螺旋飛升的3萬億美元俱樂部，正在統(tǒng)御人類社會*的財富池：

　　今年以來，美股市值摸到3萬億美元門檻的公司一共有三家，*名蘋果(約3.5萬億美元)、第二名微軟(約3.3萬億美元)、第三名英偉達(約3.0萬億美元)。

　　看似業(yè)務(wù)毫不相關(guān)，內(nèi)里實則絲絲入扣，它們登頂3萬億美元寶座，背后有一個共同的推手：AI。

　　AI的發(fā)展，已經(jīng)形成一個無形的三角飛輪，那就是算力、大模型和終端應(yīng)用。算力是一切大力出奇跡的起點，模型在算力的加持下化腐朽的數(shù)據(jù)為神奇，然而縱使講得再天花亂墜的大模型，也需要直面消費者的AI終端應(yīng)用來最后買單。

　　算力龍頭——英偉達，這是*理解的，靠著壟斷AI的GPU，英偉達成為當之無愧的AI算力龍一，是最純正的賣水人;雖然老黃天花亂墜講了一大堆智能機器人、AI光刻機巴拉巴拉的，但華爾街沒人信這些，只關(guān)心它下個季度到底能出多少張卡。

　　大模型集大成者——微軟，則相對復雜一些，作為Open AI的*資方身份特殊，另一方面其自己也有訓練大模型，這使得微軟成為大模型最*的玩家，同時微軟提供的云算力服務(wù)，從這個角度來看它也是半個賣水人;此外，微軟還擁有吊打一切的辦公套裝，Copilot因此也是最被寄予厚望的AI應(yīng)用，即使已經(jīng)連續(xù)幾個季度不及預期。

　　AI終端攪局者——蘋果，是最令人費解的，好像年初還在被詬病押寶MR和汽車，將錯過整個AI浪潮，4月份卻靠AI終端的概念，股價原地生拔30%，上演大象起舞*歸來的故事：屬于妥妥兵馬未動，預期先行。

　　三家公司圍繞著AI，股價螺旋式創(chuàng)出新高，其實反映的是市場對AI飛輪不同階段的追捧。其中算力和模型，在一年多內(nèi)被反復學習，已經(jīng)沒有太多的認知差。

　　而拼圖的最后一塊，AI終端，雖然還在模糊中，但產(chǎn)業(yè)脈絡(luò)與財富脈絡(luò)均已逐漸清晰起來——這可能是我們研究AI，不得不更著筆墨的一大方向。

　　01

　　AI終端不是一個偽命題

　　AI應(yīng)用的缺失，仍在刺痛每一個科技擁躉。

　　從去年AI風剛開始起的時候，大家就開始暢想AI應(yīng)用的遍地開花。而AI應(yīng)用又可以分為兩個大類，嵌入AI功能的偏軟件類產(chǎn)品，比如微軟的Copilot，AI語音助手等;另外是嵌入AI功能的智能硬件終端。

　　在ChatGPT橫空出世之后，經(jīng)過一年的發(fā)展，被寄予厚望的AI應(yīng)用類軟件卻始終不及預期。市場最終將其歸因于大模型還不夠強大，也正是由于這個原因，各大企業(yè)都在爭相購買云計算廠商的算力，來迭代自己的模型。其中，微軟具有 OpenAI *授權(quán)的 API 接口，在AI 模型服務(wù)(AI MaaS)上明顯*于亞馬遜和谷歌，成為意外的贏家。

　　但CSP算力的爆賣，也始終掩蓋不了AI應(yīng)用的不及預期，可能市場期待的AI爆款應(yīng)用，仍需時間等待scaling law下的新的大力出奇跡。

　　圖：生成式 AI MaaS 層市場占有率(2023年) 資料來源：：IoT analyst，華安證券研究所

　　但AI趨勢已成，創(chuàng)新的風不會消失，只會轉(zhuǎn)移。伴隨著蘋果公司市值創(chuàng)下歷史新高，似乎昭示著智能硬件終端這個舊瓶，可以裝下AI的新酒。

　　從產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律來推斷，我們認為AI終端不是一個偽命題，主要是基于下面兩點考量。

　　1）AI終端的產(chǎn)業(yè)邏輯是通暢的

　　起初大家并不看好AI終端，因為智能終端如手機、電腦，受制于功耗和體積，主芯片的算力很難像服務(wù)器集群那樣無限堆積，這也就導致終端AI的智能化程度不夠。*代表性的案例就是已經(jīng)問世了十幾年的Siri，經(jīng)過無數(shù)版本的迭代，還跟一個傻子一樣。

　　但隨著大模型時代的到來，智能終端不能堆積算力的問題終于找到了解法：云側(cè)的大模型充當智慧大腦，智能終端的端側(cè)大模型充當智能交互方式，云和端相互協(xié)作。云側(cè)大模型解決了深度智能的問題，端側(cè)大模型解決了及時智能的問題。

　　除了及時性和便攜性外，為什么明明有參數(shù)巨大、功能強悍的大模型了，我們還需要再購買一個搭載端側(cè)模型智能終端，而不是讓人與大模型直接對話呢?

　　因為這還涉及到隱私的問題。每一個個體對于AI的需求是不同的，我們的*目標是想讓AI扮演個人的貼身秘書，這天然需要高信任度下的密集交互，隱私問題尤為突出�？梢栽囅脒@樣的一個場景，處理一個私人照片，而隨意將其傳給云端大模型處理，你面臨的隱私泄露風險有多大。

　　所以，高通公司才發(fā)布了報告《混合AI是AI的未來》，并在報告中指出：

　　正如傳統(tǒng)計算從大型主機和瘦客戶端演變?yōu)楫斍霸贫撕瓦吘壗K端相結(jié)合的模式，AI處理必須分布在云端和終端進行，才能實現(xiàn)AI的規(guī)�；瘮U展并發(fā)揮其*潛能。

　　與僅在云端進行處理不同，混合AI架構(gòu)在云端和邊緣終端之間分配并協(xié)同處理AI工作負載。云端和邊緣終端(如智能手機、汽車、個人電腦和物聯(lián)網(wǎng)終端)協(xié)同工作，能夠?qū)崿F(xiàn)更強大、更高效且高度優(yōu)化的AI。

　　從行業(yè)發(fā)展規(guī)律上來推演，我們的手機、電腦等智能終端，在云端大模型的加持下，反而成為AI的天然載體，是相得益彰而不是非此即彼的關(guān)系。隨著功能的日趨強大，我們將有希望看到，AI終端成為用戶的智能助手和私人秘書，自動提供個性化的功能和建議。

　　雖然高通在2023年就出具報告講了這個邏輯，但直到2024年6月，具有全家桶、且自帶操作系統(tǒng)的蘋果躬身入局，同時放棄了造車，AI終端這個產(chǎn)業(yè)趨勢才逐漸明朗起來，并且開始逐漸被廣為接受。

　　2）供給側(cè)邏輯加持：廠商們比你我更緊迫

　　再好的產(chǎn)業(yè)趨勢，最終也需要廠商來推動，尤其是對于科技行業(yè)，我們信奉的一條金科玉律是“供給創(chuàng)造需求”。就像光伏發(fā)電雖然好，但產(chǎn)業(yè)的供給側(cè)也花了20年達到平價，此后才迎來需求的大爆發(fā)。

　　看好AI終端能夠最終兌現(xiàn)的另外一層邏輯，來自于供給端正在進行你追我趕的自我革命式的創(chuàng)新。甚至可以說，智能終端的廠商比AI從業(yè)人員還要饑渴。

　　何以見得?從IDC的統(tǒng)計數(shù)據(jù)就不難發(fā)現(xiàn)，2022和2023年連續(xù)兩年，全球智能手機、電腦和平板電腦出貨量都出現(xiàn)了同比下滑，*大單品手機的全球出貨量，已經(jīng)從高點的15億臺下降到11億臺。即使強如蘋果，也只能靠微創(chuàng)新擠牙膏，每年提點價，勉強維持利潤不往下墜。

　　整個智能終端行業(yè)，都太需要一個“噱頭”，來給自己沖沖量了。如果以Counterpoint等第三方機構(gòu)的預計來看，這*是巨頭們一個不容錯過的機會：2027年全球AI手機有望達到5.2億部，滲透率達到40%;2028年全球AIPC達到2.9億臺，滲透率超過70%。

　　03

　　AI終端終將百花齊放，AI手機和PC值得關(guān)注

　　去年曾高期待的AI PIN，AI智能音箱終究曇花一現(xiàn);概念過后回歸本源，我們認為，在AI終端的創(chuàng)新中，可能最值得關(guān)注的反而還是傳統(tǒng)的智能終端，比如手機和電腦。

　　1）還未開始已經(jīng)卷起來的AI手機

　　根據(jù)Canalys的定義，AI手機需要至少具備的標準有：主控芯片SoC 應(yīng)包含能夠加速 AI 任務(wù)的專用單元，即大家常說的NPU，能夠在端側(cè)運行 LLM 和其他生成式 AI 模型;端側(cè)模型的推理性能應(yīng)快于人的閱讀速度，相當于 10 token/s;端側(cè) AI 生成圖像的時間小于 2 秒。

　　2024年1月18日，三星搶先發(fā)布號稱為*款AI手機Galaxy S24，打響*槍。三星的這款AI手機，除了手機端側(cè)大模型之外，云側(cè)的大模型在海外用谷歌Gemini，國內(nèi)用文心一言，能夠提供AI摳圖、實時翻譯等“新奇”功能，一度沖擊到蘋果的高端機市場。

　　自此，AI手機正式開卷。對于手機廠商而言，因為大模型目前基本都是外接如OpenAI、谷歌，以及百度等的;從硬參數(shù)上，大家卷的無非是端側(cè)LLM大語言模型的參數(shù)量，以及在端側(cè)支持這些模型運算的NPU的實力。

　　不同于模型的百家爭鳴，端側(cè)模型需要在功耗和軟件能力之間尋找一個平衡。因此具有自研芯片優(yōu)勢、自研操作系統(tǒng)，以及*單一客戶群的蘋果，屬于后發(fā)先至者，在推出Apple Intelligence之后基本上確定性鎖定一張門票。

　　而安卓系，在谷歌和高通的加持下，應(yīng)該也有企業(yè)能勝出，不至于被蘋果一家獨大。但是誰能夠做的*，目前還看不到答案，但可以確定的是，AI手機的成敗將直接改變未來安卓系的格局。

　　圖：不同AI手機廠商端側(cè)模型參數(shù)對比 來源：光大證券

　　2）變數(shù)*的AIPC

　　根據(jù)IDC《AI PC產(chǎn)業(yè)白皮書》的定義，AIPC的6大核心要素是：自然語言交互的個人智能體、內(nèi)嵌個人大模型、內(nèi)嵌個人知識庫、CPU+GPU+NPU的本地異構(gòu)算力、連接開放的 AI 應(yīng)用的系統(tǒng)生態(tài)、個人的隱私及數(shù)據(jù)安全。

　　2024 年堪稱AIPC的元年。AIPC，作為AI應(yīng)用生態(tài)的新型硬件混合載體，是另外一個競爭白熱化的舞臺，同時也是變數(shù)最多的場景。

　　在變局中，我們認為，AIPC的核心抓手是異構(gòu)芯片，因為這是差異化的最主要來源，所以通過跟蹤芯片可以快速洞悉行業(yè)的方向，本篇中我們做初步的討論：

　　X86最后的榮光?已經(jīng)被新時代拋棄的英特爾，圍繞并不成熟的Lunar Lake處理器架構(gòu)，聲稱將在今年底為80多種新型AIPC設(shè)計提供支持，NPU算力將達到45TOPS。而AMD，則計劃上市搭載RyzenAI300系列的AIPC，NPU性能宣稱達到50TOPS

　　ARM的逆襲?蘋果即將發(fā)布的M4，毫無疑問是ARM架構(gòu)下，AIPC芯片的**，但并不對外出售，不過足以保證蘋果的Mac在AIPC中占據(jù)一席之地。X86*的威脅來自于高通，高通本身就是低功耗*，而且收購Nuvia后如虎添翼，高通X Elite NPU的算力為45TOPS，是目前已上市中算力最高的，而微軟似乎在AIPC中，已經(jīng)把票投給了高通。

　　攪局者?英偉達似乎并不愿意放棄AI終端的市場，由于英偉達沒有低功耗能力，開始尋求與聯(lián)發(fā)科合作，據(jù)了解正在打造一款ARM架構(gòu)芯片。

　　這還只是芯片，PC市場還有聯(lián)想、惠普等眾多品牌廠，將給行業(yè)增加更多的變數(shù)。很有可能，我們將見證，電腦這個已經(jīng)被認為無比成熟的夕陽行業(yè)，將重回成長，傳統(tǒng)格局也將轟然倒塌。

　　圖：重要的AIPC芯片玩家 來源：中信建投

　　不同于在AI算力芯片的競賽中，英偉達由于十年前GPU就大幅*，因此確定性的一家獨大，AI終端的局面終將繁榮但又多變。在AI手機側(cè)，除蘋果拿到一張確定性門票外，其他的變數(shù)仍大;而PC端，變化甚至可能將是顛覆性的。此外，AI終端產(chǎn)業(yè)鏈更長，參與方也更多，未來值得的探討的話題還很多。

　　拋開格局不談，鷸蚌相爭漁翁得利，隨著AI卷到智能終端，已經(jīng)迷失數(shù)年的芯片廠和終端品牌廠都在鉚足勁，試圖做一款劃時代的產(chǎn)品出來，這對于消費者而言，最終都是喜聞樂見的。

　　當然，現(xiàn)在各大廠商在比調(diào)門高低，按照現(xiàn)在的產(chǎn)品力推演，大概率今年下半年眾多看客是會失望的，AI終端產(chǎn)品真正的元年，可能要到2025年才能到來。但不管怎么樣，AI終端的風，終將吹向你，可以乘風起飛，也可以借風乘涼。