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報告簡介
報告目錄
2024-2027年我國AI PC產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢進展及投資風(fēng)險評估報告
正文目錄
1、終端側(cè)AI行業(yè)概述 9
1.1、AI：從云端到終端 9
1.2、AI 在終端部署涉及多種場景 11
1.3、端側(cè)AI是AI發(fā)展下一階段 12
1.4、端側(cè)AI在于AI Phone與AI PC 13
1.5、AI框架已支持端側(cè)運行 15
1.6、AI+PC/Phone能大幅提升手機/電腦性能體驗 16
1.5、消費電子+AIPC 18
2、AI PC行業(yè)狀況分析 20
2.1、AI PC行業(yè)概述 20
2.1.1、AI PC行業(yè)本質(zhì) 20
（1）、本地端和云端混合協(xié)作 20
（2）、消費電子率先落地場景 21
2.1.2、AI PC行業(yè)發(fā)展 23
2.2、AI PC行業(yè)功能 27
2.3、AI PC行業(yè)特征 27
2.4、AIPC產(chǎn)業(yè)鏈分析 28
2.4.1、AIPC產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)共同推動 AI 本地化部署 28
2.4.2、技術(shù)突破+ 產(chǎn)品落地+生態(tài)逐步建立，產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展 29
（1）、技術(shù)端 29
（2）、產(chǎn)品端 31
（3）、生態(tài)端 33
2.5、AIPC 或帶來人機交互變革，數(shù)據(jù)價值進一步釋放 33
2.5.1、AIPC 或帶來人機交互變革 33
2.5.2、AIPC 或進一步釋放數(shù)據(jù)價值 34
2.6、AIPC行業(yè)發(fā)展關(guān)鍵 35
3、AI PC將深入變革PC產(chǎn)業(yè)，顛覆傳統(tǒng)硬軟件形式 36
3.1、AI PC將深入變革PC產(chǎn)業(yè) 36
3.2、AI PC對于硬件影響 37
3.2.1、強調(diào)“計算+存儲+傳感”架構(gòu) 37
3.2.2、大型企業(yè)AI PC硬件布局 41
（1）、聯(lián)想集團 41
（2）、英特爾 41
（3）、高通 42
（4）、蘋果、英特爾 43
3.3、AI PC軟件對于軟件影響 45
3.3.1、整合輕量化AI模型，AI應(yīng)用可離線運行 45
3.3.2、大型企業(yè)在AI PC軟件上的做法 49
（1）、聯(lián)想集團 49
（2）、宏碁 49
（3）、英特爾 50
3.3、AI PC/Phone主要在于AI芯片升級 50
3.4、產(chǎn)品上市節(jié)奏：2024年或成為AI PC元年 51
4、AI PC的發(fā)展趨勢和市場價值 53
4.1、AI PC未來發(fā)展趨勢 53
4.1.1、發(fā)展方向 53
（1）、本地化訓(xùn)練+推理 53
（2）、全新立體化交互方式 54
（3）、PC廠商價值重構(gòu) 54
（4）、多層次算力網(wǎng)絡(luò)趨勢 54
（5）、混合 AI 為重要的發(fā)展趨勢 55
（6）、AI處理重心向邊緣轉(zhuǎn)移 56
4.1.2、廠商展望 57
4.2、AI PC市場價值預(yù)測 58
4.2.1、硬件價值預(yù)測 58
（1）、從“量”的角度 AI PC的滲透率不斷提升 58
（2）、從“價”的角度來看：終端價格由高定價逐步下探 60
4.2.2、軟件服務(wù)預(yù)測 62
5、AI PC行業(yè)競爭格局分析 63
5.1、AI PC對終端的格局影響 63
5.1.1、AI賦能+更換周期+系統(tǒng)迭代，預(yù)計24年迎來PC換機潮 63
5.1.2、整機廠商加速AI布局，聯(lián)想具備先發(fā)優(yōu)勢 70
5.2、AI PC對主芯片的格局影響 72
5.2.1、英特爾或維持CPU主導(dǎo)地位，高通有望實現(xiàn)從0到1 72
5.2.2、ARM架構(gòu)PC芯片成為AI PC芯片爭奪制高點 74
5.2.3、英特爾、AMD、蘋果、高通混戰(zhàn)，AI PC芯片市場格局有望重塑 75
5.3、算法與架構(gòu)：算法/架構(gòu)/IP 設(shè)計/封裝均推陳出新 76
6、AI /Phone行業(yè)進展 80
6.1、AI手機有望成為個人智能助理，為手機行業(yè)帶來創(chuàng)新 80
6.2、AI手機產(chǎn)品 80
6.2.1、谷歌 Pixel 8 系列發(fā)布，勾勒出 AI 手機的全新發(fā)展方向 81
6.2.2、小米14系列 85
6.2.3、榮耀搭載驍龍 8 Gen3，可運行 70 億參數(shù) LLM 87
6.2.4、華為鴻蒙OS 4 88
6.2.6、三星Galaxy S24 91
6.2.7、蘋果iPhone 15 91
6.3、AI Phone芯片主要由高通主導(dǎo) 91
6.4、手機廠商持續(xù)發(fā)力AI大模型 92
6.5、AI Phone互動汽車成為熱門趨勢 95
6.6、AI Phone下一階段-無屏幕化 96
7、AI PC產(chǎn)業(yè)鏈主要公司 97
7.1、聯(lián)想集團 97
7.2、戴爾 101
7.3、惠普 103
7.4、宏基 104
7.5、AMD 105
7.6、英特爾 108
7.7、高通 111
7.7、華碩 115
7.8、聯(lián)發(fā)科 116
8、AI PC行業(yè)前景洞察 117
8.1、行業(yè)規(guī)模預(yù)測 117
8.2、行業(yè)技術(shù)趨勢 118
8.3、行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn) 119
8.4、行業(yè)投資機遇 120
8.5、行業(yè)投資領(lǐng)域 122
8.5.1、DRAM存儲 122
8.5.2、智能模組 123
8.5.3、Chiplet 124
8.5.4、代工環(huán)節(jié) 125
8.5.5、外觀件及功能件 125
8.6、投資風(fēng)險 126
圖表目錄
圖表 1：AI大模型從云端到終端的部署 9
圖表 2：AI大模型從云端到終端的部署 10
圖表 3：AI大模型從云端到終端的部署 10
圖表 4：端側(cè)AI使用場景手機/PC等終端設(shè)備 11
圖表 5：AI+ 終端涉及場景 12
圖表 6：端側(cè) AI是必然趨勢 13
圖表 7：端側(cè)智能化要素 13
圖表 8：高通在安卓手機上進行 Stable Diffusion 演示 14
圖表 9：高通全棧 AI 優(yōu)化 14
圖表 10：ExecuTorch 開源 AI 推理解決方案 15
圖表 11：Meta將 ExecuTorch 模型應(yīng)用于 Quest 3頭顯 15
圖表 12：在搭載高通芯片的PC上運行Stable Diffus ion 16
圖表 13：在搭載高通芯片的PC_上加速圖像處理 17
圖表 14：小米Hyper0S及14系列支持大模型框架應(yīng)用 18
圖表 15：消費電子+AIPC 18
圖表 16：大模型有望全方面提升手機能力，并刺激用戶換機意愿 20
圖表 17：AI PC 本質(zhì)是混合協(xié)作 20
圖表 18：從 AI 架構(gòu)推演場景形態(tài)趨勢 21
圖表 19：云-邊-端應(yīng)用場景及特征 22
圖表 20：楊元慶提出邊緣算力至關(guān)重要 23
圖表 21：AI Now（右）在飛行狀態(tài)下與公有大模型（左）生成對話能力對比 24
圖表 22：AI Now 生成行程的模擬圖片 25
圖表 23：Enterprise AI Twin 現(xiàn)場展示 25
圖表 24：各 AI 巨頭大會講話，共同打造 AI PC生態(tài) 26
圖表 25：AI PC的功能 27
圖表 26：AIPC促進端側(cè)大模型應(yīng)用 28
圖表 27：AIPC產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)共同推動 AI本地化部署 29
圖表 28：英特爾架構(gòu)設(shè)計 30
圖表 29：高通全棧 AI優(yōu)化 30
圖表 30：頭部廠商芯片產(chǎn)品對比 31
圖表 31：2023年AIPC產(chǎn)品發(fā)布時間 32
圖表 32：英特爾 AIPC加速計劃及生態(tài)系統(tǒng) 33
圖表 33：人機交互方式演 34
圖表 34：人機交互演變歷程中的重要產(chǎn)品 34
圖表 35：AI發(fā)展趨勢：AI+ 終端加速推進 35
圖表 36：2005-2023年全球PC季度出貨量（百萬臺） 36
圖表 37：終端側(cè)AI四大優(yōu)勢 37
圖表 38：CPU/GPU/NPU擅長不同的分工 38
圖表 39：CPU+GPU+NPU形成不同層級算力網(wǎng)絡(luò) 38
圖表 40：特斯拉的 DOJO 設(shè)計，就是系統(tǒng)平衡計算/存儲/IO 的快慢，通信的設(shè)計非常關(guān)鍵 38
圖表 41：特斯拉最終的 DOJO 設(shè)計，努力讓存儲/IO不要成為瓶頸，通信的設(shè)計非常關(guān)鍵 39
圖表 42：無線通信協(xié)議需要兼容的歷史標準較多 40
圖表 43：星閃的指標全面領(lǐng)先，可以歸因于通信“設(shè)計自由度“增加了，即重新設(shè)計協(xié)議是有機會的 40
圖表 44：英特爾Meteor Lake酷睿Ultra 處理器 42
圖表 45：高通 Hexagon 處理器及其功能示意圖 42
圖表 46：高通驍龍X Elite芯片指標 42
圖表 47：蘋果 M3 系列芯片架構(gòu)和能效雙重提升 43
圖表 48：Intel 首款集成式 NPU 芯片示意圖 44
圖表 49：百度文心 ERNIE 3.0 Tiny v2壓縮模式及得分比較 45
圖表 50：大模型小型化 46
圖表 51：Google PaLM2 46
圖表 52：Meta Llama 2 47
圖表 53：微軟Windows Copilot 47
圖表 54：針對LLMs的模型壓縮技術(shù)分類 49
圖表 55：英特爾的AI推理工具套件OpenVINO 50
圖表 56：PC芯片關(guān)鍵因素 50
圖表 57：云端 AI 芯片和端側(cè) AI芯片技術(shù)路線對比 51
圖表 58：各大PC廠商AI PC上市節(jié)奏 52
圖表 59：不同應(yīng)用場景的常見數(shù)據(jù)格式 53
圖表 60：不同數(shù)據(jù)格式的構(gòu)成和用途 54
圖表 61：生成式AI生態(tài)鏈使應(yīng)用數(shù)量激增 55
圖表 62：高通混合 AI 56
圖表 63：AI處理的重心正在向邊緣轉(zhuǎn)移 56
圖表 64：各大頭部廠商對AI PC未來展望 57
圖表 65：2019-2023年全球PC出貨量 59
圖表 66：全球兼容AI個人電腦普及曲線 59
圖表 67：2022-2027年全球兼容AI個人電腦滲透率 59
圖表 68：2019-2023年中國筆記本電腦銷售均價 60
圖表 69：2022-2023中國智能手機價格段份額 61
圖表 70：20222-2023中國折疊屏手機價格段 61
圖表 71：2016-2023年特斯拉服務(wù)及其他業(yè)務(wù)收入（億美元） 62
圖表 72：Microsoft Copilot商用SKU陣容 62
圖表 73：Microsoft office 365企業(yè)版定價 63
圖表 74：2004Q1-2023Q3全球PC出貨量（百萬臺） 64
圖表 75：2019Q1-2023Q3 全球PC主流廠商市場份額 64
圖表 76：各 PC 品牌出貨量（百萬臺） 65
圖表 77：PC品牌商庫存金額（億美元） 66
圖表 78：微軟個人電腦業(yè)務(wù)時隔四個季度重回正增長 67
圖表 79：2022-2023Windows 操作系統(tǒng)市場份額 68
圖表 80：Windows 10系統(tǒng)將于2025年10月停更 69
圖表 81：全球主要PC廠商對AI PC的相關(guān)布局 70
圖表 82：聯(lián)想云端大模型與PC端大模型并列演示 71
圖表 83：2019-2022年全球PC GPU出貨量市場份額 72
圖表 84：2019-2027全球Notebook CPU/SoC出貨量市場份額 72
圖表 85：英特爾和高通在AI PC芯片上的布局 73
圖表 86：2020-2027年全球筆記本電腦芯片出貨量市場份額 74
圖表 87：2022-2027年全球 Arm 筆記本出貨量增速 74
圖表 88：AI PC芯片處于混戰(zhàn)局面 75
圖表 89：半導(dǎo)體芯片廠商對AI PC布局 76
圖表 90：模型壓縮的幾種方式 77
圖表 91：“流星湖”采用全新 IP 設(shè)計，提升能效及內(nèi)存帶寬 77
圖表 92：核心考量材料高密度、高性能、低功耗、低損耗特性 78
圖表 93：Foveros 3D 封裝設(shè)計 78
圖表 94：高通路徑旨在將 AI 云端運算在邊緣端進行 79
圖表 95：AI手機功能 80
圖表 96：谷歌 Pixel 8 Pro 81
圖表 97：Magic Editor 的表情替換功能 82
圖表 98：Google Tensor G3 產(chǎn)品 83
圖表 99：Pixel 8 Pro 所搭載的 Tensor G3 處理器單核與多核 Geekbench 6 跑分結(jié)果 84
圖表 100：小米 14系列 85
圖表 101：小米 AI 子系統(tǒng)支持大模型 NPU 端側(cè)部署技術(shù) 86
圖表 102：小米發(fā)布會 AI 擴圖 87
圖表 103：榮耀 Magic6 將搭載驍龍 8 Gen3，端側(cè)可運行 70 億參數(shù) LLM 87
圖表 104：榮耀 Magic6 AI 視頻創(chuàng)作 88
圖表 105：鴻蒙 4.0 的全新小藝 89
圖表 106：小藝語言能力提升 89
圖表 107：小藝提升生產(chǎn)力工具 90
圖表 108：以驍龍 865為基準的手機/平板性能綜合對比 91
圖表 109：高通驍龍 8 Gen3 綜合參數(shù) 92
圖表 110：Vivo、0PPO研發(fā)大模型登上C-Eva總榜單 93
圖表 111：Vivo登上SuperCLUE總榜單 93
圖表 112：VIVO 藍心大模型矩陣 94
圖表 113：VIVO 私人助理藍心小 V 部分功能 94
圖表 114：造車新勢力蔚來發(fā)布NIO Phone手機 95
圖表 115：小米集團戰(zhàn)略升級為“人車家全生態(tài)” 96
圖表 116：Human Ai Pin概念 97
圖表 117：AI Pin撥號、車聯(lián)接、導(dǎo)航、溫度調(diào)節(jié)演示 97
圖表 118：2023年聯(lián)想集團各業(yè)務(wù)占比 98
圖表 119：2019-2023年聯(lián)想集團經(jīng)營情況（億美元） 98
圖表 120：2022-2023年聯(lián)想集團智能設(shè)備業(yè)務(wù)集團經(jīng)營情況（億美元） 98
圖表 121：聯(lián)想集團攜手全球頂級AI生態(tài)伙伴，共創(chuàng)AI產(chǎn)業(yè)未來 100
圖表 122：2022-2023年戴爾科技經(jīng)營數(shù)據(jù) 101
圖表 123：XDNA 架構(gòu) 105
圖表 124：AMD Ryzen 7040系列移動處理器 106
圖表 125：英特爾及 AMD PC 芯片所在業(yè)務(wù)部門季度營收（百萬美元）及環(huán)比增速（%） 108
圖表 126：英特爾發(fā)布 AI PC加速計劃 109
圖表 127：英特爾 AI PC啟動計劃以酷睿 Ultra為起點 110
圖表 128：高通驍龍 X Elite 平臺參數(shù) 112
圖表 129：高通驍龍 X Elite 性能有明顯提升 113
圖表 130：Phoenix Geekbench 5測試結(jié)果 114
圖表 131：NUVIA創(chuàng)始人情況 114
圖表 132：高通已在手機端實現(xiàn)了離線Stable-Diffusion 應(yīng)用 114
圖表 133：高通驍龍 AI-PC 115
圖表 134：聯(lián)發(fā)科與 VIVO合作端側(cè)落地大模型 116
圖表 135：2023-2027年全球AIPC出貨量及市場滲透率預(yù)測 117
圖表 136：2023-2027年AI PC 占 PC 市場比重預(yù)測 118
圖表 137：AI PC技術(shù)演進趨勢 119
圖表 138：2024年各大廠商端側(cè)AI產(chǎn)品進展計劃 119
圖表 139：小米AI手機實現(xiàn)類似代理能力 121
圖表 140：聯(lián)想稱其PC為AI Twin 121
圖表 141：手機與 PC合計占 DRAM終端產(chǎn)品份額近一半 122
圖表 142：通過對DRAM/HBM 等內(nèi)存使用策略改進能很好提升模型性能 123
圖表 143：中科創(chuàng)達基于驍龍 7c+ Gen 3芯片開發(fā)的用于筆電的智能模組 124
圖表 144：部分物聯(lián)網(wǎng)模組廠商布局 AI 、算力模組領(lǐng)域 124
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