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来源：中信建投证券研究
DeepSeek发布的R1模型在保持优异性能指标的同时大幅降低训练和推理成本 ，在行业内引起巨大反响 ，推荐重点关注端侧应用场景的发展 。高性能、轻量化 、低成本的模型能力将显著推动端侧AI产业发展 。端侧硬件设备是将大模型能力进行实物化输出落地的关键环节，近日OpenAI 的 CEO Sam Altman 在接受媒体采访时也透露 OpenAI 将开发可替代手机的生成式 AI 专用终端。国内物联网模组厂商在端侧AI领域具备先发优势 ，并积极进行产业布局 ，建议重点关注 。
中信建投证券计算机 、人工智能、电子 、通信等团队推出【端侧AI产业链系列研究】，并持续更新相关成果：
通信：云厂Capex持续高增 ，关注Deepseek算力服务与端侧
通信：重点推荐端侧AI产业
电子：AI终端系列报告三：端侧AI渐起 ，硬件迎来升级
通信：重视端侧AI机会和ASIC带来的产业变化
电子：AI端侧应用兴起，国产高端芯片亟需国产化
计算机：苹果及华为发布会召开在即，关注端侧AI进展
人工智能：GPT-4o mini 推出 ，更快 、更小、更便宜 ，端侧AI落地加速
人工智能：全球产业趋势投资看算力，国内看B端应用 ，端侧AI打开更多可能性
电子：苹果推出Apple Intelligence并与OpenAI合作 ，加速布局端侧AI
通信：端侧AI催化密集，海风、卫星互联网有望提速
计算机：Windows 11 AI PC即将上市 ，看多端侧AI未来发展
电子：AI终端系列报告二：AI开启智能手机新时代
电子：周期复苏+AI共振 ，开启AI PC发展元年
01云厂Capex持续高增，关注Deepseek算力服务与端侧
北美四家云厂商相继发布了财报 ，资本开支保持高速增长的趋势 ，算力基础设施产业链依旧维持较高景气度 。2024Q4资本开支总计为795亿美元，同比增长76.75% ，环比增长22.60%。2024年全年达2504亿美元 ，同比增长62% 。为了满足不断增长的算力需求以及确保未来在AI领域的竞争力，云厂商资本开支持续创新高，用于建设AI基础设施 ，建议重视算力产业链 。
DeepSeek发布的R1模型在保持优异性能指标的同时大幅降低训练和推理成本 ，在行业内引起巨大反响，推荐重点关注端侧应用场景的发展。高性能 、轻量化 、低成本的模型能力将显著推动端侧AI产业发展。端侧硬件设备是将大模型能力进行实物化输出落地的关键环节 ，近日OpenAI 的 CEO Sam Altman 在接受媒体采访时也透露 OpenAI 将开发可替代手机的生成式 AI 专用终端 。国内物联网模组厂商在端侧AI领域具备先发优势 ，并积极进行产业布局，建议重点关注 。
近日 ，中国电信、中国联通 、中国移动三大运营商相继宣布上线 DeepSeek ，建议关注算力/云服务商。中国电信通过天翼云全场景上架 DeepSeek，提供从部署到推理 、微调的全流程服务 。联通云已基于星罗平台实现国产及主流算力适配多规格DeepSeek-R1模型 ，兼顾私有化和公有化场景 ，提供全方位运行服务保障 。中国移动移动云则全面上线 DeepSeek，实现全版本覆盖、全尺寸适配 、全功能使用。DeepSeek作为开源AI大模型 ，云厂商或应用厂商可以选择进行本地化或云端部署 ，预计将拉动对于算力基础设施的需求，算力服务提供商 、私有云/公有云服务厂商等有望获益 。
风险提示：国际环境变化对供应链的安全和稳定产生影响，对相关公司向海外拓展的进度产生影响；人工智能行业发展不及预期 ，影响云计算产业链相关公司的需求；市场竞争加剧 ，导致毛利率快速下滑；汇率波动影响外向型企业的汇兑收益与毛利率，包括ICT设备、光模块/光器件等板块的企业；数字经济和数字中国建设发展不及预期等；电信运营商的云计算业务发展不及预期；运营商资本开支不及预期；云厂商资本开支不及预期；通信模组 、智能控制器行业需求不及预期 。
报告来源
证券研究报告名称：《云厂Capex持续高增 ，关注Deepseek算力服务与端侧》
对外发布时间：2025年2月10日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
阎贵成 SAC 编号：S1440518040002SFC 编号：BNS315
刘永旭 SAC 编号：S1440520070014
SFC 编号：BVF090
武超则 SAC 编号：S1440513090003SFC 编号：BEM208
杨伟松SAC 编号：S1440522120003
尹天杰SAC 编号：S1440524070016
研究助理：朱源哲
02重点推荐端侧AI产业
DeepSeek在保持模型优异性能指标的同时大幅降低训练和推理成本。DeepSeek-V3 使用 2048 块 H800 GPU 完成了 6710 亿参数的训练 ，训练成本为 557.6 万美元，DeepSeek-R1模型的每百万输出 tokens 为 16 元 ，均显著低于同等水平的模型成本 。
利用DeepSeek模型生成的数据样本实现小参数量的模型蒸馏 ，提升模型性能 。DeepSeek R1 生成 80 万条高质量推理数据样本，对较小的基础模型实现模型蒸馏 ，如 DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 1.5B 、DeepSeek - R1 - Distill - Llama - 8B等。
高性能、轻量化 、低成本的模型能力将显著推动端侧AI产业发展 。端侧硬件设备是将大模型能力进行实物化输出落地的关键环节 ，近日OpenAI 的 CEO Sam Altman 在接受媒体采访时也透露 OpenAI 将开发可替代手机的生成式 AI 专用终端 。国内物联网模组厂商在端侧AI领域具备先发优势，并积极进行产业布局。
风险提示：国际环境变化；人工智能发展不及预期；市场竞争加剧；汇率波动；数字中国发展不及预期；下游资本开支和需求不及预期。
报告来源
证券研究报告名称：《重点推荐端侧AI产业》
对外发布时间：2025年2月5日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
阎贵成 SAC 编号：S1440518040002
SFC 编号：BNS315
刘永旭 SAC 编号：S1440520070014
SFC 编号：BVF090
武超则 SAC 编号：S1440513090003
SFC 编号：BEM208
03AI终端系列报告三：端侧AI渐起 ，硬件迎来升级
巨头相继入局 ，端侧AI渐起 。2023-2024年云端AI基础设施的资本投入大幅增长，且增长势头预计维持 。资本开支用于构建强大的计算和数据存储能力，使得大模型能力不断迭代增长 ，但模型之间差异在缩小。这些技术需要在终端设备上应用落地 ，最终通过这些应用/终端实现商业价值的转化，从而形成一个从投资到变现的完整闭环 。目前 ，Meta 、字节、小米等巨头已经开始大力布局端侧AI ，抢夺AI Agent入口 。除了手机、PC 、眼镜 、耳机外，潜在的端侧AI基数巨大 ，家电、机器人 、智能车 、教育办公设备、玩具等都受益于端侧AI的趋势 ，AI嵌入将带来广泛的硬件升级。重点关注算力 、存储 、连接、电力等硬件环节 。
端侧AI的潜在爆品：智能眼镜 。AI眼镜成本 、售价降至合理区间，2025年将成AI眼镜爆发元年。Meta发布的AI眼镜价格低至299美元 ，已经与常规眼镜的价格（千元人民币）差距不大 。根据The Verge数据 ，截至2024年5月Ray-Ban Meta出货量已超过100万副，全年预计超过200万副 ，同时随着更多玩家加入 ，预计2025年将成为AI眼镜市场爆发元年 。根据Wellsenn XR预计，2025年后全球AI智能眼镜市场迅速增长，到2030年全球AI智能眼镜销量有望达到8000万副。继Meta之后 ，互联网厂商 、手机厂商及诸多XR公司纷纷布局AI眼镜 ，2024年下半年开始各品牌AI眼镜密集发布，雷鸟、Rokid 、百度 、闪极等发布多款AI眼镜新品 ，力求产品在重量、价格、AI表现等方面超越Ray-Ban Meta ，推动行业进入快速增长期 。
硬件迎来升级，重点关注端侧算力 、连接 、存储、电力等环节 。端侧AI有望复制云侧的资本开支增长 ，推动硬件环节的升级 ，算力 、存储 、连接、电力等受益。1）算力+连接：端侧处理器核心升级点为算力与连接能力，依据不同产品的应用特点及可行的模型部署方式 ，升级侧重点不同。未来待某类形态的销售规模达到千万量级后 ，可能会有厂商定制优化的处理器产品系列面世 。关注SoC 、MCU 、ISP 。2）存储：随着功能的增加，为了存储更多固件和代码程序 ，以及端侧模型的本地推理运算 ，小型AIoT设备的DRAM、NAND及NOR Flash均有扩容趋势。关注NOR Flash 、存算一体等 。3）电池：电芯数量 、能量密度提升，快充普及都将优化续航和补能体验；散热：端侧AI算力提升，散热材料迎来确定性升级机遇 。除此以外 ，品牌/代工、光学 、传感器等环节也值得关注。
风险提示：
宏观环境波动风险 。行业竞争激烈 。未来不排除中美贸易摩擦可能进一步加剧 、美国加大对中国半导体行业的遏制、设置进口限制条件或其他贸易壁垒的可能性 ，从而导致部分公司面临设备、原材料供应发生变动等风险，正常生产活动受到一定的限制 ，可能阻碍AI产业相关应用的进一步推广。
报告来源
证券研究报告名称：《消费电子：AI终端系列报告三：端侧AI渐起 ，硬件迎来升级》
对外发布时间：2025年1月14日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
刘双锋 SAC编号：S1440520070002
庞佳军 SAC编号：S1440524110001
郭彦辉 SAC编号：S1440520070009
王定润 SAC编号：S1440524060005
何昱灵 SAC编号：S1440524080001
04重视端侧AI机会和ASIC带来的产业变化
博通本周发布FY2024Q4季报，公司乐观展望未来XPU需求 ，本周股价创新高 。公司法说会表示：“特定的超大规模客户（hyperscalers）已经开始开发自己的客制化AI或XPUs ，并通过开放且可扩展的以太网网络连接 。我们目前拥有三个超大规模客户，他们已经开发了自己的多代AI XPU 路线图 ，并将在未来三年内以不同的速度部署。到2027 年 ，我们相信他们每个人都计划在单一结构上部署100 万个XPU 集群 。我们预计2027 财年， XPU 和网络AI 收入的潜在市场规模（SAM）将达到600 亿至900 亿美元 。我们完全有能力抓住这一机遇 ，获得领先的市场份额 ，预计这将推动我们2024 年122 亿美元的AI收入强劲成长。此外，我们已被另外两家超大规模客户选中，并且正在为他们自己的下一代AI XPU 进行高级开发 ，我们的目标是在2027 年之前将这些潜在客户发展为创收客户 ，因此可以显著扩展此SAM。”
综合近期海外科技公司的财报来看，算力的需求及展望保持强劲 ，AI应用的发展和收入超预期 ，人工智能是整个科技行业的重要主线 。我们坚定推荐算力板块相关公司，超大规模客户在ASIC方面积极布局 ，将进一步打开市场规模 ，关注其可能带来的产业变化 。
OpenAI “连续12天直播发布 ”的第5天，OpenAI表示 ，ChatGPT 已全面接入苹果 ，包括 iPhone 、iPad 和 Mac，支持 Apple Intelligence的苹果设备即可开启 ChatGPT 功能。下周12月18日-19日 ，火山引擎将举办2024冬季火山引擎FORCE原动力大会 ，会议将开设扣子开发者日 、硬件终端以及豆包MarsCode等专场分论坛，探索大模型开发、应用 、落地实践 。端侧AI产业发展提速，建议关注AI模组机会 。大模型厂商本质上是软件服务商 ，可以借助AI模组等硬件厂商的能力进行实物化输出 ，帮助终端厂商更顺利的进行应用落地，通过“端侧算力+通信+API ”功能的AI模组产品 ，直接可以将大模型能力带入到各种终端设备 ，从而变成“AI终端”。
此外，本周量子计算迎来重要进展 。谷歌发布全新的量子芯片Willow ，在一个标准基准计算任务中 ，Willow用时不到5分钟完成 。如今世界上最快超算Frontier要完成同样任务，则需要10亿亿亿年。并且Willow取得了量子计算领域决定性的技术突破 ，随着量子比特数量的增加 ，误差呈指数级下降 。
风险提示：国际环境变化对供应链的安全和稳定产生影响，对相关公司向海外拓展的进度产生影响；人工智能行业发展不及预期 ，影响云计算产业链相关公司的需求；市场竞争加剧 ，导致毛利率快速下滑；汇率波动影响外向型企业的汇兑收益与毛利率，包括ICT设备 、光模块/光器件等板块的企业；数字经济和数字中国建设发展不及预期等；电信运营商的云计算业务发展不及预期；运营商资本开支不及预期；云厂商资本开支不及预期；通信模组、智能控制器行业需求不及预期 。
报告来源
证券研究报告名称：《重视端侧AI机会和ASIC带来的产业变化》
对外发布时间：2024年12月15日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
刘永旭 SAC 编号：S1440520070014SFC 编号：BVF090阎贵成 SAC 编号：S1440518040002SFC 编号：BNS315武超则 SAC 编号：S1440513090003SFC 编号：BEM208
汪洁SAC 编号：S1440523050003
尹天杰 SAC 编号：S1440524070016
05AI端侧应用兴起，国产高端芯片亟需国产化
终端创新：巨头加码终端侧AI算力 ，应用落地驱动产业发展
混合AI有望成趋势 ，端侧AI价值显现
云边协同的混合式AI架构对AI的规模化扩展起到重要作用。根据高通《混合AI是AI的未来》白皮书，随着生成式AI正以前所未有的速度发展以及计算需求的日益增长 ，AI处理必须分布在云端和终端进行 ，才能实现AI的规模化扩展并发挥其最大潜能 。与仅在云端进行处理不同，混合AI架构可以根据模型和查询需求的复杂度等因素 ，在云端和边缘终端之间分配并协调AI工作负载 。云端和边缘终端如智能手机 、汽车 、个人电脑和物联网终端协同工作 ，能够实现更强大、更高效且高度优化的AI。
终端侧AI具有成本 、能耗 、可靠性、隐私 、安全和个性化优势。
成本优势：AI推理的规模远高于AI训练 。模型的推理成本将随着日活用户数量及其使用频率的增加而增加 。在云端进行推理的成本极高，这将导致规模化扩展难以持续。将一些运算负载从云端转移到边缘终端 ，可以减轻云基础设施的压力并减少开支 。
能耗优势：边缘终端能够以很低的能耗运行生成式AI模型 ，尤其是将处理和数据传输相结合时 。
可靠性 、性能和时延：当生成式AI查询对于云的需求达到高峰期时，会产生大量排队等待和高时延 ，甚至可能出现拒绝服务的情况。向边缘终端转移计算负载可防止这一现象发生 。
隐私、安全和个性化：由于数据处理完全在本地进行 ，终端侧AI有助于保护个人信息，以及企业和工作场所中的机密信息 。以本地和云端分别运行AI大模型制作行程安排为例，本地AI大模型通过长期学习用户行为 ，并利用本地存储的信息 ，可以给出更贴合用户生活习惯、更准确的建议。相较之下，如果云端模型需要访问用户本地存储的文件 、浏览记录等信息再给出个性化的建议 ，用户通常较难接受 。
边缘侧已具备运行AI的实践基础 ，未来将支持多样化的生成式AI模型 。在生成式AI出现之前，AI处理已在终端侧获得应用 ，越来越多的AI推理工作负载在手机 、PC等边缘终端上运行。例如2017年发布的华为麒麟970首次在手机SoC中引入了NPU ，提高设备在图像识别等基于AI的功能方面的效率和性能 。苹果、三星等厂商也先后跟进，使AI算力成为旗舰手机芯片的标配 。当下随着终端侧的算力持续提升 ，软件侧加强对大模型的蒸馏 ，边缘端设备逐步具备运行丰富的生成式AI功能。例如Stable Diffusion等参数超过10亿的模型已经能够在手机上运行，且性能和精确度达到与云端处理类似的水平。未来 ，拥有100亿或更多参数的生成式AI模型将能够在边缘端运行 。
终端设备有望在AI的催化下迎来新一轮创新周期 。生成式AI正在驱动新一轮内容生成 、搜索和生产力相关用例的发展 ，覆盖包括智能手机 、PC、汽车 、XR以及物联网等终端品类，提供全新的增强用户体验。以PC为例，AI大模型已能够有效地处理文档撰写和演示文稿制作等任务 ，完美契合PC作为生产力工具的定位 。此外 ，在以终端为中心的混合AI架构中，多数任务能够在PC本地运行 ，既保护隐私 ，又能及时响应 。新兴的发展趋势有望带动新一轮的产品创新周期，全球科技巨头正加速投入。
1.3.2 AI手机：软硬件生态落地 ，驱动换机周期
AI手机的萌芽期——激增的音频/图像数据处理需求推动了AI手机的早期探索 。智能手机构建本地AI能力历时已久 ，前期主要用于加速特定任务 。在移动互联网和手机智能化发展的促进下，用户对于音频 、图像数据的处理需求快速攀升 ，而传统的CPU、GPU分别存在计算速度慢 、能耗高等问题。从2015年高通的骁龙820首次集成高通AI引擎以加速音频处理 ，到2017年华为 、苹果分别在麒麟970和A11中加入NPU模块以加速图像处理，智能手机本地的AI算力在不断进步 。总体而言 ，这一时期的AI手机主要利用NPU或其他AI加速硬件对特定任务如图像处理、语音识别进行加速 。这些应用完成了AI手机的早期探索 ，一定程度上改善了用户的体验，但并没有引入全新的使用场景。
AI手机新阶段——大模型驱动智能化升级，将成为新一代AI手机的核心特点 。AI大模型激发了将更先进的AI能力集成到智能手机中的愿景 。AI大模型 ，如GPT-4表现出在多种任务上的卓越性能 ，包括自然语言理解 、对话生成和复杂的推理任务。这些模型的复杂性和所需的计算资源远远超出了传统手机应用的范畴，但它们的成功激发了将更先进的AI能力集成到移动设备中的愿景。将AI大模型运用到手机上可能会大大提升手机的智能化程度 ，使得设备能够执行更复杂的任务 ，提供更个性化的体验，并更有效地处理大量数据 。例如 ，手机可以使用AI模型来优化语音 、图像处理等传统加速任务 ，并提供高度个性化的推荐，甚至进行实时的语言翻译和复杂的对话交互 。
新一代AI手机具备可端侧运行AI大模型 ，且AI算力较高的特征。能否通过本地运行AI大模型提升智能化体验将成为新一代AI手机发展的关键 。根据OPPO《AI手机白皮书》的定义 ，新一代AI手机需要支持包括Stable Diffusion和各种大语言模型在内的Gen AI模型在端侧运行，而为了更高效地运行大模型 ，NPU算力应大于30TOPS 。
AI手机趋势如下：
1、端云混合：AI大模型在云端与终端混合运行将是一段时间内的主流解决方案。AI大模型可以按照云端运行、终端运行 、混合运行三种模式在手机上落地：（1）基于云端运行：云端运行存在时延 、隐私的问题 ，且企业由于承担推理成本需要考虑AI应用推广与商业化的平衡 。（2）基于终端运行：手机由于算力、存储等硬件条件的限制，能本地运行的模型参数量有限，执行的任务复杂度较低 。（3）混合运行：综合了前者的优缺点 ，但或许是当下生成式AI规模化扩展的最优解 ，也是各大厂商AI手机普遍采用的思路。
通过三星S24可以窥见AI手机端云混合的初级形态 。以三星S24为例，简易AI应用如通话语音翻译离线运行 ，复杂应用如文生图 、圈选即搜则由Google等云端大模型提供支持 。
苹果Apple Intelligence发布 ，端云三大模型混合，实现跨应用执行操作能力。2024年6月苹果WWDC上展示了Apple Intelligence ，其是iPhone 、iPad和Mac等苹果终端的个人智能系统AI平台 ，支持端侧、云端大模型同步运行，能够实现苹果自身的跨应用操作 、连续对话和上下文理解等功能 ，其中跨应用整合是最大的功能亮点 ，未来苹果将开放SDK全方面支持三方应用调用系统AI 。Apple Intelligence的层级具体可描述为“端侧30亿参数大模型+私密云端大模型+第三方大模型调用 ” 。前两者为苹果自研，其中本地模型具备约30亿参数 ，测试得分高于诸多70亿参数的开源模型（Mistral-7B 或 Gemma-7B）；云上模型通过私有云计算部署在在Apple芯片服务器上 ，运行的更大云端语言模型。目前公布的第三方大模型调用技术支持为 GPT-4o。苹果自研Apple Intelligence在性能上已经足以满足到用户的基本需求，因此Apple Intelligence在逻辑上会优先使用端侧及苹果私密云端大模型给予用户支持，对于第三方大模型调用的优先级则后置 。
2 、本地化AI：大模型轻量化与硬件性能突破将支撑本地运行更强大AI大模型 。手机端运行AI大模型需要通过量化、压缩 、条件计算 、神经网络架构搜索和编译 ，在不牺牲太多精度的前提下对模型进行缩减。高通已经将FP32模型量化压缩到INT4模型 ，实现64倍内存和计算能效提升 。高通的实验数据表明，在借助高通的量化感知训练后 ，不少AIGC模型可以量化至INT4模型 ，与INT8相比，性能提升约90% ，能效提升大约60% 。
核心硬件配置升级支撑更高参数量模型的本地化部署。高通、联发科新一代SoC在基础性能提升的同时 ，对生成式AI处理进行了优化，可在手机上直接运行百亿参数模型 。各大手机厂商也开始在手机中配置12/16G甚至更高的的DRAM容量 ，为更高参数的大模型运行提供基础 。
3 、个人慧助：AI赋能操作系统内核 ，个人智慧助理式操作系统成为趋势。
手机厂商布局手机操作系统，构筑融合AI的基础 。谷歌安卓系统以开源特性和丰富应用生态 ，占据主导地位 。苹果iOS系统以封闭生态圈和出色的用户体验赢得大量用户的青睐。华为鸿蒙操作系统奋起直追 ，主打分布式能力 。其他手机厂商也纷纷打造自家操作系统，强化技术独立的同时构筑搭载系统级AI的基础 。
AI赋能操作系统创新，打造个人智慧助理式操作系统。AI手机操作系统竞争再度升级 ，手机操作系统不再局限于界面和应用 ，而是向更智能 、个性化的方向迈进。未来有望通过自研端侧大模型赋能操作系统“个性化成长 ”，加持意图识别人机交互 ，基于用户自己的行为和数据去学习和理解他的意图 ，形成个人智慧助理式个人化操作系统 。AI agent（具备交互、搜索、翻译 、个性推荐 、日程管理等能力）、跨应用功能统一调用 、用户隐私保护 、个性化和自适应等将成为AI操作系统的重要特征 。AI赋能操作系统带动智能手机竞争从硬件拓展至软件体验。
4、竞争格局：“堆叠硬件”竞争局限有望被打破，大模型能力决定红利分配 。
AI手机发展将推动智能手机市场进入新的竞争阶段 。随着华为在市场上的重新崛起 ，防守市场份额并投资开发全新的亮眼功能成为其他厂商聚焦重心 ，AI成为关键因素，有望打破原有“堆叠硬件 ”的竞争局限 ，刺激创新加速并深刻改变商业模式 ，大模型能力决定红利分配方式。
高度个性化体验推动创新，AI算法和硬件的优化适配成为重点 。AI手机可以根据用户的习惯和偏好 ，自动调整手机设置 ，推荐相关内容，甚至预测用户需求，高度个性化的体验将推动厂商在软件和服务上进行更多创新 ，如图像识别 、语音交互 、健康监测等 ，为厂商提供新的竞争领域，厂商之间的竞争将不再仅仅局限于硬件规格 ，还包括如何优化算法和硬件配合以更好地支持AI应用 。
手机厂商与大模型厂商竞合并存 ，市场发展红利进一步向头部集中。一方面，手机厂商与大模型厂商合作 ，大模型厂商借助手机厂商的渠道和用户基础推广技术并变现 ，手机厂商利用大模型厂商的技术提升品牌价值和产品竞争力 。另一方面，手机厂商希望拥有自主AI技术保持独立性和竞争优势 ，与专门提供AI服务厂商形成竞争 。而不同于堆叠硬件的简单粗暴模式 ，培育优质大模型周期长、成本较高，未来市场格局或将向头部手机厂商自研AI ，头部大模型厂商赋能尾部手机厂商（不排除会如SOC出现高通 、联发科一样出现独大的大模型厂商）方向演变 ，市场发展红利将向头部手机厂商与大模型厂商集中。
AI大模型与智能手机结合有望驱动新一轮换机周期 。重大创新是手机换机潮的核心驱动力 。2007年iPhone初代发布，再到2010年4G兴起，智能手机与功能手机的使用体验拉开明显差距 ，智能手机因此开始大范围取代功能手机 ，出货量进入持续多年的快速增长期。此后，智能手机在摄像头 、屏幕等硬件设计上继续微创新。而近几年智能手机无论是革命性的还是微创新都陷入瓶颈 ，换机周期大幅拉长 ，根据TechInsights，2023年全球智能手机换机周期创新高（51个月） ，换机率创新低（23.5%） 。AI技术正为智能手机市场注入新的活力 。若AI手机实现使用体验的革命性创新 ，将复刻智能手机取代功能手机的高速增长。通过融入AI大模型，新一代AI手机有望改善用户体验、创造差异化竞争优势 ，成为缩短手机换机周期和加速市场复苏的关键驱动力 。
2024年全球智能手机出货量反弹 ，2025年有望继续增长 。全球智能手机2023年出货量约11.7亿台，同比下降3.2%。过去三个季度 ，全球及中国智能手机出货量恢复 ，根据IDC，24Q1-Q3全球智能手机出货量同比分别增长11.9% 、9.0% 、4.0%，中国市场的出货量同比分别增长6.5%、9.2%、3.2% 。随着消费温和复苏 ，折叠屏等新品起量以及AI赋能 ，2024年全球智能手机市场回归增长的正轨，预估2024年全球智能手机出货量将恢复到约12亿部 ，同比增长2.8% 。2023年中国智能手机出货量约2.7亿台 ，同比下降5.0%，创近10年以来最低出货量 ，预计2024年中国智能手机市场出货量有望恢复到约2.8亿台 ，同比增长2.3%，将实现2021年以来首次同比增长。展望2025年 ，各家旗舰机引入AI大模型 ，以及AI向中低价位机型下沉，或刺激消费者换机需求 ，智能手机出货量有望维持增长 。
从AI手机看 ，AI手机由高端机型向中端机型渗透，渗透率将快速提升 。2023年，安卓阵营具有AI算力并支持本地运行AI大模型的机型包括三星S24 、vivo X100 、OPPO Find X7等 ，上述机型均为搭载高通、联发科旗舰芯片的高端手机。2024年 ，小米15 、vivo X200 、荣耀Magic7等安卓旗舰手机搭载了新一代高通和联发科处理器，并将内存、散热 、电池等硬件进一步升级 ，以应对手机日益增长的端侧算力需求和配套硬件性能 。苹果的部分机型（iPhone 15pro及之后的机型）也在2024年10月的IOS18.1更新中支持了Apple Intelligence ，苹果部署了端侧小模型和云端大模型，预计IOS18.2引入ChatGPT 。我们预计随着各大品牌手机内嵌大模型 ，并且大模型开始真正能够解决用户部分需求而不单单是噱头 ，2025年AI手机的渗透率也将快速提升。
从2024年起，新一代AI手机出货量将大幅增长。根据OPPO《AI手机白皮书》 ，2024年全球新一代AI手机出货量将达到1.7亿台 ，占全球手机市场15%；2024年国内出货量将达到0.4亿台，并在2027年升至1.5亿台 ，占中国手机市场的51.9% 。
智能手机厂商可借助AI手机创新及相关卖点推动ASP持续增长 。全球智能手机市场的ASP自2016年持续上升 ，多摄像头 、5G等技术的创新进一步提高了物料成本是背后的重要原因之一。面对换机周期延长和零部件成本上升的双重压力，智能手机厂商有动力利用AI特性来区分其产品，吸引寻求最新技术和最佳性能的消费者 ，以支持价格调整并促进ASP的增长 。
从AI的跨应用执行操作能力看 ，苹果生态具有天然优势 。虽然安卓旗舰机型早在2023年下半年就搭配了高通骁龙8Gen3和联发科的天玑9300，支持端侧70亿及以上参数的大模型 ，从硬件上较快完成了配置升级。但由于芯片、大模型 、APP 、系统的各自独立 ，安卓厂商在软硬件一体化上打通各环节的速度较慢 。苹果基于操作系统、芯片 、大模型 、终端的一体化优势，并把握了用户入口和流量分发 ，且有能力快速将AI推广至Macbook、iPad、Airpods 、Watch 、智能家居等 ，形成统一、闭环的生态 。
从硬件看，AI+iPhone将推动iPhone进行一轮大的换机周期。换机周期取决于：（1）存量用户换机周期拉长至近年来最长 ，根据TechInsights ，2023年全球智能手机换机周期创新高（51个月），换机率创新低（23.5%）；（2）iPhone保有量创下历史新高 ，根据statistics ，iPhone全球保有量从2015年的5.7亿部增长至2023年的14.6亿部，而其中满足Apple Intelligence硬件要求的iPhone15 Pro和iPhone15 Pro Max的保有量不足1亿台；（3）Apple Intelligence将打通多端生态应用的边界，AI+iPhone将刺激消费者的换机欲望 。复盘iPhone历史的销售量和ASP ，可以看出 ，随着iPhone本身功能的迭代升级， iPhone ASP在逐年提升 。
AI技术融入iPhone将加速硬件规格的升级 ，BOM成本在持续提升。为了在本地运行AI大模型 ，智能手机的SoC必须提升处理能力，例如集成专门的AI处理引擎 ，存储容量也需相应增加 。此外 ，还需要更大容量的电池和更先进的电源管理芯片 、更高质量的摄像头传感器和光学组件 、更强的散热和射频性能 。AI将加快智能手机硬件规格的升级，从而带来整机成本的提升。2024年6月Apple Intelligence发布 ，9月iPhone 16发布 ，10月底IOS18.1更新，iPhone正式搭载端侧大模型。由于AI的融入 ，iPhone16硬件继续升级 ，预计iPhone17硬件有更大幅度升级，iPhone BOM成本提升，零部件厂商迎来量价齐升 。
1.3.3 AI PC：硬件算力与系统级AI功能逐步完善 ，AI PC出货量有望快速提升
AI PC将是AI终端重要落地应用场景 ，产业龙头已明晰新一代AI PC标准 。AI大模型已能够有效地处理文档撰写和演示文稿制作等任务，完美符合PC作为生产力工具的定位。此外 ，在以终端为中心的混合AI架构中 ，多数任务能够在PC本地运行，既保护隐私 ，又能及时响应 。新兴的发展趋势有望带动新一轮的产品创新周期 ，自2023年下半年开始，英特尔、高通 、微软及一众OEM厂商都在积极推动AI PC的发展 。初期 ，处理器包含NPU模块的电脑即为AI PC。2024年5月 ，微软发布了Copilot+PC，明确了Windows系统中的新一代AI PC标准：
（1） 设备必须配备NPU 、CPU和GPU ，NPU算力应当大于40 TOPS；
（2） 设备存储需要配备16GB RAM和256GB ROM；
（3） 设备需要支持微软的Copilot；
（4） 设备上之别配有Copilot物理按键
硬件端算力与内存规格快速升级 ，筑实端侧AI应用运行的基础 。
（1）NPU从无到有，AI算力快速提升超越基准线：苹果最早在PC处理器上加入NPU模块，M4系列的NPU算力达到38 TOPS ，相比前三代有明显提升 。高通的X-Elite/Plus系列 ，NPU算力为45 TOPS，成为首批满足Copilot+PC标准的处理器 ，于2024年6月上市。2023年Intel的Meteor Lake系列、AMD的Phoenix系列和Hawk Point系列成为旗下首款搭载NPU的PC处理器 ，但上述产品的NPU算力介于10-20 TOPS之间，并不满足微软主导的AI PC标准 。2024Q3 ，Intel推出了Lunar Lake（酷睿Ultra 200V）系列处理器 ，NPU算力最高达48 TOPS，整体AI算力最高达120 TOPS；AMD推出了Stirx Point（Ryzen AI 300）系列处理器 ，NPU算力最高达50 TOPS 。Windows阵营的PC处理器厂商全部完成了达成Copilot+PC标准的产品线迭代。此外 ，联发科正与英伟达合作开发AI PC处理器，预计将于2025年底实现量产 。
（2）异构算力单元推升综合AI算力 ，协同运作满足多样化需求：NPU 、CPU和GPU的异构算力单元已成为AI PC处理器的标配 。专为执行特定AI任务设计的NPU能使用比CPU 、GPU更具能耗效率的方式执行新一代AI应用。GPU因其通用性强、算力高的特点 ，仍是当下AI PC处理器AI算力的主要来源，多数高负载AI任务仍依赖GPU运行。以Intel Lunar Lake为例，NPU算力达到48 TOPS ，GPU算力则达到67 TOPS 。在此基础上 ，PC还可加装独立GPU提供额外算力 。根据Intel的预测，2024年-2025年期间 ，AI PC约40%的负载都将通过GPU执行 ，NPU执行的比例将从25%提升至30%，CPU执行的比例则从35%下调至30%。
（3）内存规格持续提升：PC端部署本地AI模型 ，需要足够大的内存将整个模型保存在其中 ，同时CPU/GPU和内存之间的带宽也是影响端侧大模型表现的参数 。微软定义的Copilot+PC要求内存容量最低为16GB，搭载Intel 、AMD新款处理器的Copilot+PC已普遍将内存提升至了32GB ，为AI模型的部署留下充足余量 。苹果为了Apple Intelligence在Mac端的应用 ，也放弃了8GB内存。2024年10月更新的M4版的iMac 、Mac Mini、Macbook Pro，基础内存配资全部从8GB增加到了16GB ，同时苹果宣布M2、M3版的Macbook Air机型现标配16GB内存 ，且起售价维持不变 。Intel Lunar Lake还采用了同苹果M系列一样的MoP（Memory on Package）封装方案，内存与处理器之间的距离缩短，大大减少了数据传输的延迟和功耗 。
AI PC端侧应用处于起步阶段 ，但其迅速发展的势头和大模型的潜力开启了爆款应用诞生的可能性。目前主流的边缘AI示例主要涵盖：（1）人机交互：如AI虚拟助手的语音或文字交流；（2）文本创作：撰写演讲稿 、文章等；（3）多媒体创作：涉及音频 、图像、视频素材的编辑与创新；（3）跨模态生成：文生图 、语音转文字等；（4）增强应用软件：例如会议视频人像背景分离 ，游戏体验个性化等 。随着开发者队伍的壮大，边缘AI应用的数量预计将快速增长 ，高通指出AI在终端的应用示例已从去年的1-2个增长至数百个 ，预计2024年将达到上千个 。在此发展势头下，鉴于边缘端AI应用除了其本质的延迟性和隐私保护优势外 ，也展现出了更广泛的能力 ，例如在生产力方面，具有大幅提升效率的潜力；在娱乐 、私人助手的角度 ，具有深度个性化的特点。这种全面的能力为未来爆款应用的诞生提供了坚实基础 。
在Wintel体系稳固的x86 PC领域 ，微软为AI PC发展的主导 。作为Windows操作系统的开发者，微软独具优势 ，能够在操作系统层面集成AI大模型。这种集成不仅使得操作系统能够提供个性化的AI助手 ，还允许其他应用调用这些模型，实现更自然的AI交互，同时确保个人隐私的安全。
微软正持续定义和开发系统级AI应用 。在2024年开发者大会上 ，微软公布了包括系统级AI应用在内的多项新进展：
（1）在系统级AI层面 ，微软已将AI功能遍及文件浏览器、图片浏览器 、系统设置 、通知以及各类系统级应用 。以系统级的翻译能力为例，PC端任何程序中播放的音频、视频都可以被实时翻译成40多种语言。在图像编辑方面 ，Copilot将支持本地生成和优化图像 ，视频画面实时增强等功能（例如延伸接触 、语音聚焦） 。
（2）Copilot获得了OpenAI GPT-4o的云端支持，首次具备了“读屏 ”能力 ，实现上下文感知和视觉感知功能 ，例如Copilot可理解屏幕端的游戏画面并给出操作建议 。
（3）基于系统级的AI功能和“读屏”能力，微软发布了召回（Recall）应用——用户可用自然语言回溯屏幕显示过的任何内容 ，重新定义Windows搜索功能。召回应用有一个时间轴 ，用户可以直接拖动找到自己需要的那个准确时间点，并直接暂停 、删除AI记录的内容 ，还可以设置白名单过滤掉指定的应用程序或网站 。召回应用可以完全在端侧运行 ，不需要上云，以保护用户隐私 。
苹果软硬件一体化开发，发力系统级AI与垂直领域AI增强用户体验。苹果通过自行研发操作系统、芯片 、大模型和终端设备 ，展现出强大的一体化优势 。苹果擅长通过系统级整合将复杂技术化繁为简 ，使AI功能自然融入用户的日常体验 。集成了Apple Intelligence的MacOs Sequoia不仅可以实现高效的系统级AI应用，还能够与iPhone 、iPad、AirPods等设备协同工作 ，形成统一闭环的跨设备生态体系。在系统级AI应用方面 ，苹果已在MacOS Sequoia中引入了全系统可调用的新工具——Writing Tools 。该工具支持用户在邮件、备忘录 、Pages文稿以及第三方应用中对文本进行重写 、校对和总结，从而提升效率 。而在专业软件领域 ，苹果则为独立应用引入了专用AI功能 ，例如 Final Cut Pro 新增了自动添加字幕和智能抠图等功能。这种系统级AI和垂直领域专用AI并行推进的策略不仅满足了普通用户的日常需求，也增强了专业创作者的生产力。
NPU已成为新款处理器标配 ，具备NPU的AI PC渗透率加速提升 。Arm阵营的高通、苹果 ，x86阵营的Intel 、AMD，都在其新款处理器产品中加入了NPU ，且未来的产品升级路线图表明 ，NPU已成为标配 。随着新产品上市对老产品逐步形成替代，可以预见未来具备NPU的PC将占据绝大部分新机出货量，具备NPU的AI PC（宽泛标准下的AI PC）渗透率也将快速提升。根据Canalys的统计数据 ，2024Q3全球具备NPU的AI PC出货量已达到1330万台 ，环比增长约51%，占当季PC总出货量的20% 。其中 ，Windows的市场份额从上一季度的41%上升至53% ，首次超过MacOS 。根据TechInsights的预测，具备NPU的AI PC渗透率将在2024年开始持续提升 ，从2024年的29%增至2029年的95%。
符合Copilot+PC标准的新一代AI PC将从高端产品线开始渗透 。除去苹果 ，目前Windows阵营中符合Copilot+PC标准的处理器包括高通X Elite/Plus，AMD的Ryzen AI 300与Intel的Lunar Lake 。2024Q3 ，搭载Snapdragon X系列芯片的Copilot+PC迎来了其首个完整的供应季 ，而AMD 、Intel符合Copilot+PC标准的新一代处理器也启动上市，共同推动Copilot+PC出货量开启增长。目前已上市的Copilot+PC起售价普遍在1000美元以上 ，从高端机型开始渗透 。根据IDC数据 ，2023年约33%的笔电价格高于1000美元，排除苹果后的比例约为22% 。2025年将是Copilot+PC首度有一整年在销售，因此我们预计2025年笔电中的Copilot+PC出货量渗透率将突破20%。
AI PC催化换机将使上游零部件受益 ，核心环节具有价值量提升机会 。
处理器：AI大模型全部或者部分能力在本地运行 ，都需要更强大的处理能力，对处理器提出了更高的性能要求 。因此 ，不仅CPU和GPU需进行升级以应对增强的计算需求 ，而且NPU可能成为标配，无论是作为SoC模块的一部分还是作为外挂组件 ，其性能需求都需要提高。
存储：（1）DRAM：不考虑内存硬件压缩等技术的前提下 ，70亿参数大模型采用INT8精度推理大约需要14GB DRAM。而且为确保整体流畅性，还需冗余量兼顾操作系统和其他软件的常驻内存 。因此DRAM容量具有明确的升级机会 ，微软的Copilot+PC已将DRAM下限定为16GB ，TrendForce数据显示2023年PC的平均DRAM仅为10.6GB，随着AI PC的普及 ，全球PC平均DRAM容量将持续升级 。（2）NAND Flash：鉴于未来操作系统与第三方软件可能分别集成大模型 ，同时大模型参数量将持续提升，终端设备将需要更高的NAND Flash容量用于长期存储。
在PC标准化与全球电子产业转移趋势中，中国台湾厂商享受到PC市场发展第一波红利 ，并占据PC产业链多数环节的主要份额 。当前随着联想、华为等本土PC品牌的份额持续提升 ，以及国产替代的进程不断推进，本土PC产业链也将持续成长 ，并有望受益于AI PC为产业带来的变革机遇 。
1.3.4 AI+硬件百花齐放 ，眼镜 、耳机 、音箱等产品迎来全新发展机遇
“AI+硬件 ”模式在办公、娱乐 、教育等领域百花齐放，未来有望在更多场景以更多品类形式进行应用。随着AI大模型逐步成熟 ，几乎所有硬件产品都可以加入AI元素来提升表现能力 。在AI大模型向着多模态 、端侧应用逐步发展背景下 ，“AI+硬件 ”在各类应用场景落地，催生出多种品类 。
AI眼镜市场迎来爆发元年 ，多方玩家开始积极布局。2023年9月 ，Meta与雷朋合作推出了名为Ray-Ban Meta的智能眼镜 。Meta眼镜为眼镜增加了摄像头、喇叭 、麦克风 。最重大的更新是Meta眼镜融入了AI功能，与一般智能耳机用语音实现音量调节 、拨打电话等简单指令类操作不同 ，Meta眼镜可以拍下用户当前正在观看的场景 ，调用Llama3多模态大模型的能力，回答用户的相关问，例如户外逛街查美食餐馆信息 ，室内做饭时查询菜单和烹饪方法。Meta眼镜的AI功能使其获得了不错的销售成绩 ，根据The Verge数据，截至2024年5月 ，Ray-Ban Meta出货量已超过100万副 ，全年出货量预计超过200万副 。继Meta后，百度于2024年11月发布了小度AI眼镜 ，预计2025年上市 。小米计划于2025年发布新一代AI眼镜。三星AI智能眼镜预计2025年上市。苹果内部也在推进代号“Atlas”的AI眼镜项目 。雷鸟、Rokid、蜂巢科技 、新视界 、宝岛眼镜、LOHO眼镜等也纷纷开始进入AI眼镜领域 。随着更多玩家加入 ，预计2025年将成为AI眼镜市场爆发元年。
耳机凭借轻量便携优势有望成为个人AI助理的硬件载体 。耳机具备天然的语音交互优势，其可作为AI控制入口 ，接收语音指令 ，具体的执行交给其他如手机等运算终端 。同时，相比手机 、眼镜 ，耳机更轻 、便携、可长时间佩戴 ，因此有望成为个人AI助理的主要载体，也吸引了众多科技公司的布局。三星早于今年7月发布了主打AI的Galaxy Buds 3 Pro，具备自适应降噪 、环境分析等功能 ，并能够配合 Galaxy 手机完成即时口译 。科大讯飞孵化的iFlyBuds也推出过支持AI录音降噪会议耳机系列产品 ，支持音视频录音 、现场录音、同传翻译等多项功能 。字节跳动在10月发布了首款AI智能体耳机Ola Friend，其背后连接字节自研的豆包大模型 ，可以通过唤醒词进入到豆包AI的连续对话。诺图科技数据显示 ，2024年8月，中国在线电商平台的AI耳机虽然在耳机/耳麦总销售额中仅占1.4% ，但增长速度惊人 ，与去年同期相比，销量增长763.3% ，销售额翻了近14.5倍 ，预计2024年中国AI耳机的电商销量有望突破20万副，同比增长率达488.7% 。
大模型使智能音箱“重获生机 ” ，有望成为智慧家庭场景的AI流量入口 。初期智能音箱主要作为音乐播放工具 ，之后逐渐发展为智能家居的中心控制器。如小米AI音箱和华为AI音箱均可通过语音操控多达上千种智能家居设备 。随着智能音箱产业进入瓶颈期，智能音箱出货量开始逐年下跌 、消费者热情也开始逐渐消退 。AI大模型的加入，明显提高了智能音箱对用户意图的理解 ，智能音箱对用户的反馈也更丰富和准确 ，有望成为智慧家庭场景的AI流量入口。早在2023年初，小度 、阿里分别厂商将文心一言、通义千问大模型融入旗下智能音箱。2024年8月 ，小米宣布大模型小爱全量升级 ，已经在部分智能音箱机型上正式推送，并将陆续覆盖更多机型 。
风险提示：
1 、未来中美贸易摩擦可能进一步加剧 ，存在美国政府将继续加征关税 、设置进口限制条件或其他贸易壁垒风险；2、AI上游基础设施投入了大量资金做研发和建设 ，端侧尚未有杀手级应用和刚性需求出现，存在AI应用不及预期风险；3、宏观环境的不利因素将可能使得全球经济增速放缓 ，居民收入 、购买力及消费意愿将受到影响 ，存在下游需求不及预期风险；4 、大宗商品价格仍未企稳，不排除继续上涨的可能 ，存在原材料成本提高的风险；5、全球政治局势复杂 ，主要经济体争端激化，国际贸易环境不确定性增大，可能使得全球经济增速放缓 ，从而影响市场需求结构 ，存在国际政治经济形势风险 。
报告来源
证券研究报告名称：《电子行业2025年投资策略展望：AI端侧应用兴起，国产高端芯片亟需国产化》
对外发布时间：2024年11月25日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
刘双锋 SAC 编号：S1440520070002
庞佳军 SAC 编号：S1440524110001
范彬泰 SAC 编号：S1440521120001
孙芳芳 SAC 编号：S1440520060001
乔磊 SAC 编号：S1440522030002
章合坤 SAC 编号：S1440522050001
郭彦辉 SAC 编号：S1440520070009
王定润 SAC 编号：S1440524060005
何昱灵 SAC 编号：S1440524080001
06苹果及华为发布会召开在即 ，关注端侧AI进展
8月头部AI产品MAU保持增长 ，智能助手类AI产品MAU更高，而AI陪护类产品月活表现更亮眼。Canalys发布二季度智能手机报告 ，预计2024年AI手机渗透率将达到17% ，并将在2025年提升30% 。苹果和华为发布会“撞档 ”9月10日，Apple Intelligence及华为智驾均有望推动端侧AI进程 。
头部AI产品MAU保持增长 ，AI陪护类产品月活数据更亮眼。据AI产品榜数据 ，2024年8月AI产品（APP端）中，智能助手类AI产品MAU相对更高 ，其中全球AI产品（APP）百强中 ，ChatGPT 8月MAU为199.92M，同比增长13.05%，较第二名的Nova（41.63M）和第三名的豆包（40.31M）断层式领先；8月国内AI产品（APP）三十强中 ，豆包 8月MAU为40.31M ，同比增长3.61%，同样大幅领先于第二名的文心一言（11.9M）和第三名的Kimi（6.11M） 。而从月活跃率看 ，细分赛道产品的人均使用天数更高 ，其中全球AI产品前三分别为Character AI 、星野 、HiWaifu，均为情感陪护类；国内AI产品前三则分别为Glow、星野 、脸猫 ，除脸猫为AI绘画产品外 ，Glow和星野均为情感陪护类 。我们认为，相较于微信 、抖音、Facebook等头部超级应用 ，现有AI产品仍有较大差距（例如微信月活达到13.7亿 ，月均使用25天），随着产品MAU的持续提升 ，以及对用户量和功能的平衡 ，AI应用有望保持发展，或将出现爆款应用。
Canalys预测25年AI手机渗透率达30%，AI功能有望促进折叠屏市场发展 。9月3日 ，发布Canalys二季度智能手机报告 ，小幅上调 2024 年全球智能手机出货量预测至 12 亿台，同比上升 5% 。AI Phone方面 ，Canalys预计2024年AI手机渗透率将达到17% ，并将在2025年提升30%，其中苹果仍占据主导 ，Q2以1800万台的出货规模占据了AI手机51%的市场份额。此外 ，尽管Canalys预计2024年叠屏手机出货量仅同比增长3%，但随着生成式AI等技术的促进 ，有望推动其重回成长区间 ，预计2024-2028年，折叠屏手机出货将以30%的复合增长率增长至5100万台 。
苹果和华为发布会“撞档” ，关注端侧AI进程 。苹果将举办9月10日凌晨1点召开2024秋季发布会 ，会上将发布iPhone 16系列手机。据目前曝光的信息， iPhone 16将搭载台积电第二代3nm N3E工艺打造的A18系列芯片，大幅提升NPU的能力 ，从而支撑Apple Intelligence端侧常驻的3B规模模型。华为见非凡品牌盛典及鸿蒙智行新品发布会同样定档9月10日14：30 ，或将发布华为三折叠屏新机 、问界M9五座版 、智界 R7等产品，尽管华为三折叠屏新机尚未有端侧AI消息流出 ，但其智驾产品亦搭载具备端到端能力的ADS 3.0 ，能够实现从感知到规控无损信息传递 。
苹果：利用优化算法提升端侧AI模型性能 。在6月的WWDC24上，苹果正式提出了Apple Intelligence的概念 ，全面向AI发展。面对性能、参数量和功耗的平衡 ，苹果的答案是LoRA适配器，即利用优化模型 ，使得端侧3B参数模型能够实现主流7B模型的能力；叠加苹果自研的A17 pro及以上芯片 ，满足用户的基本需求 。对于更复杂的计算，苹果则将任务送到云端 ，利用云端模型或者接入第三方模型生态 ，实现相关功能 。在具体进展方面，WWDC24披露的功能主要包括写作 、图像/表情包生成和Siri升级版。而根据北美地区的开发者8月对Apple Intelligence的试用，目前已经上线的功能仍然围绕上述方面 ，其中文本处理相关的功能推进最快 。
华为：积极拥抱AI能力 ，端侧模型仍在路上 。在移动设备侧，华为在6月的开发者大会上发布了Harmony Intelligence ，具备图像生成 、AI 声音修复、小艺视觉识别等能力 ，并广泛接入各种第三方 App，帮助实现实时朗读、智能填充 、图文翻译 、主体抠图等一系列功能；在智驾侧 ，8月6日发布的享界 S9 首发华为 ADS 3.0 高阶智驾 ，通过GOD 感知神经网络，实现从物体识别到场景理解 ，智能应对复杂路况；同时支持车位启动、路边启动 、路边临停 、目的地随时变更、自主过闸机等智驾功能。整体而言 ，Harmony Intelligence和ADS 3.0仍在云端模型的范畴，期待技术成熟后端侧AI布局 。
总结：8月头部AI产品MAU保持增长 ，尤其智能助手类AI产品MAU更高 ，而AI陪护类产品月活率则相对更优 。尽管现有AI产品的MAU和月活相较于微信 、抖音 、Facebook等头部超级应用仍有较大差距，但有望在用户持续增长的推动下实现发展。Canalys发布二季度智能手机报告，预计2024年AI手机渗透率将达到17% ，并将在2025年提升30% ，其中苹果Q2占据AI手机51%的市场份额 。此外Canalys预计AI功能有望促进折叠屏市场发展 。苹果和华为发布会“撞档”9月10日，Apple Intelligence及华为智驾均有望推动端侧AI进程。
投资方向：当前计算机行业成交量、估值等指标均位于历史中枢之下 ，建议积极看待行业政策催化和业务逐季改善变化。
风险分析：
（1）宏观经济下行风险：计算机行业下游涉及千行百业 ，宏观经济下行压力下，行业IT支出不及预期将直接影响计算机行业需求；（2）应收账款坏账风险：计算机多数公司业务以项目制签单为主 ，需要通过验收后能够收到回款 ，下游客户付款周期拉长可能导致应收账款坏账增加，并可能进一步导致资产减值损失；（3）行业竞争加剧：计算机行业需求较为确定 ，但供给端竞争加剧或将导致行业格局发生变化；（4）国际环境变化影响（目前美国持续加息 ，影响科技行业估值，同时市场对于海外衰退预期加强 ，对于海外收入占比较高公司可能形成影响 ，此外美国不断对中国科技施压） 。
报告来源
证券研究报告名称：《周报24年第36期：苹果及华为发布会召开在即，关注端侧AI进展》
对外发布时间：2024年9月8日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
应瑛 SAC编号：S1440521100010
研究助理：李楚涵
07GPT-4o mini 推出，更快 、更小 、更便宜 ，端侧AI落地加速
核心观点
1． OpenAI 于7月19日发布GPT-4o mini ，在性能和价格上具有显著优势；在MMLU、MGSM和HumanEval基准测试中均优于3.5版本 。价格上，API定价为每百万输入token 15美分 、输出 60美分 ，比GPT-3.5 Turbo便宜60% ，性能提高的同时，价格更低 ，有望成为3.5版本的替代。
2． GPT-4o mini 支持文本和视觉输入 ，未来将扩展到视频和音频 。在多模态推理 、数学和编码任务上的表现出色，适用于广泛应用场景 ，使多模态大模型的使用门槛进一步降低 。
3． 今年以来 ，大模型都逐渐向小型化发展的趋势。谷歌和Anthropic均推出性能强大的小版本Gemini-flash和Anthropic的Claude 3 Haiku 。大模型中的庞大知识在小版本中得到很好的浓缩，同时推理速度、端侧部署能力得到显著提高 ，有望更快在端侧落地 。
风险提示：北美经济衰退预期逐步增强 ，宏观环境存在较大的不确定性，国际环境变化影响供应链及海外拓展；芯片紧缺可能影响相关公司的正常生产和交付，公司出货不及预期。
报告来源
证券研究报告名称：《GPT-4o mini 推出 ，更快、更小 、更便宜 ，端侧AI落地加速》
对外发布时间：2024年7月21日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
于芳博 SAC 编号：S1440522030001
08全球产业趋势投资看算力，国内看B端应用 ，端侧AI打开更多可能性
1） 算力仍然是大模型持续迭代的根本动力 。算力端投资主要有三条线 ，一是围绕增量变化，如铜连接 、液冷等；二是围绕份额变化 ，如存储、PCB 、电源等；三是围绕英伟达业绩增速超预期与否 ，某种程度上决定了整个算力产业链的估值区间 。
2） AI走向端侧是大势所趋。苹果的Apple Intelligence打造的原生AI操作系统和应用具备一定领先性，微软的PC端AI助手也在加速推进 ，关注端侧换机潮以及升级后的DRAM 、隐私计算、声学 、电池 、散热以及Arm PC等投资机会 。
3） 随着国内大模型能力的提升、调用价格的下降以及政策上的支持 ，我们认为更多的AI应用将会逐步落地 。C端的聊天机器人 、文生图 、文生视频应用正在逐步被接受。B端AI也开始在金融、工业 、军事 、医疗、教育等领域开始落地。
云端内存需求均呈高景气度：1）算力中心需求量大：显存价值占比高，一台NVL72机柜中HBM3e和LPDDR5x合计需求约20.74万美金 ，约占NVL72机柜价值量的7%；2）端侧设备需求：长期来看端侧设备参数量会不断变大 ，内存也将不断增加，下一代AI手机内存有望增长至12-16GB 。对于该产业链投资机会核心为两点：1）HBM3e份额以及苹果手机8GB DRAM及下一代DRAM供应商变化，重点关注美光；2）目前对于存储大厂来说 ，主要还是以转产为主 ，未来存储供需平衡可能被打破，带动存储价格持续回升 。
AI端侧主要投资趋势：一是DRAM增加：对于30亿参数量的模型 ，以Int 4精度计算对内存占用量大概是1.4GB ，6GB的DRAM比较难支持AI大模型。目前能支持该端侧大模型的是苹果手机中配备 8GB DRAM 的机型 。我们认为，如果苹果之后端侧模型升级到70亿的参数量之后 ，那对内存占用将达到3GB ，现有的8GB机型支持也将非常吃力，未来每代手机升级 ，苹果DRAM升级将及其重要 。安卓方面 ，谷歌最新推出的 Pixel 8 系列中，只有 Pixel 8 Pro 支持运行 AI 大模型 Gemini ，原因在于其配备了 12GB DRAM。二是安全问题及隐私计算：未来AIPC或者AI手机都会形成本地的知识库 ，保证个人信息安全至关重要，未来端侧安全芯片以及算法也会升级 。另外，Apple Intelligence会分析用户发出的请求能否在设备端运行 ，如果需要更强的计算能力 ，就可以借助私密云计算仅将与任务相关的数据发送给采用苹果芯片的服务器，对于部分手机大厂未来将自建为手机服务的云上推理中心 。三是声学的升级：语音交互将是AI时代的一个重要入口 ，端侧很重要的一点是声学器件的升级。四是电池和散热变化明显：随着端侧芯片算力的增加 ，功耗增加，电池变大 ，同时散热材料也有所变化 。五是关注iPhone17硬件新变化所带来的机器视觉检测设备需求变化 。六是Arm PC：凭借更强大的AI能力、更强的续航 、微软的重点支持 、高通着力打造PC芯片等几个要素 ，各家大厂开始重点推出Arm PC。
风险提示：北美经济衰退预期逐步增强，宏观环境存在较大的不确定性 ，国际环境变化影响供应链及海外拓展；芯片紧缺可能影响相关公司的正常生产和交付 ，公司出货不及预期；信息化和数字化方面的需求和资本开支不及预期；市场竞争加剧，导致毛利率快速下滑；主要原材料价格上涨 ，导致毛利率不及预期；汇率波动影响外向型企业的汇兑收益与毛利率；大模型算法更新迭代效果不及预期 ，可能会影响大模型演进及拓展，进而会影响其商业化落地等；汽车与工业智能化进展不及预期等 。
报告来源
证券研究报告名称：《全球产业趋势投资看算力，国内看B端应用 ，端侧AI打开更多可能性》
对外发布时间：2024年7月16日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
于芳博 SAC 编号：S1440522030001
辛侠平 SAC 编号：S1440524070006
09苹果推出Apple Intelligence并与OpenAI合作 ，加速布局端侧AI
半导体：台股服务器产业链相关厂商乐观展望AI服务器需求，同时反馈传统服务器需求出现回暖 。AI算力与传统算力需求呈现相辅相成的情况 ，带动传统服务器需求优于预期；
消费电子：苹果WWDC全球开发者大会发布AI进展 ，与OpenAI达成合作，苹果股价受益创历史新高；
汽车电子：5月国内乘用车厂商销量创历史新高 ，新能源汽车产销保持增长 ，新能源汽车渗透率有望进一步提升。
消费电子：苹果WWDC全球开发者大会发布AI进展，与OpenAI达成合作 ，苹果股价受益创历史新高
北京时间6月11日 ，苹果全球开发者大会（WWDC）如期举行。苹果通过推出Apple Intelligence在其生态系统中集成了先进的人工智能功能，增强了用户交互并简化了设备功能 。
Apple Intelligence深度集成于iOS 18、iPadOS 18 和macOS Sequoia中 ，充分运用Apple芯片对语言和图像的理解与创作能力 ，可做出多种跨app操作，同时结合个人场景，为用户简化和加快日常任务流程 。在智能写作方面 ，Apple Intelligence为用户解锁提高写作和沟通的新方式。iOS 18 、iPadOS 18和macOS Sequoia内置可以全系统调用的新工具Writing Tools ，让用户能在邮件 、备忘录、Pages文稿和各类第三方app中对文本进行改写 、校对和摘要 。在图像创作方面，借助于Image Playground ，用户可在数秒间创作出有趣的图像 ，且有动画 、插画、手绘三种样式可以选择 。Image Playground使用简单，并且直接内置在信息等多款app中 ，也可作为一款单独的app进行安装和使用。所有图像均在设备端创建生成 ，让用户可以不受图像数量限制 。
此次苹果WWDC上，Siri的转型是最受关注的亮点之一 。凭借Siri AI的重大功能 ，苹果的得力助手变得更加智能 、响应速度更快。AI驱动的改进使Siri能够处理更复杂 、更细微的命令 ，使其成为苹果生态系统中更不可或缺的一部分 。最值得注意的功能之一是Siri改进了自然语言处理能力 。这使Siri能够理解和处理更长、更复杂的句子，使交互更加流畅和自然。用户现在可以要求Siri执行多步骤任务 ，而无需将其分解为更简单的命令 。此外 ，苹果宣布与OpenAI合作，把ChatGPT集成到操作系统，由GPT-4o版本提供支持 。用户可以呼唤Siri ，以及在全系统的写作工具中调用ChatGPT ，实现聊天机器人 、图像生成等功能。
虽然WWDC 2024主题演讲当日苹果股价收跌，但第二天苹果股价飙升至历史新高 ，反应了投资者和公众经过一段时间消化了苹果在WWDC上的重要发布内容 ，对苹果在AI上的竞争实力，以及苹果AI推动的换机周期等问题更为乐观。
风险提示：未来中美贸易摩擦可能进一步加剧 ，存在美国政府将继续加征关税 、设置进口限制条件或其他贸易壁垒风险；目前仍处于5G网络普及阶段 ，相关技术成熟度还有待提升，应用尚未形成规模 ，存在5G应用不及预期风险；宏观环境的不利因素将可能使得全球经济增速放缓 ，居民收入、购买力及消费意愿将受到影响，存在下游需求不及预期风险；大宗商品价格仍未企稳 ，不排除继续上涨的可能 ，存在原材料成本提高的风险；全球政治局势复杂，主要经济体争端激化，国际贸易环境不确定性增大 ，可能使得全球经济增速放缓 ，从而影响市场需求结构，存在国际政治经济形势风险 。
报告来源
证券研究报告名称：《周报：苹果推出Apple Intelligence并与OpenAI合作 ，加速布局端侧AI》
对外发布时间：2024年6月17日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
刘双锋SAC编号：S1440520070002
范彬泰SAC编号：S1440521120001
孙芳芳SAC编号：S1440520060001
乔磊SAC编号：S1440522030002
章合坤SAC编号：S1440522050001
郭彦辉SAC编号：S1440520070009
研究助理 郑寅铭
研究助理 何昱灵
10端侧AI催化密集 ，海风、卫星互联网有望提速
核心观点：当前海风板块的核心矛盾在是行业招标和政策波动 。二季度以来，压制海风的江苏 、广东两省的政策问题已经逐步有了眉目 ，当下招标将成为行业景气度的核心观察指标。我们对国内海上风电各项目逐个进行梳理 ，主要用于判断国内2024年 、2025年装机及2024年下半年及以后招标情况 。预计2024年新增海风并网8-10GW，2025年新增海风并网12-15GW ，根据项目最新进度 ，预计10GW海风项目有望在2024年下半年或2025年上半年开启海缆、风机招标，2024年下半年进入招标高峰 。
AI PC是端侧AI落地最快的应用之一 ，5月21日 ，微软宣布推出专为AI体验而设计的Windows 11 AI PC，并将于6月18日起在微软Surface 以及戴尔 、宏碁 、华硕、惠普 、联想等OEM 合作伙伴陆续推出的轻薄时尚设备上实现。联想预计今年AIPC产品出货量占比15%-20% 、2026年市场占比达50%-60% 。惠普预计AIPC将占今年下半年总出货量的10%左右，在2025年和2026年财务影响将“更为重要 ” ，预计三年后AIPC出货量占比将达到50%左右 。展望6月 ，端侧AI将继续迎来多重催化，包括6月4日-6月7日台北国际电脑展及展前的英伟达CEOAMD CEO主题演讲、6月10日-6月14日苹果开发者大会等。看好端侧AI未来发展 ，通信板块关注模组 、散热等环节机会 。
5月26日 ，江苏省招标投标公共服务平台发布江苏国信大丰85万千瓦海上风电项目风机基础建造 、施工及风机安装招标 。从业主方近期积极的表现来看，预计受审批影响停工两年半的江苏海上风电项目有望于近期重启。根据CWEA ，截至2023年末国内海上风电累计装机容量为37.7GW ，考虑江苏、广东等地出现的项目延期，结合各省海上风电规划 ，我们预计2025年末我国海上风电装机量有望超60GW ，意味着2024 、2025年累计新增装机近23GW 。2024年上半年开工量一般，部分省份为完成“十四五 ”并网目标 ，预计2024年下半年 、2025年海风装机有望提速 。此外 ，海外海底电缆需求爆发，海外巨头prysmian 24Q1海缆在手订单132亿欧元，将利好国内有出海能力的头部海缆厂商。
国际电信联盟官网显示 ，上海蓝箭鸿擎科技日前已向国际电联提交“鸿鹄三号”卫星星座申请备案 ，该星座含10000颗卫星。近日，中国时空信息集团在雄安成立 ，由中国星网持股55% ，兵器工业持股25%，中国移动持股20% 。预计今年年中我国将正式进入卫星互联网组网阶段 ，建议参考5G的投资节奏来投资卫星互联网产业链 ，先卫星制造，再卫星终端 。
风险分析：国际环境变化对供应链的安全和稳定产生影响 ，对相关公司向海外拓展的进度产生影响；人工智能行业发展不及预期 ，影响云计算产业链相关公司的需求；市场竞争加剧，导致毛利率快速下滑；汇率波动影响外向型企业的汇兑收益与毛利率 ，包括ICT设备、光模块/光器件等板块的企业；数字经济和数字中国建设发展不及预期等；电信运营商的云计算业务发展不及预期；运营商资本开支不及预期；云厂商资本开支不及预期；通信模组、智能控制器行业需求不及预期。
报告来源
证券研究报告名称：《端侧AI催化密集 ，海风 、卫星互联网有望提速》
对外发布时间：2024年6月2日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
刘永旭SAC 编号：S1440520070014
阎贵成SAC 编号：S1440518040002
SFC 编号：BNS315
武超则SAC 编号：S1440513090003
SFC 编号：BEM208
汪洁SAC 编号：S1440523050003
11Windows 11 AI PC即将上市，看多端侧AI未来发展
微软发布Copilot+PC，硬件端采用高通骁龙X Plus处理器 ，NPU算力提升至40TOPS+ ，内存存储提供高规格配置 。软件及模型端通过整合40余个大模型以及应用最新的GPT-4o，实现Recall 、AI读屏等创新AI功能 ，为用户带来更好使用体验 。6月中下旬多家厂商将上市Copilot+PC ，叠加众多重磅会议，端侧AI迎来密集催化 ，有望加速产业发展进程。
事件
5月21日 ，微软宣布推出专为AI体验而设计的Windows 11 AI PC，并将于6月18日起 ，在微软Surface 以及戴尔、宏碁 、华硕 、惠普、联想等OEM 合作伙伴陆续推出的轻薄时尚设备上实现 。
简评
“Copilot+PC ”正式应用OpenAI最新模型GPT-4o ，带来丰富AI功能 。微软发布会上公布的“Copilot+PC ”为新款Surface Pro，搭载高通Arm架构处理器 ，得益于升级的硬件设备以及装载了最新的GPT-4o ，新款AIPC具备Recall功能，即屏幕曾经显示过的内容可以通过AI进行找回，用户简单描述某个浏览过的物品或新闻 ，AIPC即可将用户带回此前浏览的时刻 ，也可利用此功能做针对性删除，并且上述功能在端侧均可以处理完成。除此以外 ，新AIPC还具备跨系统AI功能 ，覆盖浏览器 、系统设置 、视频文档等多类应用，还首次具备“读屏”能力 ，为用户在游戏中提供实时帮助 。
硬件全面升级 ，高通骁龙X Plus处理器为应用侧革新打下良好基础 。发布会上重点强调了Copilot+PC的两大特性——内置NPU系统级AI能力。为了实现上述丰富的AI功能，Copilot+PC配备了高通最新为AIPC研发的高通骁龙X Plus ，该芯片具备45TOPS算力 ，符合微软对于入门级AIPC算力40TOPS+的标准，
较Intel 酷睿Ultra7在性能和算力方面全方位提升；内存和固态硬盘方面也做了高规格配置 ，16GB内存256GB固态硬盘 。系统级AI能力方面则对40多个大模型以及GPT-4o进行了深度整合 ，从而实现AI读屏等富有想象力的功能 。
微软联合软硬件巨头丰富Copilot+PC生态。发布会上，微软宣布Adobe的Photoshop、Lightroom 、Firefly和Express这个几个头部应用的Arm64版本正式在Copilot+PC上发布。此外，达芬奇 、CapCut、Cephable 、QuiidText和Djay Pro这些热门生产力应用也将在Copilot+PC支持更多AI新特性 。硬件层面 ，除自家的Surface产品外 ，联想 、戴尔、惠普、宏碁 、华硕这全球五大顶级Windows PC巨头后续都将发布Copilot+PC新品，为消费者带来更多选择 。
展望6月 ，端侧AI迎来密集重磅事件 ，有望加速以AIPC为首的端侧AI加速渗透，包括台北国际电脑展及展前的英伟达CEOAMD CEO主题演讲 、苹果开发者大会、copilot+PC上市等等。
投资建议：微软发布Copilot+PC ，硬件端采用高通骁龙X Plus处理器 ，NPU算力提升至40TOPS+，内存存储提供高规格配置 。软件及模型端通过整合40余个大模型以及应用最新的GPT-4o ，实现Recall 、AI读屏等创新AI功能 ，为用户带来更好使用体验 。6月中下旬多家厂商将上市Copilot+PC，叠加众多重磅会议 ，端侧AI迎来密集催化 ，有望加速产业发展进程。
风险提示：
（1）宏观经济下行风险：智能算力建设下游涉及运营商 、金融等广泛行业，宏观经济下行压力下，行业IT支出不及预期将直接影响智能算力建设需求；（2）应收账款坏账风险：智能算力服务器厂商需要向上游厂商采购算力芯片 ，生产后交付下游客户 ，服务器厂商可能需要提前储备算力芯片，对资金周转要求较高 ，且下游客户付款周期拉长可能导致应收账款坏账增加 ，并可能进一步导致资产减值损失；（3）行业竞争加剧：智能算力下游需求保持强劲，但供给端玩家增多 ，竞争加剧或将导致行业格局发生变化；（4）国际环境变化影响：美国持续加大AI软硬件向国内出口 ，可能对国内AI产业发展有一定负面影响 。
报告来源
证券研究报告：《Windows 11 AI PC即将上市，看多端侧AI未来发展》
对外发布时间：2024年5月31日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
应瑛 SAC 编号：S1440521100010
王嘉昊 SAC 编号：S1440524030002
12AI终端系列报告二：AI开启智能手机新时代地
AI催化下一轮换机高峰 ，开启产业新周期 。23年全球智能手机市场跌幅收窄 ，24年有望实现反弹，AI大模型与智能手机结合有望驱动新一轮换机周期 ，引领行业发展趋势：1）大模型驱动智能化升级 ，云端混合将是一段时间内的主流解决方案；2）大模型轻量化与硬件升级支撑本地运行更强大AI大模型；3）AI赋能操作系统内核，个人智慧助理式操作系统成为趋势；4）“堆叠硬件 ”竞争局限有望被打破，大模型能力决定红利分配 ，手机厂商具有重要话语权；5）具有高算力与本地部署大模型的AI手机销量有望快速增长 ，并推动智能手机价值量提升。
三星打响AI手机第一枪，各品牌重点发力 。三星发布首款AI手机Galaxy S24系列 ，主要聚焦翻译/笔记、搜索（圈选即搜） 、影像等三大高频场景 ，销量表现优异 。荣耀 、vivo、OPPO 、小米等品牌开始重点发力AI终端，支持操作系统嵌入AI大模型 ，2024年初已开始密集发布多款具备AI能力的智能手机 ，预计华为 、苹果也将加速布局，重点关注华为手机新品及苹果新一代iOS或将嵌入更多AI功能 ，有望催化AI手机进一步渗透发展。
SOC/内存重点升级 ，配套硬件持续迭代 。1）SOC：高通通过NPU和异构计算开启终端侧生成式AI，联发科打造特有AI处理器APU ，SOC重点倾斜AI计算引擎 ，并呈现出向中端手机下沉趋势 。2）存储：运行130亿模型内存需求达16GB以上，目前智能手机平均内存不足6GB，高端手机平均内存仅9GB ，内存容量和传输数率有待提升。3）电池/散热：AI大模型本地长时间运行需要较强散热和续航性能 ，进一步提高散热及电池规格要求；4）光学：AI有望更充分地挖掘手机影像潜力，并对摄像头性能提出更高要求；5）射频：AI赋能下一代5G体验及近场联接体验 ，助力射频升级迭代；6）钛合金：AI引发手机附加值提升契机 ，钛合金渗透上量革新消费电子工艺与材料。
风险提示：宏观环境的不利因素将可能使得全球经济增速放缓，手机出货量恢复不及预期 。如果宏观经济波动较大或长期处于低谷 ，居民收入、购买力及消费意愿将受到抑制 ，手机市场需求的波动和低迷会影响产业链相关公司的经营业绩 。
AI技术落地不及预期。AI属于创新技术，需投入较大前期研发成本 ，并且AI技术的落地应用是一个复杂的过程 ，受到许多因素的影响，包括技术成熟度 、数据质量 、人才短缺、法规限制等 。因此 ，AI技术的落地可能会出现一些挑战和困难 ，导致实际应用效果不如预期 。
行业竞争激烈。随着技术的不断发展和市场的逐步成熟，越来越多的企业开始进入AI手机领域，争夺市场份额和人才资源 。在竞争激烈的市场环境下 ，部分企业可能会面临技术研发不及预期或者未能及时推出相关产品的情况 ，可能会对企业的市场地位和盈利能力产生负面影响 。
中美贸易摩擦增加。作为全球最大的两个经济体，中美两国在AI领域的竞争较为激烈 ，本土企业积极部署AI技术和产品 ，推动尖端技术的应用落地，是两国在AI领域取得领先地位的关键 。未来不排除中美贸易摩擦可能进一步加剧、美国加大对中国半导体行业的遏制 、设置进口限制条件或其他贸易壁垒的可能性 ，从而导致部分公司面临设备 、原材料供应发生变动等风险 ，正常生产活动受到一定的限制，可能会阻碍AI产业相关应用的进一步推广 。
报告来源
证券研究报告名称：《AI终端系列报告二：AI开启智能手机新时代》
对外发布时间：2024年4月3日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
刘双锋 SAC 编号：S1440520070002
乔磊 SAC编号：S1440522030002
13周期复苏+AI共振 ，开启AI PC发展元年
换机周期临近叠加Windows更新换代 ，催化PC市场复苏反弹。
全球PC市场在过去十年经历衰退-复苏-衰退的轮动，预计2023年将重回近十年历史底部 。笔记本电脑是PC市场的主流出货形态 ，最佳更新周期为4年 ，2020年-2021年全球新冠疫情催生居家办公、教育需求而购置的大量笔记本电脑正逐渐接近换机时限 。此外，历史上，Windows各代版本的支持终止是B端换机的重要驱动力 ，广泛应用的Win10将于2025年底停止支持 ，届时B端换机的需求有望获得提振。
硬件巨头布局AI PC决心强烈，2024年产业催化持续演进。
终端侧AI拥有成本 、能耗 、可靠性、安全和个性化优势 ，应用价值逐步显现 。PC作为生产力工具 ，交互方式全面 、性能优势突出，有望成为AI终端落地最快的应用之一 。英特尔 、AMD、高通等PC产业硬件巨头正积极推动AI PC发展 ，品牌厂也在努力完善产品设计与集成。在软件领域 ，微软和其他第三方软件厂商正将更多AI功能融入其产品中 。随着硬件与软件的协同进步，AI PC产品将逐渐走向成熟 ，2024年有望成为AI PC的元年 。AI PC产品的涌现 ，一方面有望催化换机潮，从而带动全产业链受益；另一方面 ，也将促进核心零部件价值量提升 ，其中，处理器 、存储直接受益确定性高，散热 、电池等环节有望间接受益。
产业传统封闭生态迎来变局 ，本土厂商有望崛起并引领产业链成长 。
在PC标准化与全球电子产业转移趋势中 ，中国台湾厂商享受到PC市场发展第一波红利 。而x86平台下微软与Intel组成Wintel封闭生态使得PC市场格局稳固，产业链集聚也相对稳定 ，形成了美国厂商把握高价值芯片及品牌 ，中国台湾厂商把握周边件、代工及品牌的局面。生态的开放性对市场的品牌结构产生显著影响，并进而影响产业链的动态 ，因而PC产业链未能如手机一样向中国大陆大规模转移 。当前传统Wintel生态正遭受挑战 ，一方面，海外科技巨头正纷纷开启ARM PC布局 ，另一方面 ，国内鸿蒙OS目标打造全场景互联生态，有望覆盖PC领域 。国产替代大趋势下 ，本土厂商有望在占据产业链核心价值的生态与品牌侧突破海外厂商主导的话语权体系 ，引领本土PC产业链成长进程。
风险提示
宏观环境的不利因素将可能使得全球经济增速放缓，PC出货量恢复不及预期；AI技术落地不及预期；行业竞争激烈；中美贸易摩擦等 。
报告来源
证券研究报告名称：《周期复苏+AI共振，开启AI PC发展元年》
对外发布时间：2023年12月27日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
刘双锋 SAC 编号：S1440520070002
乔磊 SAC编号：S1440522030002
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