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中信证券:AI终端应用仍未达到成熟阶段 有望成为2-3年维度的成长主线

发布时间 2023-12-29 10:38
更新时间 2023-12-29 11:05
© Reuters.  中信证券:AI终端应用仍未达到成熟阶段 有望成为2-3年维度的成长主线
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智通财经APP获悉,中信证券发布研究报告称,AI大模型落地成为终端出货成长的新动能,产业曲线两端将率先发力,其中硬件算力端(SoC、存储)、终端品牌将有望核心受益,零组件及组装中部分环节如传感器、电池、散热结构件等部分有望受益。该行认为当前各类AI终端应用仍未达到成熟阶段,接下来一年重在软硬件适配和产品打磨,从“AI+产品”(出货量提升)到“产品AI化”(量价齐升),有望成为2-3年维度的成长主线。

中信证券观点如下:

大型语言模型(Large Language Model,LLM)朝“多模态”、“轻量化”发展,GPTs应用商店加速杀手级应用出现。

2022年末ChatGPT发布标志着AIGC时代来临,随后的一年内各互联网、终端品牌厂商大模型集中落地,行业发展加速。当前大模型正向“多模态”、“轻量化”趋势发展,OpenAI也着手打造应用商店激发开发者创造潜力,加速杀手级应用出现,硬件端如高通、英特尔等主芯片巨头也已提前布局,为端侧AI爆发式增长做好准备。

混合AI是AIGC时代下的主流趋势,AI处理重心正在向边缘转移。

千亿级参数大模型对计算基础设施提出了极高的需求,因此无论是训练还是推理,大型复杂模型至今仍在云端部署。然而,目前云端推理的成本仍然较高,且将随着日活用户数量及其使用频率的增加而提升。此外,云端推理还有能耗过大、可靠性和时延影响用户体验、数据隐私安全难以有效保证等问题。在此背景下,“云端大模型+终端轻模型”的混合AI应运而生:

1)云端作为AI大脑(以大算力、高带宽、大存储的芯片为主)处理主要的训练和部分推理任务,国产化需求旺盛利好本土厂商崛起,国产CPU、AI芯片、存储、配套元器件等相关环节公司仍将受益于算力需求提升。

2)边缘端和终端作为小脑与四肢(如SoC增加NPU,主打低功耗、多传感器融合)处理即时、频繁的用户端推理任务,具备成本、隐私性双重优势。终端AI发展(包括智能手机、PC、IoT及其他产品形态创新等)将成为长期重点关注方向。

重点关注AIGC时代下重量级AI产品如手机、PC,轻量级AI产品如IoT的升级。

对于端侧AI,该行将产品按算力区分为重量级和轻量级:1)重量级AI产品:算力相对较强,如手机、PC、机器人、汽车、边缘服务器等;2)轻量级AI产品:IoT类产品,主要承担数据入口的抓手功能,不一定强调算力升级,而更多关注传感器、连接类芯片升级。

1)AI手机:该行看好在智能手机传统硬件创新趋缓的背景下,由AI带来的软硬件升级趋势有望成为下一轮智能手机创新的原动力,该行预计3年维度下百亿参数内的大模型落地智能手机的渗透率有望达40%+。

2)AI PC:该行看好AI PC时代将至,大模型应用、主核、软件架构交替升级有望重新演绎“Tick Tock”发展模式,进而加速PC换机节奏。主要品牌厂商对AI PC渗透率展望乐观,联想预计2025年AI PC渗透率提升到双位数,英特尔目标24-25两年内AI PC累积出货量达到1亿台。

3)AIoT:大多数IoT产品受限于产品形态对功耗、散热的要求,难以本地化运行大模型,因此主要作为AI交互和数据入口,依附于重量级AI产品(如手机、PC)或云端。目前IoT发力点仍在行业巨头的创新(如传统行业巨头苹果、Meta的XR产品)和初创公司对硬件新形态的探索(如Humane发布的AI Pin),带动AIGC时代下语音、空间交互渗透率快速提升,并连接智能手表、无线耳机、智能音箱、电视机顶盒等成熟IoT产品,形成AI万物互联,实现IoT智能化的真正升级。

端侧AI投资逻辑梳理:产业曲线两端率先发力,预计2025年将开启2-3年维度的需求周期。

该行认为,终端AI时代,核心受益环节可参考消费电子产业链“微笑曲线”,其中硬件算力端(SoC、存储)、终端品牌商将有望核心受益,零组件及组装中部分环节如传感器、电池、散热结构件等部分受益。

该行建议沿着“AI+产品”(出货量提升)到“产品AI化”(量价齐升)的逻辑,关注四个方向:

1)重量级产品的升级(算力本身及配套的变化:主控芯片算力、大容量存储、高速互联、Chiplet封装需求提升);

2)轻量级产品的升级(适应AI变化的端侧入口能力的增强:传感器升级,如麦克风、摄像头、3D sensing、低功耗、传输互联等);

3)零部件配套变化(预计更大的算力芯片、存储会倒逼其他元器件全方位配套升级,如功耗升级背景下的散热等零部件、充电模块的同步升级等);

4)终端品牌出货量的提升(量价齐升,预计2024年更多是量增逻辑,2025年将开启量价齐升的周期)。

风险因素:全球宏观经济低迷风险;下游需求复苏不及预期;AI产品创新不及预期;AI商业化进度不及预期;端侧AI产品出货量不及预期;硬件端算力升级进度不及预期;大模型迭代速度不及预期;下游厂商竞争加剧;国际产业环境发生重大变化;通胀导致的原材料涨价风险等。

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