>> 國海證券-電子行業(yè)AIPC&AI手機(jī)專題報(bào)告：AIGC向端側(cè)下沉成趨勢，有望引領(lǐng)新一輪硬件創(chuàng)新-240109
| 上傳日期： |
2024/1/10 |
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| 9530KB |
| 格式： |
pdf 共47頁 |
來源： |
國海證券 |
| 評級： |
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作者： |
陳夢竹,尹芮 |
| 行業(yè)名稱： |
電子 |
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從手機(jī)和PC的發(fā)展史來看，AIGC的賦能可能會將二者帶入全新的發(fā)展階段。就手機(jī)而言，我們總結(jié)其發(fā)展路徑是：強(qiáng)調(diào)通信功能→智能手機(jī)→個(gè)人助理。手機(jī)相較于PC是更加貼近用戶生活的終端設(shè)備，因而用戶天然會產(chǎn)生這種需求，但現(xiàn)階段的手機(jī)智能化程度不足，因而搭載大模型并發(fā)展出更多功能或成為一種趨勢；PC早期能夠普及正是因?yàn)槠渖a(chǎn)力工具的定位，AIGC作為生成式AI自然會與生產(chǎn)力工具相匹配以幫助用戶提高生產(chǎn)效率，因而AIPC也順勢興起。
從硬件角度來看，AIPC/Phone需要解決三個(gè)問題：其一，用什么加速推理？其二，高規(guī)格大模型如何裝載到設(shè)備里去？其三，推理作為高功耗任務(wù)，設(shè)備的散熱系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)如何配合？由此衍生出我們對PC及手機(jī)處理器、內(nèi)存和散熱系統(tǒng)的探討。
對于問題一，目前的AIPC/Phone廠商均已給出答案，過去在端側(cè)做深度學(xué)習(xí)或者機(jī)器學(xué)習(xí)通常會使用GPU作為計(jì)算單元，但隨著AIGC在端側(cè)落地，人工智能任務(wù)專用處理器也順勢而生。GPU雖然相較于CPU擁有更強(qiáng)的并行計(jì)算能力，但其處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍然效率偏低，且功耗較高。NPU相較于GPU的優(yōu)化主要集中在與CPU的交互方面，NPU做的是張量計(jì)算，如果說GPU是把矩陣看做一個(gè)“計(jì)算單位”，那么NPU就是把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看做一個(gè)“計(jì)算單位”，由此，NPU擁有了更優(yōu)的能耗比。我們認(rèn)為未來可能是CPU、GPU、NPU三U并存的時(shí)代，以GPU發(fā)展史作為參考，未來NPU可能也會同GPU一樣，逐漸成為PC和手機(jī)必備的硬件之一，目前NPU仍然與CPU集成在一起，未來可能也會發(fā)展出擁有獨(dú)立內(nèi)存的類似于獨(dú)顯的形態(tài)，并成為PC產(chǎn)品定位的重要標(biāo)準(zhǔn)（如現(xiàn)在的高性能本、游戲本通常是獨(dú)顯，而輕薄本、商務(wù)本則一般為核顯）。目前NPU的發(fā)展仍處于早期階段，我們認(rèn)為其重點(diǎn)主要是走量，即在PC上普及這一硬件；未來隨著NPU逐漸為用戶所接受并對性能提出更高要求，參考GPU，則可能會帶來更多的溢價(jià)空間，這一收入我們認(rèn)為主要是在上游硬件廠商（NPU供應(yīng)商）、大模型供應(yīng)商和終端設(shè)備生產(chǎn)商之間分配。
對于問題二，目前PC和手機(jī)的內(nèi)存相對較小，對大模型的承載能力有限，而大模型又是達(dá)到一定參數(shù)量級才會有智能的涌現(xiàn)，因而為了使大模型給用戶帶來更好的體驗(yàn)，一方面需要對模型進(jìn)行裁剪和量化，另一方面也需要拔高設(shè)備的內(nèi)存配置，使其在存儲、傳輸和計(jì)算方面更加平衡。目前在終端設(shè)備落地的大模型仍然是以數(shù)十億參數(shù)量級的為主，就性能方面尚有提升空間，未來高規(guī)格大模型產(chǎn)品化勢必會對終端設(shè)備的內(nèi)存提出更高要求。
對于問題三，作為電子設(shè)備領(lǐng)域的重要一環(huán)，PC和手機(jī)的散熱問題一直備受關(guān)注，作為高算力AI芯片的NPU會對設(shè)備的散熱系統(tǒng)提出更高要求，因而隨著搭載在AIPC和AIPhone上的模型規(guī)格不斷提升，NPU性能釋放可能會更加激進(jìn)，我們認(rèn)為這將帶來電子產(chǎn)品散熱方案的更新?lián)Q代以及相關(guān)上下游的投資機(jī)會。
大模型在端側(cè)落地，主要受益方包括硬件（如NPU等）設(shè)計(jì)制造廠商、大模型提供商和終端設(shè)備生產(chǎn)商。盡管目前AIPC及AIPhone仍處于商業(yè)化早期階段，但論及其商業(yè)模式，我們認(rèn)為終端設(shè)備生產(chǎn)商可能是核心，原因如下：終端設(shè)備生產(chǎn)商是唯一直接對客的角色；此外，其亦須基于軟硬件廠商協(xié)同構(gòu)筑的底層生態(tài)（如Intel和微軟的合作）將大模型預(yù)先裝載進(jìn)終端設(shè)備產(chǎn)品，這一生產(chǎn)過程的差異化競爭主要集中在散熱模組設(shè)計(jì)、硬件組裝能力和模型蒸餾水平等方面。從收入來看，終端設(shè)備生產(chǎn)商一方面可基于NPU這一新硬件對產(chǎn)品進(jìn)行提價(jià)，另一方面向用戶收取大模型及相關(guān)應(yīng)用的服務(wù)費(fèi)；從成本來看，終端設(shè)備生產(chǎn)商一方面須向硬件設(shè)計(jì)制造商采購基礎(chǔ)部件，另一方面須向大模型提供商支付模型調(diào)用費(fèi)?？偨Y(jié)來說，終端設(shè)備生產(chǎn)商作為中間人，將模型、硬件和C端用戶串聯(lián)起來，賺取差價(jià)的同時(shí)也賺取服務(wù)費(fèi)（如對于企業(yè)用戶，賣設(shè)備的同時(shí)還提供模型部署服務(wù)），由此，終端設(shè)備生產(chǎn)商可能會終結(jié)此先大模型在云端通過API接口或類ChatGPT應(yīng)用提供服務(wù)時(shí)以大模型廠商為核心的單一商業(yè)模式時(shí)代，并成為爭搶流量入口的新生力量。
行業(yè)評級&投資建議：AI技術(shù)不斷演進(jìn)，大模型持續(xù)迭代并表現(xiàn)出向端側(cè)下沉的趨勢，我們看好AIPC和AI手機(jī)的投資機(jī)會，維持行業(yè)“推薦”評級。硬件方面，建議關(guān)注芯片和內(nèi)存廠商，如英特爾、AMD、高通、海光信息、聯(lián)發(fā)科、通富微電、聚辰股份和兆易創(chuàng)新等；模型方面，建議關(guān)注微軟、谷歌、Meta等；終端設(shè)備方面，建議關(guān)注市場份額占比較高的PC/手機(jī)提供商及代工廠，如聯(lián)想集團(tuán)、華碩、戴爾科技、惠普、小米集團(tuán)-W、三星電子、仁寶電腦、廣達(dá)、緯創(chuàng)、英業(yè)達(dá)和光大同創(chuàng)等。
風(fēng)險(xiǎn)提示：AIPC/手機(jī)商業(yè)化拓展不及預(yù)期；技術(shù)跨越替代，顛覆現(xiàn)有技術(shù)路徑；行業(yè)競爭加劇風(fēng)險(xiǎn)；行業(yè)估值回調(diào)風(fēng)險(xiǎn)；各公司并不具備完全可比性，對標(biāo)的相關(guān)資料和數(shù)據(jù)僅供參考。
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