电子行业端侧AI深度跟踪报告：2024 · AI“下凡”-231107（34页）.pdf

1、2023年11月7日2024 AI“下凡”行业评级：看好证券研究报告端侧AI深度跟踪报告分析师蒋高振研究助理安子超研究助理苗霄寒研究助理陈诗含邮箱邮箱邮箱邮箱证书编号S12305200500021目录C O N T E N T S软硬融合，端侧AI技术蓄势待发010203龙头先行，科技企业已竞相布局204相关标的及投资建议05风险提示提质增效，论端侧AI渗透之必然1WzXNAbYdUkWrNqM7NbP9PtRmMtRsRiNnMpOfQpPwObRmNpMuOpOqQuOmPqR端侧AI：软硬融合，技术爆发01Partone3ChatGPT带动云侧AI产业链史诗级爆发ChatGPT热潮席卷全

2、球，云侧AI产业链史诗级爆发。ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)是由OpenAI于2022年12月推出的对话AI模型，一经面世便受到广泛关注。获得千亿、万亿级别参数的大语言模型需要超大规模AI服务器集群进行训练，且随着模型不断迭代，对云端算力的需求增加。2023年以来，以英伟达为代表的AI芯片、通信网络和服务器产业链相关企业股价涨幅明显。1资料来源：Wind，智能机器人研究，浙商证券研究所01002003004005006002022-03-112022-04-112022-05-112022-06-112022-07-112022

3、-08-112022-09-112022-10-112022-11-112022-12-112023-01-112023-02-112023-03-112023-04-112023-05-112023-06-112023-07-112023-08-112023-09-112023-10-112018.062018.11OpenAI发布GPT-1模型OpenAI发布GPT-2模型2019.06OpenAI发布GPT-3模型2020.05OpenAI发布GPT-3模型的beta版本2022.11ChatGPT发布2023.032023.02OpenAI发布GPT-4OpenAI正式推出ChatGP

4、T收费版订阅服务2023.01ChatGPT第三次更新2023.01ChatGPT第二次更新2022.12ChatGPT第一次更新4ChatGPT发展历程美股AI芯片龙头英伟达年初至今涨幅较大美元AI不止于云：端侧是模型应用不容忽视的重要场景（1）云侧AI：数据云端汇集训练，模型通用性强。从终端采集和感知到的声音、视频等数据都通过网络传输到云中心侧进行后续处理，云侧的资源高度集中，存储和计算能力强，并且具有很高的通用性；（2）端侧AI：终端设备上进行的轻型模型运用。越来越多的 AI计算和推理工作负载在手机、笔记本电脑、XR 头显、汽车和其他边缘终端上运行，端侧硬件具备一定的计算能力，以及低延迟

5、、个性化、隐私安全的特征。在设备本地进行如图像/语音识别等小模型、低功耗的AI任务 结合用户个人数据实现个性化AI AI数据本地化，隐私信息更安全1资料来源：CSDN，浙商证券研究所中度 AI RTX GPU更大的模型|按需使用|更高性能表现重度 AI CLOUD非常大的模型|按需使用|最高性能随时可用 低延迟 数据本地化/保护隐私 无服务器成本云计算范畴轻度 AI NPU小模型|随时可用|低能耗端侧AI使用场景手机/PC等终端设备5混合AI大势所趋，AI处理重心向边缘转移 云端推理成本极高，生成式AI规模化拓展难以持续。AI推理规模远高于训练，尽管训练单个模型会消耗大量资源，但大型生成式AI

6、模型预计每年仅需训练几次；推理成本将随着日活用户数量及其使用频率的增加而增加。终端侧AI能力是赋能混合AI并让生成式AI实现全球规模化扩展的关键。在生成式AI出现之前，AI处理的重心正向边缘转移，越来越多的AI推理工作负载在手机、PC、XR 头显、汽车和其他边缘终端上运行。混合式AI（云端协同）成为规模化应用未来的解决路径。在一些场景下，计算将主要以终端为中心，在必要时向云端分流任务。而在以云为中心的场景下，终端将根据自身能力，在可能的情况下从云端分担一些AI工作负载。1资料来源：高通混合AI是AI的未来，浙商证券研究所生成式AI生态链使应用数量激增边缘终端AI处理的重心正在向边缘转移6场景丰