國內看B端應用，端側AI打開更多可能性
電子：蘋果推出Apple Intelligence並與OpenAI合作，加速布局端側AI
通信：端側AI催化密集，海風、衛星互聯網有望提速
計算機：Windows 11 AI PC即將上市，看多端側AI未來發展
電子：AI終端係列報告二：AI開啟智能手機新時代
電子：周期複蘇+AI共振，開啟AI PC發展元年
01雲廠Capex持續高增，關注Deepseek算力服務與端側
北美四家雲廠商相繼發布了財報，資本開支保持高速增長的趨勢，算力基礎設施產業鏈依舊維持較高景氣度。2024Q4資本開支總計為795億美元，同比增長76.75%，環比增長22.60%。2024年全年達2504億美元，同比增長62%。為了滿足不斷增長的算力需求以及確保未來在AI領域的競爭力，雲廠商資本開支持續創新高，用於建設AI基礎設施，建議重視算力產業鏈。
DeepSeek發布的R1模型在保持優異性能指標的同時大幅降低訓練和推理成本，在行業內引起巨大反響，推薦重點關注端側應用場景的發展。高性能、輕量化、低成本的模型能力將顯著推動端側AI產業發展。端側硬件設備是將大模型能力進行實物化輸出落地的關鍵環節，近日OpenAI 的 CEO Sam Altman 在接受媒體采訪時也透露 OpenAI 將開發可替代手機的生成式 AI 專用終端。國內物聯網模組廠商在端側AI領域具備先發優勢，並積極進行產業布局，建議重點關注。
近日，、、三大運營商相繼宣布上線 DeepSeek，建議關注算力/雲服務商。中國電信通過天翼雲全場景上架 DeepSeek，提供從部署到推理、微調的全流程服務。聯通雲已基於星羅平台實現國產及主流算力適配多規格DeepSeek-R1模型，兼顧私有化和公有化場景，提供全方位運行服務保障。中國移動移動雲則全麵上線 DeepSeek，實現全版本覆蓋、全尺寸適配、全功能使用。DeepSeek作為開源AI大模型，雲廠商或應用廠商可以選擇進行本地化或雲端部署，預計將拉動對於算力基礎設施的需求，算力服務提供商、私有雲/公有雲服務廠商等有望獲益。
風險提示：國際環境變化對供應鏈的安全和穩定產生影響，對相關公司向海外拓展的進度產生影響；人工智能行業發展不及預期，影響雲計算產業鏈相關公司的需求；市場競爭加劇，導致毛利率快速下滑；匯率波動影響外向型企業的匯兌收益與毛利率，包括ICT設備、光模塊/光器件等板塊的企業；數字經濟和數字中國建設發展不及預期等；電信運營商的雲計算業務發展不及預期；運營商資本開支不及預期；雲廠商資本開支不及預期；通信模組、智能控製器行業需求不及預期。
報告來源
證券研究報告名稱：《雲廠Capex持續高增，關注Deepseek算力服務與端側》
對外發布時間：2025年2月10日
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司
本報告分析師：
閻貴成 SAC 編號：S1440518040002
SFC 編號：BNS315
劉永旭 SAC 編號：S1440520070014
SFC 編號：BVF090
武超則 SAC 編號：S1440513090003
SFC 編號：BEM208
楊偉鬆 SAC 編號：S1440522120003
尹天傑 SAC 編號：S1440524070016
研究助理：朱源哲
02重點推薦端側AI產業
DeepSeek在保持模型優異性能指標的同時大幅降低訓練和推理成本。DeepSeek-V3 使用 2048 塊 H800 GPU 完成了 6710 億參數的訓練，訓練成本為 557.6 萬美元，DeepSeek-R1模型的每百萬輸出 tokens 為 16 元，均顯著低於同等水平的模型成本。
利用DeepSeek模型生成的數據樣本實現小參數量的模型蒸餾，提升模型性能。DeepSeek R1 生成 80 萬條高質量推理數據樣本，對較小的基礎模型實現模型蒸餾，如 DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 1.5B、DeepSeek - R1 - Distill - Llama - 8B等。
高性能、輕量化、低成本的模型能力將顯著推動端側AI產業發展。端側硬件設備是將大模型能力進行實物化輸出落地的關鍵環節，近日OpenAI 的 CEO Sam Altman 在接受媒體采訪時也透露 OpenAI 將開發可替代手機的生成式 AI 專用終端。國內物聯網模組廠商在端側AI領域具備先發優勢，並積極進行產業布局。
風險提示：國際環境變化；人工智能發展不及預期；市場競爭加劇；匯率波動；數字中國發展不及預期；下遊資本開支和需求不及預期。
報告來源
證券研究報告名稱：《重點推薦端側AI產業》
對外發布時間：2025年2月5日
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司
本報告分析師：
閻貴成 SAC 編號：S1440518040002
SFC 編號：BNS315
劉永旭 SAC 編號：S1440520070014
SFC 編號：BVF090
武超則 SAC 編號：S1440513090003
SFC 編號：BEM208
03AI終端係列報告三：端側AI漸起，硬件迎來升級
巨頭相繼入局，端側AI漸起。2023-2024年雲端AI基礎設施的資本投入大幅增長，且增長勢頭預計維持。資本開支用於構建強大的計算和數據存儲能力，使得大模型能力不斷迭代增長，但模型之間差異在縮小。這些技術需要在終端設備上應用落地，最終通過這些應用/終端實現商業價值的轉化，從而形成一個從投資到變現的完整閉環。目前，Meta、字節、小米等巨頭已經開始大力布局端側AI，搶奪AI Agent入口。除了手機、PC、眼鏡、耳機外，潛在的端側AI基數巨大，家電、、智能車、教育辦公設備、玩具等都受益於端側AI的趨勢，AI嵌入將帶來廣泛的硬件升級。重點關注算力、存儲、連接、電力等硬件環節。
端側AI的潛在爆品：智能眼鏡。AI眼鏡成本、售價降至合理區間，2025年將成AI眼鏡爆發元年。Meta發布的AI眼鏡價格低至299美元，已經與常規眼鏡的價格（千元人民幣）差距不大。根據The Verge數據，截至2024年5月Ray-Ban Meta出貨量已超過100萬副，全年預計超過200萬副，同時隨著更多玩家加入，預計2025年將成為AI眼鏡市場爆發元年。根據Wellsenn XR預計，2025年後全球AI智能眼鏡市場迅速增長，到2030年全球AI智能眼鏡銷量有望達到8000萬副。繼Meta之後，互聯網廠商、手機廠商及諸多XR公司紛紛布局AI眼鏡，2024年下半年開始各品牌AI眼鏡密集發布，雷鳥、Rokid、百度、閃極等發布多款AI眼鏡新品，力求產品在重量、價格、AI表現等方麵超越Ray-Ban Meta，推動行業進入快速增長期。
硬件迎來升級，重點關注端側算力、連接、存儲、電力等環節。端側AI有望複製雲側的資本開支增長，推動硬件環節的升級，算力、存儲、連接、電力等受益。1）算力+連接：端側處理器核心升級點為算力與連接能力，依據不同產品的應用特點及可行的模型部署方式，升級側重點不同。未來待某類形態的銷售規模達到千萬量級後，可能會有廠商定製優化的處理器產品係列麵世。關注SoC、MCU、ISP。2）存儲：隨著功能的增加，為了存儲更多固件和代碼程序，以及端側模型的本地推理運算，小型AIoT設備的DRAM、NAND及NOR Flash均有擴容趨勢。關注NOR Flash、存算一體等。3）電池：電芯數量、能量密度提升，快充普及都將優化續航和補能體驗；散熱：端側AI算力提升，散熱材料迎來確定性升級機遇。除此以外，品牌/代工、光學、傳感器等環節也值得關注。
風險提示：
宏觀環境波動風險。行業競爭激烈。未來不排除中美貿易摩擦可能進一步加劇、美國加大對中國半導體行業的遏製、設置進口限製條件或其他貿易壁壘的可能性，從而導致部分公司麵臨設備、原材料供應發生變動等風險，正常生產活動受到一定的限製，可能阻礙AI產業相關應用的進一步推廣。
報告來源
證券研究報告名稱：《消費電子：AI終端係列報告三：端側AI漸起，硬件迎來升級》
對外發布時間：2025年1月14日
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司
本報告分析師：
劉雙鋒 SAC編號：S1440520070002
龐佳軍 SAC編號：S1440524110001
郭彥輝 SAC編號：S1440520070009
王定潤 SAC編號：S1440524060005
何昱靈 SAC編號：S1440524080001
04重視端側AI機會和ASIC帶來的產業變化
博通本周發布FY2024Q4季報，公司樂觀展望未來XPU需求，本周股價創新高。公司法說會表示：“特定的超大規模客戶（hyperscalers）已經開始開發自己的客製化AI或XPUs，並通過開放且可擴展的以太網網絡連接。我們目前擁有三個超大規模客戶，他們已經開發了自己的多代AI XPU 路線圖，並將在未來三年內以不同的速度部署。到2027 年，我們相信他們每個人都計劃在單一結構上部署100 萬個XPU 集群。我們預計2027 財年， XPU 和網絡AI 收入的潛在市場規模（SAM）將達到600 億至900 億美元。我們完全有能力抓住這一機遇，獲得領先的市場份額，預計這將推動我們2024 年122 億美元的AI收入強勁成長。此外，我們已被另外兩家超大規模客戶選中，並且正在為他們自己的下一代AI XPU 進行高級開發，我們的目標是在2027 年之前將這些潛在客戶發展為創收客戶，因此可以顯著擴展此SAM。”
綜合近期海外科技公司的財報來看，算力的需求及展望保持強勁，AI應用的發展和收入超預期，人工智能是整個科技行業的重要主線。我們堅定推薦算力板塊相關公司，超大規模客戶在ASIC方麵積極布局，將進一步打開市場規模，關注其可能帶來的產業變化。
OpenAI “連續12天直播發布”的第5天，OpenAI表示，ChatGPT 已全麵接入蘋果，包括 iPhone、iPad 和 Mac，支持 Apple Intelligence的蘋果設備即可開啟 ChatGPT 功能。下周12月18日-19日，火山引擎將舉辦2024冬季火山引擎FORCE原動力大會，會議將開設扣子開發者日、硬件終端以及豆包MarsCode等專場分論壇，探索大模型開發、應用、落地實踐。端側AI產業發展提速，建議關注AI模組機會。大模型廠商本質上是軟件服務商，可以借助AI模組等硬件廠商的能力進行實物化輸出，幫助終端廠商更順利的進行應用落地，通過“端側算力+通信+API”功能的AI模組產品，直接可以將大模型能力帶入到各種終端設備，從而變成“AI終端”。
此外，本周量子計算迎來重要進展。穀歌發布全新的量子芯片Willow，在一個標準基準計算任務中，Willow用時不到5分鍾完成。如今世界上最快超算Frontier要完成同樣任務，則需要10億億億年。並且Willow取得了量子計算領域決定性的技術突破，隨著量子比特數量的增加，誤差呈指數級下降。
風險提示：國際環境變化對供應鏈的安全和穩定產生影響，對相關公司向海外拓展的進度產生影響；人工智能行業發展不及預期，影響雲計算產業鏈相關公司的需求；市場競爭加劇，導致毛利率快速下滑；匯率波動影響外向型企業的匯兌收益與毛利率，包括ICT設備、光模塊/光器件等板塊的企業；數字經濟和數字中國建設發展不及預期等；電信運營商的雲計算業務發展不及預期；運營商資本開支不及預期；雲廠商資本開支不及預期；通信模組、智能控製器行業需求不及預期。
報告來源
證券研究報告名稱：《重視端側AI機會和ASIC帶來的產業變化》
對外發布時間：2024年12月15日
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司
本報告分析師：
劉永旭 SAC 編號：S1440520070014
SFC 編號：BVF090
閻貴成 SAC 編號：S1440518040002
SFC 編號：BNS315
武超則 SAC 編號：S1440513090003
SFC 編號：BEM208
汪潔 SAC 編號：S1440523050003
尹天傑 SAC 編號：S1440524070016
05 AI端側應用興起，國產高端芯片亟需國產化
終端創新：巨頭加碼終端側AI算力，應用落地驅動產業發展
混合AI有望成趨勢，端側AI價值顯現
雲邊協同的混合式AI架構對AI的規模化擴展起到重要作用。根據高通《混合AI是AI的未來》白皮書，隨著生成式AI正以前所未有的速度發展以及計算需求的日益增長，AI處理必須分布在雲端和終端進行，才能實現AI的規模化擴展並發揮其最大潛能。與僅在雲端進行處理不同，混合AI架構可以根據模型和查詢需求的複雜度等因素，在雲端和邊緣終端之間分配並協調AI工作負載。雲端和邊緣終端如智能手機、汽車、個人電腦和物聯網終端協同工作，能夠實現更強大、更高效且高度優化的AI。
終端側AI具有成本、能耗、可靠性、隱私、安全和個性化優勢。
成本優勢：AI推理的規模遠高於AI訓練。模型的推理成本將隨著日活用戶數量及其使用頻率的增加而增加。在雲端進行推理的成本極高，這將導致規模化擴展難以持續。將一些運算負載從雲端轉移到邊緣終端，可以減輕雲基礎設施的壓力並減少開支。
能耗優勢：邊緣終端能夠以很低的能耗運行生成式AI模型，尤其是將處理和數據傳輸相結合時。
可靠性、性能和時延：當生成式AI查詢對於雲的需求達到高峰期時，會產生大量排隊等待和高時延，甚至可能出現拒絕服務的情況。向邊緣終端轉移計算負載可防止這一現象發生。
隱私、安全和個性化：由於數據處理完全在本地進行，終端側AI有助於保護個人信息，以及企業和工作場所中的機密信息。以本地和雲端分別運行AI大模型製作行程安排為例，本地AI大模型通過長期學習用戶行為，並利用本地存儲的信息，可以給出更貼合用戶生活習慣、更準確的建議。相較之下，如果雲端模型需要訪問用戶本地存儲的文件、瀏覽記錄等信息再給出個性化的建議，用戶通常較難接受。
邊緣側已具備運行AI的實踐基礎，未來將支持多樣化的生成式AI模型。在生成式AI出現之前，AI處理已在終端側獲得應用，越來越多的AI推理工作負載在手機、PC等邊緣終端上運行。例如2017年發布的華為麒麟970首次在手機SoC中引入了NPU，提高設備在圖像識別等基於AI的功能方麵的效率和性能。蘋果、三星等廠商也先後跟進，使AI算力成為旗艦手機芯片的標配。當下隨著終端側的算力持續提升，軟件側加強對大模型的蒸餾，邊緣端設備逐步具備運行豐富的生成式AI功能。例如Stable Diffusion等參數超過10億的模型已經能夠在手機上運行，且性能和精確度達到與雲端處理類似的水平。未來，擁有100億或更多參數的生成式AI模型將能夠在邊緣端運行。
終端設備有望在AI的催化下迎來新一輪創新周期。生成式AI正在驅動新一輪內容生成、搜索和生產力相關用例的發展，覆蓋包括智能手機、PC、汽車、XR以及物聯網等終端品類，提供全新的增強用戶體驗。以PC為例，AI大模型已能夠有效地處理文檔撰寫和演示文稿製作等任務，完美契合PC作為生產力工具的定位。此外，在以終端為中心的混合AI架構中，多數任務能夠在PC本地運行，既保護隱私，又能及時響應。新興的發展趨勢有望帶動新一輪的產品創新周期，全球科技巨頭正加速投入。
1.3.2 AI手機：軟硬件生態落地，驅動換機周期
AI手機的萌芽期——激增的音頻/圖像數據處理需求推動了AI手機的早期探索。智能手機構建本地AI能力曆時已久，前期主要用於加速特定任務。在移動互聯網和手機智能化發展的促進下，用戶對於音頻、圖像數據的處理需求快速攀升，而傳統的CPU、GPU分別存在計算速度慢、能耗高等問題。從2015年高通的驍龍820首次集成高通AI引擎以加速音頻處理，到2017年華為、蘋果分別在麒麟970和A11中加入NPU模塊以加速圖像處理，智能手機本地的AI算力在不斷進步。總體而言，這一時期的AI手機主要利用NPU或其他AI加速硬件對特定任務如圖像處理、語音識別進行加速。這些應用完成了AI手機的早期探索，一定程度上改善了用戶的體驗，但並沒有引入全新的使用場景。
AI手機新階段——大模型驅動智能化升級，將成為新一代AI手機的核心特點。AI大模型激發了將更先進的AI能力集成到智能手機中的願景。AI大模型，如GPT-4表現出在多種任務上的卓越性能，包括自然語言理解、對話生成和複雜的推理任務。這些模型的複雜性和所需的計算資源遠遠超出了傳統手機應用的範疇，但它們的成功激發了將更先進的AI能力集成到移動設備中的願景。將AI大模型運用到手機上可能會大大提升手機的智能化程度，使得設備能夠執行更複雜的任務，提供更個性化的體驗，並更有效地處理大量數據。例如，手機可以使用AI模型來優化語音、圖像處理等傳統加速任務，並提供高度個性化的推薦，甚至進行實時的語言翻譯和複雜的對話交互。
新一代AI手機具備可端側運行AI大模型，且AI算力較高的特征。能否通過本地運行AI大模型提升智能化體驗將成為新一代AI手機發展的關鍵。根據OPPO《AI手機白皮書》的定義，新一代AI手機需要支持包括Stable Diffusion和各種大語言模型在內的Gen AI模型在端側運行，而為了更高效地運行大模型，NPU算力應大於30TOPS。
AI手機趨勢如下：
1、端雲混合：AI大模型在雲端與終端混合運行將是一段時間內的主流解決方案。AI大模型可以按照雲端運行、終端運行、混合運行三種模式在手機上落地：（1）基於雲端運行：雲端運行存在時延、隱私的問題，且企業由於承擔推理成本需要考慮AI應用推廣與商業化的平衡。（2）基於終端運行：手機由於算力、存儲等硬件條件的限製，能本地運行的模型參數量有限，執行的任務複雜度較低。（3）混合運行：綜合了前者的優缺點，但或許是當下生成式AI規模化擴展的最優解，也是各大廠商AI手機普遍采用的思路。
通過三星S24可以窺見AI手機端雲混合的初級形態。以三星S24為例，簡易AI應用如通話語音翻譯離線運行，複雜應用如文生圖、圈選即搜則由Google等雲端大模型提供支持。
蘋果Apple Intelligence發布，端雲三大模型混合，實現跨應用執行操作能力。2024年6月蘋果WWDC上展示了Apple Intelligence，其是iPhone、iPad和Mac等蘋果終端的個人智能係統AI平台，支持端側、雲端大模型同步運行，能夠實現蘋果自身的跨應用操作、連續對話和上下文理解等功能，其中跨應用整合是最大的功能亮點，未來蘋果將開放SDK全方麵支持三方應用調用係統AI。Apple Intelligence的層級具體可描述為“端側30億參數大模型+私密雲端大模型+第三方大模型調用”。前兩者為蘋果自研，其中本地模型具備約30億參數，測試得分高於諸多70億參數的開源模型（Mistral-7B 或 Gemma-7B）；雲上模型通過私有雲計算部署在在Apple芯片服務器上，運行的更大雲端語言模型。目前公布的第三方大模型調用技術支持為 GPT-4o。蘋果自研Apple Intelligence在性能上已經足以滿足到用戶的基本需求，因此Apple Intelligence在邏輯上會優先使用端側及蘋果私密雲端大模型給予用戶支持，對於第三方大模型調用的優先級則後置。
2、本地化AI：大模型輕量化與硬件性能突破將支撐本地運行更強大AI大模型。手機端運行AI大模型需要通過量化、壓縮、條件計算、神經網絡架構搜索和編譯，在不犧牲太多精度的前提下對模型進行縮減。高通已經將FP32模型量化壓縮到INT4模型，實現64倍內存和計算能效提升。高通的實驗數據表明，在借助高通的量化感知訓練後，不少AIGC模型可以量化至INT4模型，與INT8相比，性能提升約90%，能效提升大約60%。
核心硬件配置升級支撐更高參數量模型的本地化部署。高通、聯發科新一代SoC在基礎性能提升的同時，對生成式AI處理進行了優化，可在手機上直接運行百億參數模型。各大手機廠商也開始在手機中配置12/16G甚至更高的的DRAM容量，為更高參數的大模型運行提供基礎。
3、個人慧助：AI賦能操作係統內核，個人智慧助理式操作係統成為趨勢。
手機廠商布局手機操作係統，構築融合AI的基礎。穀歌安卓係統以開源特性和豐富應用生態，占據主導地位。蘋果iOS係統以封閉生態圈和出色的用戶體驗贏得大量用戶的青睞。華為鴻蒙操作係統奮起直追，主打分布式能力。其他手機廠商也紛紛打造自家操作係統，強化技術獨立的同時構築搭載係統級AI的基礎。
AI賦能操作係統創新，打造個人智慧助理式操作係統。AI手機操作係統競爭再度升級，手機操作係統不再局限於界麵和應用，而是向更智能、個性化的方向邁進。未來有望通過自研端側大模型賦能操作係統“個性化成長”，加持意圖識別人機交互，基於用戶自己的行為和數據去學習和理解他的意圖，形成個人智慧助理式個人化操作係統。AI agent（具備交互、搜索、翻譯、個性推薦、日程管理等能力）、跨應用功能統一調用、用戶隱私保護、個性化和自適應等將成為AI操作係統的重要特征。AI賦能操作係統帶動智能手機競爭從硬件拓展至軟件體驗。
4、競爭格局：“堆疊硬件”競爭局限有望被打破，大模型能力決定紅利分配。
AI手機發展將推動智能手機市場進入新的競爭階段。隨著華為在市場上的重新崛起，防守市場份額並投資開發全新的亮眼功能成為其他廠商聚焦重心，AI成為關鍵因素，有望打破原有“堆疊硬件”的競爭局限，刺激創新加速並深刻改變商業模式，大模型能力決定紅利分配方式。
高度個性化體驗推動創新，AI算法和硬件的優化適配成為重點。AI手機可以根據用戶的習慣和偏好，自動調整手機設置，推薦相關內容，甚至預測用戶需求，高度個性化的體驗將推動廠商在軟件和服務上進行更多創新，如圖像識別、語音交互、健康監測等，為廠商提供新的競爭領域，廠商之間的競爭將不再僅僅局限於硬件規格，還包括如何優化算法和硬件配合以更好地支持AI應用。
手機廠商與大模型廠商競合並存，市場發展紅利進一步向頭部集中。一方麵，手機廠商與大模型廠商合作，大模型廠商借助手機廠商的渠道和用戶基礎推廣技術並變現，手機廠商利用大模型廠商的技術提升品牌價值和產品競爭力。另一方麵，手機廠商希望擁有自主AI技術保持獨立性和競爭優勢，與專門提供AI服務廠商形成競爭。而不同於堆疊硬件的簡單粗暴模式，培育優質大模型周期長、成本較高，未來市場格局或將向頭部手機廠商自研AI，頭部大模型廠商賦能尾部手機廠商（不排除會如SOC出現高通、聯發科一樣出現獨大的大模型廠商）方向演變，市場發展紅利將向頭部手機廠商與大模型廠商集中。
AI大模型與智能手機結合有望驅動新一輪換機周期。重大創新是手機換機潮的核心。2007年iPhone初代發布，再到2010年4G興起，智能手機與功能手機的使用體驗拉開明顯差距，智能手機因此開始大範圍取代功能手機，出貨量進入持續多年的快速增長期。此後，智能手機在攝像頭、屏幕等硬件設計上繼續微創新。而近幾年智能手機無論是革命性的還是微創新都陷入瓶頸，換機周期大幅拉長，根據TechInsights，2023年全球智能手機換機周期創新高（51個月），換機率創新低（23.5%）。AI技術正為智能手機市場注入新的活力。若AI手機實現使用體驗的革命性創新，將複刻智能手機取代功能手機的高速增長。通過融入AI大模型，新一代AI手機有望改善用戶體驗、創造差異化競爭優勢，成為縮短手機換機周期和加速市場複蘇的關鍵驅動力。
2024年全球智能手機出貨量反彈，2025年有望繼續增長。全球智能手機2023年出貨量約11.7億台，同比下降3.2%。過去三個季度，全球及中國智能手機出貨量恢複，根據IDC，24Q1-Q3全球智能手機出貨量同比分別增長11.9%、9.0%、4.0%，中國市場的出貨量同比分別增長6.5%、9.2%、3.2%。隨著消費溫和複蘇，折疊屏等新品起量以及AI賦能，2024年全球智能手機市場回歸增長的正軌，預估2024年全球智能手機出貨量將恢複到約12億部，同比增長2.8%。2023年中國智能手機出貨量約2.7億台，同比下降5.0%，創近10年以來最低出貨量，預計2024年中國智能手機市場出貨量有望恢複到約2.8億台，同比增長2.3%，將實現2021年以來首次同比增長。展望2025年，各家旗艦機引入AI大模型，以及AI向中低價位機型下沉，或刺激消費者換機需求，智能手機出貨量有望維持增長。
從AI手機看，AI手機由高端機型向中端機型滲透，滲透率將快速提升。2023年，安卓陣營具有AI算力並支持本地運行AI大模型的機型包括三星S24、vivo X100、OPPO Find X7等，上述機型均為搭載高通、聯發科旗艦芯片的高端手機。2024年，小米15、vivo X200、榮耀Magic7等安卓旗艦手機搭載了新一代高通和聯發科處理器，並將內存、散熱、電池等硬件進一步升級，以應對手機日益增長的端側算力需求和配套硬件性能。蘋果的部分機型（iPhone 15pro及之後的機型）也在2024年10月的IOS18.1更新中支持了Apple Intelligence，蘋果部署了端側小模型和雲端大模型，預計IOS18.2引入ChatGPT。我們預計隨著各大品牌手機內嵌大模型，並且大模型開始真正能夠解決用戶部分需求而不單單是噱頭，2025年AI手機的滲透率也將快速提升。
從2024年起，新一代AI手機出貨量將大幅增長。根據OPPO《AI手機白皮書》，2024年全球新一代AI手機出貨量將達到1.7億台，占全球手機市場15%；2024年國內出貨量將達到0.4億台，並在2027年升至1.5億台，占中國手機市場的51.9%。
智能手機廠商可借助AI手機創新及相關賣點推動ASP持續增長。全球智能手機市場的ASP自2016年持續上升，多攝像頭、5G等技術的創新進一步提高了物料成本是背後的重要原因之一。麵對換機周期延長和零部件成本上升的雙重壓力，智能手機廠商有動力利用AI特性來區分其產品，吸引尋求最新技術和最佳性能的消費者，以支持價格調整並促進ASP的增長。
從AI的跨應用執行操作能力看，蘋果生態具有天然優勢。雖然安卓旗艦機型早在2023年下半年就搭配了高通驍龍8Gen3和聯發科的天璣9300，支持端側70億及以上參數的大模型，從硬件上較快完成了配置升級。但由於芯片、大模型、APP、係統的各自獨立，安卓廠商在軟硬件一體化上打通各環節的速度較慢。蘋果基於操作係統、芯片、大模型、終端的一體化優勢，並把握了用戶入口和流量分發，且有能力快速將AI推廣至Macbook、iPad、Airpods、Watch、智能家居等，形成統一、閉環的生態。
從硬件看，AI+iPhone將推動iPhone進行一輪大的換機周期。換機周期取決於：（1）存量用戶換機周期拉長至近年來最長，根據TechInsights，2023年全球智能手機換機周期創新高（51個月），換機率創新低（23.5%）；（2）iPhone保有量創下曆史新高，根據statistics，iPhone全球保有量從2015年的5.7億部增長至2023年的14.6億部，而其中滿足Apple Intelligence硬件要求的iPhone15 Pro和iPhone15 Pro Max的保有量不足1億台；（3）Apple Intelligence將打通多端生態應用的邊界，AI+iPhone將刺激消費者的換機欲望。複盤iPhone曆史的銷售量和ASP，可以看出，隨著iPhone本身功能的迭代升級， iPhone ASP在逐年提升。
AI技術融入iPhone將加速硬件規格的升級，BOM成本在持續提升。為了在本地運行AI大模型，智能手機的SoC必須提升處理能力，例如集成專門的AI處理引擎，存儲容量也需相應增加。此外，還需要更大容量的電池和更先進的電源管理芯片、更高質量的攝像頭傳感器和光學組件、更強的散熱和射頻性能。AI將加快智能手機硬件規格的升級，從而帶來整機成本的提升。2024年6月Apple Intelligence發布，9月iPhone 16發布，10月底IOS18.1更新，iPhone正式搭載端側大模型。由於AI的融入，iPhone16硬件繼續升級，預計iPhone17硬件有更大幅度升級，iPhone BOM成本提升，零部件廠商迎來量價齊升。
1.3.3 AI PC：硬件算力與係統級AI功能逐步完善，AI PC出貨量有望快速提升
AI PC將是AI終端重要落地應用場景，產業龍頭已明晰新一代AI PC標準。AI大模型已能夠有效地處理文檔撰寫和演示文稿製作等任務，完美符合PC作為生產力工具的定位。此外，在以終端為中心的混合AI架構中，多數任務能夠在PC本地運行，既保護隱私，又能及時響應。新興的發展趨勢有望帶動新一輪的產品創新周期，自2023年下半年開始，英特爾、高通、微軟及一眾OEM廠商都在積極推動AI PC的發展。初期，處理器包含NPU模塊的電腦即為AI PC。2024年5月，微軟發布了Copilot+PC，明確了Windows係統中的新一代AI PC標準：
（1） 設備必須配備NPU、CPU和GPU，NPU算力應當大於40 TOPS；
（2） 設備存儲需要配備16GB RAM和256GB ROM；
（3） 設備需要支持微軟的Copilot；
（4） 設備上之別配有Copilot物理按鍵
硬件端算力與內存規格快速升級，築實端側AI應用運行的基礎。
（1）NPU從無到有，AI算力快速提升超越基準線：蘋果最早在PC處理器上加入NPU模塊，M4係列的NPU算力達到38 TOPS，相比前三代有明顯提升。高通的X-Elite/Plus係列，NPU算力為45 TOPS，成為首批滿足Copilot+PC標準的處理器，於2024年6月上市。2023年Intel的Meteor Lake係列、AMD的Phoenix係列和Hawk Point係列成為旗下首款搭載NPU的PC處理器，但上述產品的NPU算力介於10-20 TOPS之間，並不滿足微軟主導的AI PC標準。2024Q3，Intel推出了Lunar Lake（酷睿Ultra 200V）係列處理器，NPU算力最高達48 TOPS，整體AI算力最高達120 TOPS；AMD推出了Stirx Point（Ryzen AI 300）係列處理器，NPU算力最高達50 TOPS。Windows陣營的PC處理器廠商全部完成了達成Copilot+PC標準的產品線迭代。此外，聯發科正與英偉達合作開發AI PC處理器，預計將於2025年底實現量產。
（2）異構算力單元推升綜合AI算力，協同運作滿足多樣化需求：NPU、CPU和GPU的異構算力單元已成為AI PC處理器的標配。專為執行特定AI任務設計的NPU能使用比CPU、GPU更具能耗效率的方式執行新一代AI應用。GPU因其通用性強、算力高的特點，仍是當下AI PC處理器AI算力的主要來源，多數高負載AI任務仍依賴GPU運行。以Intel Lunar Lake為例，NPU算力達到48 TOPS，GPU算力則達到67 TOPS。在此基礎上，PC還可加裝獨立GPU提供額外算力。根據Intel的預測，2024年-2025年期間，AI PC約40%的負載都將通過GPU執行，NPU執行的比例將從25%提升至30%，CPU執行的比例則從35%下調至30%。
（3）內存規格持續提升：PC端部署本地AI模型，需要足夠大的內存將整個模型保存在其中，同時CPU/GPU和內存之間的帶寬也是影響端側大模型表現的參數。微軟定義的Copilot+PC要求內存容量最低為16GB，搭載Intel、AMD新款處理器的Copilot+PC已普遍將內存提升至了32GB，為AI模型的部署留下充足餘量。蘋果為了Apple Intelligence在Mac端的應用，也放棄了8GB內存。2024年10月更新的M4版的iMac、Mac Mini、Macbook Pro，基礎內存配資全部從8GB增加到了16GB，同時蘋果宣布M2、M3版的Macbook Air機型現標配16GB內存，且起售價維持不變。Intel Lunar Lake還采用了同蘋果M係列一樣的MoP（Memory on Package）封裝方案，內存與處理器之間的距離縮短，大大減少了數據傳輸的延遲和功耗。
AI PC端側應用處於起步階段，但其迅速發展的勢頭和大模型的潛力開啟了爆款應用誕生的可能性。目前主流的邊緣AI示例主要涵蓋：（1）人機交互：如AI虛擬助手的語音或文字交流；（2）文本創作：撰寫演講稿、文章等；（3）多媒體創作：涉及音頻、圖像、視頻素材的編輯與創新；（3）跨模態生成：文生圖、語音轉文字等；（4）增強應用軟件：例如會議視頻人像背景分離，遊戲體驗個性化等。隨著開發者隊伍的壯大，邊緣AI應用的數量預計將快速增長，高通指出AI在終端的應用示例已從去年的1-2個增長至數百個，預計2024年將達到上千個。在此發展勢頭下，鑒於邊緣端AI應用除了其本質的延遲性和隱私保護優勢外，也展現出了更廣泛的能力，例如在生產力方麵，具有大幅提升效率的潛力；在娛樂、私人助手的角度，具有深度個性化的特點。這種全麵的能力為未來爆款應用的誕生提供了堅實基礎。
在Wintel體係穩固的x86 PC領域，微軟為AI PC發展的主導。作為Windows操作係統的開發者，微軟獨具優勢，能夠在操作係統層麵集成AI大模型。這種集成不僅使得操作係統能夠提供個性化的AI助手，還允許其他應用調用這些模型，實現更自然的AI交互，同時確保個人隱私的安全。
微軟正持續定義和開發係統級AI應用。在2024年開發者大會上，微軟公布了包括係統級AI應用在內的多項新進展：
（1）在係統級AI層麵，微軟已將AI功能遍及文件瀏覽器、圖片瀏覽器、係統設置、通知以及各類係統級應用。以係統級的翻譯能力為例，PC端任何程序中播放的音頻、視頻都可以被實時翻譯成40多種語言。在圖像編輯方麵，Copilot將支持本地生成和優化圖像，視頻畫麵實時增強等功能（例如延伸接觸、語音聚焦）。
（2）Copilot獲得了OpenAI GPT-4o的雲端支持，首次具備了“讀屏”能力，實現上下文感知和視覺感知功能，例如Copilot可理解屏幕端的遊戲畫麵並給出操作建議。
（3）基於係統級的AI功能和“讀屏”能力，微軟發布了召回（Recall）應用——用戶可用自然語言回溯屏幕顯示過的任何內容，重新定義Windows搜索功能。召回應用有一個時間軸，用戶可以直接拖動找到自己需要的那個準確時間點，並直接暫停、刪除AI記錄的內容，還可以設置白名單過濾掉指定的應用程序或網站。召回應用可以完全在端側運行，不需要上雲，以保護用戶隱私。
蘋果軟硬件一體化開發，發力係統級AI與垂直領域AI增強用戶體驗。蘋果通過自行研發操作係統、芯片、大模型和終端設備，展現出強大的一體化優勢。蘋果擅長通過係統級整合將複雜技術化繁為簡，使AI功能自然融入用戶的日常體驗。集成了Apple Intelligence的MacOs Sequoia不僅可以實現高效的係統級AI應用，還能夠與iPhone、iPad、AirPods等設備協同工作，形成統一閉環的跨設備生態體係。在係統級AI應用方麵，蘋果已在MacOS Sequoia中引入了全係統可調用的新工具——Writing Tools。該工具支持用戶在郵件、備忘錄、Pages文稿以及第三方應用中對文本進行重寫、校對和總結，從而提升效率。而在專業軟件領域，蘋果則為獨立應用引入了專用AI功能，例如 Final Cut Pro 新增了自動添加字幕和智能摳圖等功能。這種係統級AI和垂直領域專用AI並行推進的策略不僅滿足了普通用戶的日常需求，也增強了專業創作者的生產力。
NPU已成為新款處理器標配，具備NPU的AI PC滲透率加速提升。Arm陣營的高通、蘋果，x86陣營的Intel、AMD，都在其新款處理器產品中加入了NPU，且未來的產品升級路線圖表明，NPU已成為標配。隨著新產品上市對老產品逐步形成替代，可以預見未來具備NPU的PC將占據絕大部分新機出貨量，具備NPU的AI PC（寬泛標準下的AI PC）滲透率也將快速提升。根據Canalys的統計數據，2024Q3全球具備NPU的AI PC出貨量已達到1330萬台，環比增長約51%，占當季PC總出貨量的20%。其中，Windows的市場份額從上一季度的41%上升至53%，首次超過MacOS。根據TechInsights的預測，具備NPU的AI PC滲透率將在2024年開始持續提升，從2024年的29%增至2029年的95%。
符合Copilot+PC標準的新一代AI PC將從高端產品線開始滲透。除去蘋果，目前Windows陣營中符合Copilot+PC標準的處理器包括高通X Elite/Plus，AMD的Ryzen AI 300與Intel的Lunar Lake。2024Q3，搭載Snapdragon X係列芯片的Copilot+PC迎來了其首個完整的供應季，而AMD、Intel符合Copilot+PC標準的新一代處理器也啟動上市，共同推動Copilot+PC出貨量開啟增長。目前已上市的Copilot+PC起售價普遍在1000美元以上，從高端機型開始滲透。根據IDC數據，2023年約33%的筆電價格高於1000美元，排除蘋果後的比例約為22%。2025年將是Copilot+PC首度有一整年在銷售，因此我們預計2025年筆電中的Copilot+PC出貨量滲透率將突破20%。
AI PC催化換機將使上遊零部件受益，核心環節具有價值量提升機會。
處理器：AI大模型全部或者部分能力在本地運行，都需要更強大的處理能力，對處理器提出了更高的性能要求。因此，不僅CPU和GPU需進行升級以應對增強的計算需求，而且NPU可能成為標配，無論是作為SoC模塊的一部分還是作為外掛組件，其性能需求都需要提高。
存儲：（1）DRAM：不考慮內存硬件壓縮等技術的前提下，70億參數大模型采用INT8精度推理大約需要14GB DRAM。而且為確保整體流暢性，還需冗餘量兼顧操作係統和其他軟件的常駐內存。因此DRAM容量具有明確的升級機會，微軟的Copilot+PC已將DRAM下限定為16GB，TrendForce數據顯示2023年PC的平均DRAM僅為10.6GB，隨著AI PC的普及，全球PC平均DRAM容量將持續升級。（2）NAND Flash：鑒於未來操作係統與第三方軟件可能分別集成大模型，同時大模型參數量將持續提升，終端設備將需要更高的NAND Flash容量用於長期存儲。
在PC標準化與全球電子產業轉移趨勢中，中國台灣廠商享受到PC市場發展第一波紅利，並占據PC產業鏈多數環節的主要份額。當前隨著聯想、華為等本土PC品牌的份額持續提升，以及國產替代的進程不斷推進，本土PC產業鏈也將持續成長，並有望受益於AI PC為產業帶來的變革機遇。
1.3.4 AI+硬件百花齊放，眼鏡、耳機、音箱等產品迎來全新發展機遇
“AI+硬件”模式在辦公、娛樂、教育等領域百花齊放，未來有望在更多場景以更多品類形式進行應用。隨著AI大模型逐步成熟，幾乎所有硬件產品都可以加入AI元素來提升表現能力。在AI大模型向著多模態、端側應用逐步發展背景下，“AI+硬件”在各類應用場景落地，催生出多種品類。
AI眼鏡市場迎來爆發元年，多方玩家開始積極布局。2023年9月，Meta與雷朋合作推出了名為Ray-Ban Meta的智能眼鏡。Meta眼鏡為眼鏡增加了攝像頭、喇叭、麥克風。最重大的更新是Meta眼鏡融入了AI功能，與一般智能耳機用語音實現音量調節、撥打電話等簡單指令類操作不同，Meta眼鏡可以拍下用戶當前正在觀看的場景，調用Llama3多模態大模型的能力，回答用戶的相關問，例如戶外逛街查美食餐館信息，室內做飯時查詢菜單和烹飪方法。Meta眼鏡的AI功能使其獲得了不錯的銷售成績，根據The Verge數據，截至2024年5月，Ray-Ban Meta出貨量已超過100萬副，全年出貨量預計超過200萬副。繼Meta後，百度於2024年11月發布了小度AI眼鏡，預計2025年上市。小米計劃於2025年發布新一代AI眼鏡。三星AI智能眼鏡預計2025年上市。蘋果內部也在推進代號“Atlas”的AI眼鏡項目。雷鳥、Rokid、蜂巢科技、新視界、寶島眼鏡、LOHO眼鏡等也紛紛開始進入AI眼鏡領域。隨著更多玩家加入，預計2025年將成為AI眼鏡市場爆發元年。
耳機憑借輕量便攜優勢有望成為個人AI助理的硬件載體。耳機具備天然的語音交互優勢，其可作為AI控製入口，接收語音指令，具體的執行交給其他如手機等運算終端。同時，相比手機、眼鏡，耳機更輕、便攜、可長時間佩戴，因此有望成為個人AI助理的主要載體，也吸引了眾多科技公司的布局。三星早於今年7月發布了主打AI的Galaxy Buds 3 Pro，具備自適應降噪、環境分析等功能，並能夠配合 Galaxy 手機完成即時口譯。孵化的iFlyBuds也推出過支持AI錄音降噪會議耳機係列產品，支持音視頻錄音、現場錄音、同傳翻譯等多項功能。字節跳動在10月發布了首款AI智能體耳機Ola Friend，其背後連接字節自研的豆包大模型，可以通過喚醒詞進入到豆包AI的連續對話。諾圖科技數據顯示，2024年8月，中國在線電商平台的AI耳機雖然在耳機/耳麥總銷售額中僅占1.4%，但增長速度驚人，與去年同期相比，銷量增長763.3%，銷售額翻了近14.5倍，預計2024年中國AI耳機的電商銷量有望突破20萬副，同比增長率達488.7%。
大模型使智能音箱“重獲生機”，有望成為智慧家庭場景的AI流量入口。初期智能音箱主要作為音樂播放工具，之後逐漸發展為智能家居的中心控製器。如小米AI音箱和華為AI音箱均可通過語音操控多達上千種智能家居設備。隨著智能音箱產業進入瓶頸期，智能音箱出貨量開始逐年下跌、消費者熱情也開始逐漸消退。AI大模型的加入，明顯提高了智能音箱對用戶意圖的理解，智能音箱對用戶的反饋也更豐富和準確，有望成為智慧家庭場景的AI流量入口。早在2023年初，小度、阿裏分別廠商將文心一言、通義千問大模型融入旗下智能音箱。2024年8月，小米宣布大模型小愛全量升級，已經在部分智能音箱機型上正式推送，並將陸續覆蓋更多機型。
風險提示：
1、未來中美貿易摩擦可能進一步加劇，存在美國政府將繼續加征關稅、設置進口限製條件或其他貿易壁壘風險；2、AI上遊基礎設施投入了大量資金做研發和建設，端側尚未有殺手級應用和剛性需求出現，存在AI應用不及預期風險；3、宏觀環境的不利因素將可能使得全球經濟增速放緩，居民收入、購買力及消費意願將受到影響，存在下遊需求不及預期風險；4、大宗商品價格仍未企穩，不排除繼續上漲的可能，存在原材料成本提高的風險；5、全球政治局勢複雜，主要經濟體爭端激化，國際貿易環境不確定性增大，可能使得全球經濟增速放緩，從而影響市場需求結構，存在國際政治經濟形勢風險。
報告來源
證券研究報告名稱：《電子行業2025年投資策略展望：AI端側應用興起，國產高端芯片亟需國產化》
對外發布時間：2024年11月25日
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司
本報告分析師：
劉雙鋒 SAC 編號：S1440520070002
龐佳軍 SAC 編號：S1440524110001
範彬泰 SAC 編號：S1440521120001
孫芳芳 SAC 編號：S1440520060001
喬磊 SAC 編號：S1440522030002
章合坤 SAC 編號：S1440522050001
郭彥輝 SAC 編號：S1440520070009
王定潤 SAC 編號：S1440524060005
何昱靈 SAC 編號：S1440524080001
06蘋果及華為發布會召開在即，關注端側AI進展
8月頭部AI產品MAU保持增長，智能助手類AI產品MAU更高，而AI陪護類產品月活表現更亮眼。Canalys發布二季度智能手機報告，預計2024年AI手機滲透率將達到17%，並將在2025年提升30%。蘋果和華為發布會“撞檔”9月10日，Apple Intelligence及華為智駕均有望推動端側AI進程。
頭部AI產品MAU保持增長，AI陪護類產品月活數據更亮眼。據AI產品榜數據，2024年8月AI產品（APP端）中，智能助手類AI產品MAU相對更高，其中全球AI產品（APP）百強中，ChatGPT 8月MAU為199.92M，同比增長13.05%，較第二名的Nova（41.63M）和第三名的豆包（40.31M）斷層式領先；8月國內AI產品（APP）三十強中，豆包 8月MAU為40.31M，同比增長3.61%，同樣大幅領先於第二名的文心一言（11.9M）和第三名的Kimi（6.11M）。而從月活躍率看，細分賽道產品的人均使用天數更高，其中全球AI產品前三分別為Character AI、星野、HiWaifu，均為情感陪護類；國內AI產品前三則分別為Glow、星野、臉貓，除臉貓為AI繪畫產品外，Glow和星野均為情感陪護類。我們認為，相較於微信、抖音、Facebook等頭部超級應用，現有AI產品仍有較大差距（例如微信月活達到13.7億，月均使用25天），隨著產品MAU的持續提升，以及對用戶量和功能的平衡，AI應用有望保持發展，或將出現爆款應用。
Canalys預測25年AI手機滲透率達30%，AI功能有望促進折疊屏市場發展。9月3日，發布Canalys二季度智能手機報告，小幅上調 2024 年全球智能手機出貨量預測至 12 億台，同比上升 5%。AI Phone方麵，Canalys預計2024年AI手機滲透率將達到17%，並將在2025年提升30%，其中蘋果仍占據主導，Q2以1800萬台的出貨規模占據了AI手機51%的市場份額。此外，盡管Canalys預計2024年疊屏手機出貨量僅同比增長3%，但隨著生成式AI等技術的促進，有望推動其重回成長區間，預計2024-2028年，折疊屏手機出貨將以30%的複合增長率增長至5100萬台。
蘋果和華為發布會“撞檔”，關注端側AI進程。蘋果將舉辦9月10日淩晨1點召開2024秋季發布會，會上將發布iPhone 16係列手機。據目前曝光的信息， iPhone 16將搭載台積電第二代3nm N3E工藝打造的A18係列芯片，大幅提升NPU的能力，從而支撐Apple Intelligence端側常駐的3B規模模型。華為見非凡品牌盛典及鴻蒙智行新品發布會同樣定檔9月10日14：30，或將發布華為三折疊屏新機、問界M9五座版、智界 R7等產品，盡管華為三折疊屏新機尚未有端側AI消息流出，但其智駕產品亦搭載具備端到端能力的ADS 3.0，能夠實現從感知到規控無損信息傳遞。
蘋果：利用優化算法提升端側AI模型性能。在6月的WWDC24上，蘋果正式提出了Apple Intelligence的概念，全麵向AI發展。麵對性能、參數量和功耗的平衡，蘋果的答案是LoRA適配器，即利用優化模型，使得端側3B參數模型能夠實現主流7B模型的能力；疊加蘋果自研的A17 pro及以上芯片，滿足用戶的基本需求。對於更複雜的計算，蘋果則將任務送到雲端，利用雲端模型或者接入第三方模型生態，實現相關功能。在具體進展方麵，WWDC24披露的功能主要包括寫作、圖像/表情包生成和Siri升級版。而根據北美地區的開發者8月對Apple Intelligence的試用，目前已經上線的功能仍然圍繞上述方麵，其中文本處理相關的功能推進最快。
華為：積極擁抱AI能力，端側模型仍在路上。在移動設備側，華為在6月的開發者大會上發布了Harmony Intelligence，具備圖像生成、AI 聲音修複、小藝視覺識別等能力，並廣泛接入各種第三方 App，幫助實現實時朗讀、智能填充、圖文翻譯、主體摳圖等一係列功能；在智駕側，8月6日發布的享界 S9 首發華為 ADS 3.0 高階智駕，通過GOD 感知神經網絡，實現從物體識別到場景理解，智能應對複雜路況；同時支持車位啟動、路邊啟動、路邊臨停、目的地隨時變更、自主過閘機等智駕功能。整體而言，Harmony Intelligence和ADS 3.0仍在雲端模型的範疇，期待技術成熟後端側AI布局。
總結：8月頭部AI產品MAU保持增長，尤其智能助手類AI產品MAU更高，而AI陪護類產品月活率則相對更優。盡管現有AI產品的MAU和月活相較於微信、抖音、Facebook等頭部超級應用仍有較大差距，但有望在用戶持續增長的推動下實現發展。Canalys發布二季度智能手機報告，預計2024年AI手機滲透率將達到17%，並將在2025年提升30%，其中蘋果Q2占據AI手機51%的市場份額。此外Canalys預計AI功能有望促進折疊屏市場發展。蘋果和華為發布會“撞檔”9月10日，Apple Intelligence及華為智駕均有望推動端側AI進程。
投資方向：當前計算機行業成交量、估值等指標均位於曆史中樞之下，建議積極看待行業政策催化和業務逐季改善變化。
風險分析：
（1）宏觀經濟下行風險：計算機行業下遊涉及千行百業，宏觀經濟下行壓力下，行業IT支出不及預期將直接影響計算機行業需求；（2）應收賬款壞賬風險：計算機多數公司業務以項目製簽單為主，需要通過驗收後能夠收到回款，下遊客戶付款周期拉長可能導致應收賬款壞賬增加，並可能進一步導致資產減值損失；（3）行業競爭加劇：計算機行業需求較為確定，但供給端競爭加劇或將導致行業格局發生變化；（4）國際環境變化影響（目前美國持續加息，影響科技行業估值，同時市場對於海外衰退預期加強，對於海外收入占比較高公司可能形成影響，此外美國不斷對中國科技施壓）。
報告來源
證券研究報告名稱：《周報24年第36期：蘋果及華為發布會召開在即，關注端側AI進展》
對外發布時間：2024年9月8日
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司
本報告分析師：
應瑛 SAC編號：S1440521100010
研究助理：李楚涵
07GPT-4o mini 推出，更快、更小、更便宜，端側AI落地加速
核心觀點
1． OpenAI 於7月19日發布GPT-4o mini，在性能和價格上具有顯著優勢；在MMLU、MGSM和HumanEval基準測試中均優於3.5版本。價格上，API定價為每百萬輸入token 15美分、輸出 60美分，比GPT-3.5 Turbo便宜60%，性能提高的同時，價格更低，有望成為3.5版本的替代。
2． GPT-4o mini 支持文本和視覺輸入，未來將擴展到視頻和音頻。在多模態推理、數學和編碼任務上的表現出色，適用於廣泛應用場景，使多模態大模型的使用門檻進一步降低。
3． 今年以來，大模型都逐漸向小型化發展的趨勢。穀歌和Anthropic均推出性能強大的小版本Gemini-flash和Anthropic的Claude 3 Haiku。大模型中的龐大知識在小版本中得到很好的濃縮，同時推理速度、端側部署能力得到顯著提高，有望更快在端側落地。
風險提示：北美經濟衰退預期逐步增強，宏觀環境存在較大的不確定性，國際環境變化影響供應鏈及海外拓展；芯片緊缺可能影響相關公司的正常生產和交付，公司出貨不及預期。
報告來源
證券研究報告名稱：《GPT-4o mini 推出，更快、更小、更便宜，端側AI落地加速》
對外發布時間：2024年7月21日
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司
本報告分析師：
於芳博 SAC 編號：S1440522030001
08全球產業趨勢投資看算力，國內看B端應用，端側AI打開更多可能性
1） 算力仍然是大模型持續迭代的根本動力。算力端投資主要有三條線，一是圍繞增量變化，如銅連接、液冷等；二是圍繞份額變化，如存儲、PCB、電源等；三是圍繞英偉達業績增速超預期與否，某種程度上決定了整個算力產業鏈的估值區間。
2） AI走向端側是大勢所趨。蘋果的Apple Intelligence打造的原生AI操作係統和應用具備一定領先性，微軟的PC端AI助手也在加速推進，關注端側換機潮以及升級後的DRAM、隱私計算、聲學、電池、散熱以及Arm PC等投資機會。
3） 隨著國內大模型能力的提升、調用價格的下降以及政策上的支持，我們認為更多的AI應用將會逐步落地。C端的聊天機器人、文生圖、文生視頻應用正在逐步被接受。B端AI也開始在金融、工業、軍事、醫療、教育等領域開始落地。
雲端內存需求均呈高景氣度：1）算力中心需求量大：顯存價值占比高，一台NVL72機櫃中HBM3e和LPDDR5x合計需求約20.74萬美金，約占NVL72機櫃價值量的7%；2）端側設備需求：長期來看端側設備參數量會不斷變大，內存也將不斷增加，下一代AI手機內存有望增長至12-16GB。對於該產業鏈投資機會核心為兩點：1）HBM3e份額以及蘋果手機8GB DRAM及下一代DRAM供應商變化，重點關注美光；2）目前對於存儲大廠來說，主要還是以轉產為主，未來存儲供需平衡可能被打破，帶動存儲價格持續回升。
AI端側主要投資趨勢：一是DRAM增加：對於30億參數量的模型，以Int 4精度計算對內存占用量大概是1.4GB，6GB的DRAM比較難支持AI大模型。目前能支持該端側大模型的是蘋果手機中配備 8GB DRAM 的機型。我們認為，如果蘋果之後端側模型升級到70億的參數量之後，那對內存占用將達到3GB，現有的8GB機型支持也將非常吃力，未來每代手機升級，蘋果DRAM升級將及其重要。安卓方麵，穀歌最新推出的 Pixel 8 係列中，隻有 Pixel 8 Pro 支持運行 AI 大模型 Gemini，原因在於其配備了 12GB DRAM。二是安全問題及隱私計算：未來AIPC或者AI手機都會形成本地的知識庫，保證個人信息安全至關重要，未來端側安全芯片以及算法也會升級。另外，Apple Intelligence會分析用戶發出的請求能否在設備端運行，如果需要更強的計算能力，就可以借助私密雲計算僅將與任務相關的數據發送給采用蘋果芯片的服務器，對於部分手機大廠未來將自建為手機服務的雲上推理中心。三是聲學的升級：語音交互將是AI時代的一個重要入口，端側很重要的一點是聲學器件的升級。四是電池和散熱變化明顯：隨著端側芯片算力的增加，功耗增加，電池變大，同時散熱材料也有所變化。五是關注iPhone17硬件新變化所帶來的機器視覺檢測設備需求變化。六是Arm PC：憑借更強大的AI能力、更強的續航、微軟的重點支持、高通著力打造PC芯片等幾個要素，各家大廠開始重點推出Arm PC。
風險提示：北美經濟衰退預期逐步增強，宏觀環境存在較大的不確定性，國際環境變化影響供應鏈及海外拓展；芯片緊缺可能影響相關公司的正常生產和交付，公司出貨不及預期；信息化和數字化方麵的需求和資本開支不及預期；市場競爭加劇，導致毛利率快速下滑；主要原材料價格上漲，導致毛利率不及預期；匯率波動影響外向型企業的匯兌收益與毛利率；大模型算法更新迭代效果不及預期，可能會影響大模型演進及拓展，進而會影響其商業化落地等；汽車與工業智能化進展不及預期等。
報告來源
證券研究報告名稱：《全球產業趨勢投資看算力，國內看B端應用，端側AI打開更多可能性》
對外發布時間：2024年7月16日
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司
本報告分析師：
於芳博 SAC 編號：S1440522030001
辛俠平 SAC 編號：S1440524070006
09蘋果推出Apple Intelligence並與OpenAI合作，加速布局端側AI
半導體：台股服務器產業鏈相關廠商樂觀展望AI服務器需求，同時反饋傳統服務器需求出現回暖。AI算力與傳統算力需求呈現相輔相成的情況，帶動傳統服務器需求優於預期；
消費電子：蘋果WWDC全球開發者大會發布AI進展，與OpenAI達成合作，蘋果股價受益創曆史新高；
汽車電子：5月國內乘用車廠商銷量創曆史新高，新能源汽車產銷保持增長，新能源汽車滲透率有望進一步提升。
消費電子：蘋果WWDC全球開發者大會發布AI進展，與OpenAI達成合作，蘋果股價受益創曆史新高
北京時間6月11日，蘋果全球開發者大會（WWDC）如期舉行。蘋果通過推出Apple Intelligence在其生態係統中集成了先進的人工智能功能，增強了用戶交互並簡化了設備功能。
Apple Intelligence深度集成於iOS 18、iPadOS 18 和macOS Sequoia中，充分運用Apple芯片對語言和圖像的理解與創作能力，可做出多種跨app操作，同時結合個人場景，為用戶簡化和加快日常任務流程。在智能寫作方麵，Apple Intelligence為用戶解鎖提高寫作和溝通的新方式。iOS 18、iPadOS 18和macOS Sequoia內置可以全係統調用的新工具Writing Tools，讓用戶能在郵件、備忘錄、Pages文稿和各類第三方app中對文本進行改寫、校對和摘要。在圖像創作方麵，借助於Image Playground，用戶可在數秒間創作出有趣的圖像，且有動畫、插畫、手繪三種樣式可以選擇。Image Playground使用簡單，並且直接內置在信息等多款app中，也可作為一款單獨的app進行安裝和使用。所有圖像均在設備端創建生成，讓用戶可以不受圖像數量限製。
此次蘋果WWDC上，Siri的轉型是最受關注的亮點之一。憑借Siri AI的重大功能，蘋果的得力助手變得更加智能、響應速度更快。AI驅動的改進使Siri能夠處理更複雜、更細微的命令，使其成為蘋果生態係統中更不可或缺的一部分。最值得注意的功能之一是Siri改進了自然語言處理能力。這使Siri能夠理解和處理更長、更複雜的句子，使交互更加流暢和自然。用戶現在可以要求Siri執行多步驟任務，而無需將其分解為更簡單的命令。此外，蘋果宣布與OpenAI合作，把ChatGPT集成到操作係統，由GPT-4o版本提供支持。用戶可以呼喚Siri，以及在全係統的寫作工具中調用ChatGPT，實現聊天機器人、圖像生成等功能。
雖然WWDC 2024主題演講當日蘋果股價收跌，但第二天蘋果股價飆升至曆史新高，反應了投資者和公眾經過一段時間消化了蘋果在WWDC上的重要發布內容，對蘋果在AI上的競爭實力，以及蘋果AI推動的換機周期等問題更為樂觀。
風險提示：未來中美貿易摩擦可能進一步加劇，存在美國政府將繼續加征關稅、設置進口限製條件或其他貿易壁壘風險；目前仍處於5G網絡普及階段，相關技術成熟度還有待提升，應用尚未形成規模，存在5G應用不及預期風險；宏觀環境的不利因素將可能使得全球經濟增速放緩，居民收入、購買力及消費意願將受到影響，存在下遊需求不及預期風險；大宗商品價格仍未企穩，不排除繼續上漲的可能，存在原材料成本提高的風險；全球政治局勢複雜，主要經濟體爭端激化，國際貿易環境不確定性增大，可能使得全球經濟增速放緩，從而影響市場需求結構，存在國際政治經濟形勢風險。
報告來源
證券研究報告名稱：《周報：蘋果推出Apple Intelligence並與OpenAI合作，加速布局端側AI》
對外發布時間：2024年6月17日
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司
本報告分析師：
劉雙鋒 SAC編號：S1440520070002
範彬泰 SAC編號：S1440521120001
孫芳芳 SAC編號：S1440520060001
喬磊 SAC編號：S1440522030002
章合坤 SAC編號：S1440522050001
郭彥輝 SAC編號：S1440520070009
研究助理 鄭寅銘
研究助理 何昱靈
10 端側AI催化密集，海風、衛星互聯網有望提速
核心觀點：當前海風板塊的核心矛盾在是行業招標和政策波動。二季度以來，壓製海風的江蘇、廣東兩省的政策問題已經逐步有了眉目，當下招標將成為行業景氣度的核心觀察指標。我們對國內海上風電各項目逐個進行梳理，主要用於判斷國內2024年、2025年裝機及2024年下半年及以後招標情況。預計2024年新增海風並網8-10GW，2025年新增海風並網12-15GW，根據項目最新進度，預計10GW海風項目有望在2024年下半年或2025年上半年開啟海纜、風機招標，2024年下半年進入招標高峰。
AI PC是端側AI落地最快的應用之一，5月21日，微軟宣布推出專為AI體驗而設計的Windows 11 AI PC，並將於6月18日起在微軟Surface 以及戴爾、宏碁、華碩、惠普、聯想等OEM 合作夥伴陸續推出的輕薄時尚設備上實現。聯想預計今年AIPC產品出貨量占比15%-20%、2026年市場占比達50%-60%。惠普預計AIPC將占今年下半年總出貨量的10%左右，在2025年和2026年財務影響將“更為重要”，預計三年後AIPC出貨量占比將達到50%左右。展望6月，端側AI將繼續迎來多重催化，包括6月4日-6月7日台北國際電腦展及展前的英偉達CEO AMD CEO主題演講、6月10日-6月14日蘋果開發者大會等。看好端側AI未來發展，通信板塊關注模組、散熱等環節機會。
5月26日，江蘇省招標投標公共服務平台發布大豐85萬千瓦海上風電項目風機基礎建造、施工及風機安裝招標。從業主方近期積極的表現來看，預計受審批影響停工兩年半的江蘇海上風電項目有望於近期重啟。根據CWEA，截至2023年末國內海上風電累計裝機容量為37.7GW，考慮江蘇、廣東等地出現的項目延期，結合各省海上風電規劃，我們預計2025年末我國海上風電裝機量有望超60GW，意味著2024、2025年累計新增裝機近23GW。2024年上半年開工量一般，部分省份為完成“十四五”並網目標，預計2024年下半年、2025年海風裝機有望提速。此外，海外海底電纜需求爆發，海外巨頭prysmian 24Q1海纜在手訂單132億歐元，將利好國內有出海能力的頭部海纜廠商。
國際電信聯盟官網顯示，上海藍箭鴻擎科技日前已向國際電聯提交“鴻鵠三號”衛星星座申請備案，該星座含10000顆衛星。近日，中國時空信息集團在雄安成立，由中國星網持股55%，兵器工業持股25%，中國移動持股20%。預計今年年中我國將正式進入衛星互聯網組網階段，建議參考5G的投資節奏來投資衛星互聯網產業鏈，先衛星製造，再衛星終端。
風險分析：國際環境變化對供應鏈的安全和穩定產生影響，對相關公司向海外拓展的進度產生影響；人工智能行業發展不及預期，影響雲計算產業鏈相關公司的需求；市場競爭加劇，導致毛利率快速下滑；匯率波動影響外向型企業的匯兌收益與毛利率，包括ICT設備、光模塊/光器件等板塊的企業；數字經濟和數字中國建設發展不及預期等；電信運營商的雲計算業務發展不及預期；運營商資本開支不及預期；雲廠商資本開支不及預期；通信模組、智能控製器行業需求不及預期。
報告來源
證券研究報告名稱：《端側AI催化密集，海風、衛星互聯網有望提速》
對外發布時間：2024年6月2日
報告發布機構：中信建投證券股份有限公司
劉永旭SAC 編號：S1440520070014
閻貴成SAC 編號：S1440518040002
SFC 編號：BNS315
武超則SAC 編號：S1440513090003
SFC 編號：BEM208
汪潔 SAC 編號：S1440523050003
11Windows 11 AI PC即將上市，看多端側AI未來發展
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