>> 中信建投-計(jì)算機(jī)行業(yè)：AI模型下沉至終端，提升邊緣計(jì)算需求-230615
| 上傳日期： |
2023/6/16 |
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| 3777KB |
| 格式： |
pdf 共45頁 |
來源： |
中信建投 |
| 評級： |
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作者： |
閻貴成,武超則,汪潔 |
| 行業(yè)名稱： |
計(jì)算機(jī) |
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核心觀點(diǎn)：我們認(rèn)為未來AI算力將綜合考慮硬件能力、成本等因素，以混合AI的架構(gòu)，在邊端和云端靈活分配。大模型向智能終端（邊緣端）滲透初見端倪，這類場景我們認(rèn)為率先會在手機(jī)、PC、智能駕駛、具身智能、元宇宙、工業(yè)控制等場景落地。邊緣AI核心在于引入邊緣側(cè)的AI能力，進(jìn)一步增強(qiáng)邊緣側(cè)的算力能力、連接能力。建議重點(diǎn)關(guān)注物聯(lián)網(wǎng)模組、智能控制器板塊。
AIGC大模型及應(yīng)用爆紅，拉動算力需求。在萬物互聯(lián)大部分場景中，云端處理存在時延較長、成本較高、并且涉及數(shù)據(jù)隱私等問題，邊緣AI算力的引入至關(guān)重要。我們認(rèn)為未來AI算力將綜合考慮硬件能力、成本等因素，以混合AI的架構(gòu)，在邊端和云端靈活分配。
大模型向智能終端（邊緣端）滲透，模型壓縮和邊緣側(cè)計(jì)算性能提升是兩大關(guān)鍵。目前從這兩個方向上，都可以看到不錯的進(jìn)展預(yù)期，大模型在邊緣端滲透初見端倪。這類場景我們認(rèn)為率先會在手機(jī)、PC、智能駕駛、具身智能、元宇宙、工業(yè)控制等場景落地。
產(chǎn)業(yè)鏈角度，邊緣AI核心在于引入邊緣側(cè)的AI能力，進(jìn)一步增強(qiáng)邊緣側(cè)的算力能力、連接能力。重點(diǎn)包括AI芯片、算力/連接模組、邊緣網(wǎng)關(guān)/邊緣服務(wù)器/邊緣控制器等硬件、AI算法/邊緣計(jì)算平臺等軟件環(huán)節(jié)。從投資角度來看，建議優(yōu)先圍繞這幾類產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)、兼顧業(yè)績彈性優(yōu)選標(biāo)的。
建議重點(diǎn)關(guān)注物聯(lián)網(wǎng)模組、智能控制器板塊。AI逐步滲透帶來量價齊升，中長期拉動可以樂觀?？紤]到AI應(yīng)用的開發(fā)過程等，我們認(rèn)為2024年開始有望規(guī)模起量。AI帶來增量有望帶動蜂窩物聯(lián)網(wǎng)模組行業(yè)進(jìn)入25%-30%復(fù)合增速的階段，關(guān)注廣和通、美格智能、移遠(yuǎn)通信等。智能控制器在智能家居、工業(yè)控制等場景中是實(shí)現(xiàn)智能化的大腦，AI帶來的增量同樣有望拉動行業(yè)需求，推薦拓邦股份、和而泰等。
連接提升ASP：5G模組單價平均400-500元，4G模組單價平均100-200元。
算力提升ASP：算力用量方面，智能家居等場景典型算力需求是小于1Tops，自動駕駛隨著級別升高算力需求在20Tops~4000Tops。算力成本方面，量化匡算算力成本為5元/Tops-10元/Tops。
現(xiàn)有場景用量增加：車載、智能家居、智能音箱等。
新增典型場景：具身智能、VR/AR眼鏡、工業(yè)控制等。
風(fēng)險提示：國際環(huán)境變化對供應(yīng)鏈的安全和穩(wěn)定產(chǎn)生影響；AI芯片進(jìn)展不及預(yù)期；AI算法、模型壓縮等進(jìn)展不及預(yù)期；產(chǎn)品形態(tài)變化導(dǎo)致模組需求不及預(yù)期；AI應(yīng)用發(fā)展不及預(yù)期等。
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