AI PC和AI手機(jī)市場(chǎng)分析

AIPC和AI手機(jī)市場(chǎng)分析一、PC/手機(jī)發(fā)展史及AIPC/手機(jī)必要性的探討AIPC/手機(jī)作為端側(cè)相較于云端能夠解決數(shù)據(jù)安全、延遲等問(wèn)題AIPC/手機(jī)作為端側(cè)大模型解決方案，能夠幫助解決數(shù)據(jù)安全及隱私泄露等問(wèn)題。對(duì)個(gè)人用戶而言，可通過(guò)訪問(wèn)本地?cái)?shù)據(jù)形成其數(shù)字孿生，大模型成為用戶的個(gè)性化助理；對(duì)企業(yè)用戶而言，可通過(guò)公司內(nèi)網(wǎng)訪問(wèn)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)以實(shí)現(xiàn)智能化協(xié)同辦公。云端通用模型不具備服務(wù)某一領(lǐng)域的能力，需要接入數(shù)據(jù)后才具有專業(yè)能力，這意味著企業(yè)為獲得行業(yè)模型，須將關(guān)鍵性資產(chǎn)——數(shù)據(jù)上傳至云端，而一旦訓(xùn)練完成的模型被全行業(yè)共享，則意味著一定程度上企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)壁壘的消弭，由此催生出各企業(yè)在數(shù)據(jù)墻內(nèi)訓(xùn)練專用模型的需求，AIPC/手機(jī)應(yīng)運(yùn)而生。絕大多數(shù)應(yīng)用場(chǎng)景下用戶對(duì)推理的時(shí)效性要求較高，在云端進(jìn)行推理再將結(jié)果傳回端和邊緣因物理距離而不可避免存在延遲，AIPC/手機(jī)直接面向終端用戶，因此能很大程度上緩解這一問(wèn)題，為用戶帶來(lái)更好的使用體驗(yàn)。AIPC/手機(jī)作為去中心化的服務(wù)模式能夠幫助云端分擔(dān)算力成本將大模型部署在端側(cè)和邊緣可能會(huì)帶來(lái)公有云、私有云和本地?cái)?shù)據(jù)中心市場(chǎng)需求，以及云、端和邊緣算力的平衡。生成式AI在誕生之初主要通過(guò)云端以付費(fèi)API接口的形式向用戶提供服務(wù)，過(guò)去市場(chǎng)對(duì)算力的關(guān)注多集中于云服務(wù)提供商以及大模型訓(xùn)練階段，但云端算力相對(duì)有限，在高峰期難以滿足所有用戶的推理需求，因而提高端側(cè)和邊緣算力，為推理加速成為市場(chǎng)新的焦點(diǎn)。通過(guò)智能終端（如AIPC/手機(jī)）和邊緣設(shè)備為云端分擔(dān)算力成本或使云、端、邊緣算力需求走向平衡?；跐B透率對(duì)AIPC出貨量及增量收入空間的測(cè)算我們基于滲透率對(duì)AIPC的出貨量進(jìn)行測(cè)算，據(jù)Canalys，2024年全年P(guān)C出貨量預(yù)計(jì)將達(dá)到2.67億臺(tái)，我們參考這一數(shù)據(jù)對(duì)PC出貨量進(jìn)行情景假設(shè)，在四種不同情景下分別為2.4/2.6/2.8/3.0億臺(tái)；同樣對(duì)AIPC滲透率進(jìn)行情景假設(shè)，在七種不同情景下分別為5%/10%/20%/30%/40%/50%/60%。通過(guò)測(cè)算可知，AIPC出貨量區(qū)間為0.12~1.80億臺(tái)。對(duì)AIPC的提價(jià)水平進(jìn)行假設(shè)，在AIPC提價(jià)1000元/臺(tái)和1500元/臺(tái)兩種不同情景下的增量市場(chǎng)空間分別為120~1800億元及180~2700億元。二、從硬件角度看AIPC/手機(jī)潛在的投資機(jī)會(huì)GPU發(fā)展史：誕生于專用性需求，作為輔助處理器執(zhí)行并行計(jì)算任務(wù)像處理催生出專用處理器需求，GPU的設(shè)計(jì)初衷正是為了應(yīng)對(duì)批量同類任務(wù)的高并行執(zhí)行，隨著工藝的發(fā)展，GPU開(kāi)始不斷在個(gè)人PC以及移動(dòng)設(shè)備上普及，甚至于隨著其性能呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，獨(dú)顯勢(shì)頭漸起。NPU：誕生于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的需求，相較于GPU同時(shí)兼顧專用性和能耗比NPU（NeuralnetworkProcessingUnit），即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元，可在電路層模擬人類神經(jīng)元和突觸，并用深度學(xué)習(xí)指令集直接處理大規(guī)模的神經(jīng)元和突觸，一條指令完成一組神經(jīng)元的處理。相較于CPU和GPU的馮諾依曼結(jié)構(gòu)，NPU通過(guò)突觸權(quán)重實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)和計(jì)算一體化，從而提高運(yùn)行效率。NPU是ASIC芯片的一種，目前主要應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能任務(wù)。驍龍8Gen3讓手機(jī)運(yùn)行大模型提速，驍龍XElite助力高通切入AIPC賽道高通在2023驍龍技術(shù)峰會(huì)上發(fā)布用于AI手機(jī)的驍龍8Gen3和用于AIPC的驍龍XElite，率先成為同時(shí)搶占生成式AI應(yīng)用落地的兩個(gè)端側(cè)賽道的芯片廠商。就手機(jī)端而言，搭載了驍龍8Gen3的手機(jī)運(yùn)行StableDiffusion模型，只用0.6秒即在本地生成了一張圖像，其相較于驍龍8Gen2的15秒很大程度上優(yōu)化了移動(dòng)終端生成式AI的推理速度；就PC端而言，高通開(kāi)創(chuàng)性地推出驍龍XElite平臺(tái)，該處理器不僅拓展了生成式AI應(yīng)用的廣度，也是高通強(qiáng)勢(shì)切入PC市場(chǎng)的重要舉措。PC搭載NPU成為AIPC時(shí)代開(kāi)啟的重要標(biāo)志，疊加Windows系統(tǒng)迭代或?qū)?lái)?yè)Q機(jī)潮NPU作為人工智能相關(guān)任務(wù)專用引擎成為PC的核心零部件之一為AIGC在端側(cè)落地打開(kāi)可能性，是AI時(shí)代PC產(chǎn)品的重要革新。NPU相較于GPU擁有更優(yōu)的能耗比，這意味著隨著NPU在PC上普及，其與GPU的分工或?qū)⒏用鞔_。此先作為圖像處理專用芯片的GPU亦常用于深度學(xué)習(xí)相關(guān)領(lǐng)域，對(duì)矩陣加乘的并行計(jì)算能力使GPU在NPU之前一直是AI模型訓(xùn)練和推理倚賴的重要硬件單元。隨著Transformer成為L(zhǎng)LM的主流架構(gòu)，并將CV和NLP這兩個(gè)研究分支統(tǒng)一起來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為構(gòu)建AI模型的基本單元，NPU作為張量處理器能夠在更短的時(shí)間內(nèi)完成大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算任務(wù)，因而其相較于GPU是更適合人工智能相關(guān)任務(wù)的加速引擎。NPU將作為端側(cè)重要的基礎(chǔ)設(shè)施之一為PC端搭載大模型提供前提條件，其普及標(biāo)志著AIPC時(shí)代的來(lái)臨。為支持端側(cè)運(yùn)行高規(guī)格大模型，AIPC的散熱模組可能會(huì)迎來(lái)重構(gòu)散熱能力是高算力芯片的一個(gè)主要瓶頸，隨著搭載在AIPC和AI手機(jī)上的模型規(guī)格不斷提升，NPU性能釋放可能會(huì)更加激進(jìn)，為配合硬件升級(jí)，相較于傳統(tǒng)PC/手機(jī)，AIPC/手機(jī)可能會(huì)給出全新的散熱解決方案。從數(shù)據(jù)中心來(lái)看，關(guān)鍵痛點(diǎn)是耗電和散熱，在芯片的有限體積內(nèi)，如何將高集成、高能量密度產(chǎn)生的熱值和熱效應(yīng)準(zhǔn)確計(jì)算并順利排出，已經(jīng)成為多源異構(gòu)芯片3D封裝中最具挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。目前的消費(fèi)電子終端，手機(jī)方面，不銹鋼VC均熱板開(kāi)始逐漸取代銅VC均熱板成為散熱主力；PC的散熱方案一般以組合的形式呈現(xiàn)，而散熱模組（ThermalModule）從結(jié)構(gòu)上看主要包括散熱底座、熱管、散熱鰭片、散熱風(fēng)扇等物件。大模型在端側(cè)落地或使AIPC/手機(jī)廠商成為這一服務(wù)模式下的流量入口大模型在端側(cè)落地的主要受益方包括硬件（以NPU為主）設(shè)計(jì)制造商、大模型提供商以及終端設(shè)備（AIPC/手機(jī)）廠商，其中終端設(shè)備廠商作為唯一直接面向C端用戶的角色，可能會(huì)成為這一服務(wù)模式下的流量入口。三、AIPC/手機(jī)產(chǎn)業(yè)鏈重點(diǎn)公司分析聯(lián)想集團(tuán)：率先推出首款A(yù)IPC概念機(jī)，預(yù)計(jì)將于2024年下半年推出2023年10月，聯(lián)想集團(tuán)在第九屆聯(lián)想創(chuàng)新科技大會(huì)上展示了其人工智能個(gè)人電腦（AIPC）產(chǎn)品，該產(chǎn)品預(yù)計(jì)將于2024年下半年推出。據(jù)聯(lián)想官方，其AIPC能夠創(chuàng)建個(gè)性化的本地知識(shí)庫(kù)，并通過(guò)模型壓縮技術(shù)運(yùn)行個(gè)人大模型，實(shí)現(xiàn)用戶與人工智能的自然交互。聯(lián)想集團(tuán)：發(fā)布AIPhone和功能性產(chǎn)品AITwin，后者同時(shí)賦能個(gè)人與企業(yè)用戶就個(gè)人用戶而言，AITwin被定義為用戶在數(shù)字世界的延伸，其本質(zhì)上是基于本地知識(shí)庫(kù)生成的屬于個(gè)人的專有大模型，其能夠在最大范圍內(nèi)了解用戶的思維方式并給出解決方案。由于AITwin只會(huì)被存儲(chǔ)在本地化的設(shè)備或家庭服務(wù)器上，個(gè)人數(shù)據(jù)不會(huì)被共享或上傳至公有云平臺(tái)，因此用戶的個(gè)人隱私和數(shù)據(jù)安全能夠得到有效保護(hù)；企業(yè)級(jí)AITwin涵蓋一系列企業(yè)級(jí)人工智能應(yīng)用，其能夠打通企業(yè)內(nèi)部各類智能設(shè)備、邊緣和私有云，聯(lián)動(dòng)各種企業(yè)級(jí)軟件，綜合和分析各類信息并給出最優(yōu)建議。例如，企業(yè)級(jí)AITwin可以綜合考慮企業(yè)的差旅政策、審批流程與員工的個(gè)人信息和偏好，為用戶指定一個(gè)合理的計(jì)劃。小米：計(jì)劃在終端接入輕量化本地大模型，與WPSAI達(dá)成深度合作2023年4月，小米組建了AI大模型團(tuán)隊(duì)，在手機(jī)端測(cè)試了13億參數(shù)的模型，同時(shí)小米語(yǔ)音助手“小愛(ài)同學(xué)”開(kāi)始大模型版本內(nèi)測(cè)，成為小米大模型的第一個(gè)應(yīng)用。2023年8月，小米最新的一個(gè)13億參數(shù)的大模型已經(jīng)成功在手機(jī)本地跑通，部分場(chǎng)景可以媲美60億參數(shù)模型在云端運(yùn)行的結(jié)果；此外，小愛(ài)同學(xué)月活已超1.1億，并升級(jí)AI大模型能力，開(kāi)啟邀請(qǐng)測(cè)試。2023年10月，WPSAI在小米14系列手機(jī)新品發(fā)布會(huì)上亮相，小米14系列手機(jī)用戶可通過(guò)小米社區(qū)下載搭載WPSAI功能的專屬版WPS。在小米14系列手機(jī)上，WPSAI支持輸入主題一鍵生成PPT演示文稿，并且可以提供進(jìn)一步細(xì)化調(diào)節(jié)的功能。2023年10月，小米1