華金證券：端側AI蓄勢待發，有望開啓半導體新週期

21世紀經濟報道記者王媛媛、孫燕 上海報道

從高通在驍龍芯片上推理stable diffusion模型，到華爲推出基於手機算力的“智能搜圖”功能，AI正持續向端側靠近。

“端側是AI模型應用不容忽視的重要場景。”6月20日，華金證券傳媒首席分析師倪爽在華金證券AI產業2024全景論壇表示，越來越多的AI計算和推理工作負載在手機、筆記本電腦、XR頭顯、汽車和其他邊緣終端上運行。

作爲在終端設備上進行的輕型模型運用，端側AI具有隱私和安全、低延時、可靠性、低成本等技術優勢，但也面臨着參數量小、功能相對有限等挑戰。

“端側AI趨勢已定。”華金證券電子聯席首席分析師王海維在論壇上表示，AI手機需要完成算力、帶寬、內存等硬件升級以確保AI模型順暢運行，一方面有望驅動新一輪換機週期，另一方面也有望帶來半導體新週期。

端側AI蓄勢待發

今年以來，AI的一大焦點是落地手機端。從大模型、到操作系統、再到應用生態，各大廠商在AI層的競爭愈演愈烈，在大模型的基礎上選擇的路徑也有所不同。

目前，三星、Vivo、華爲等手機廠商已在端側佈局AI；蘋果亦在WWDC2024宣佈推出端側Apple Intelligence，攜手OpenAI接入GPT-4o，以多模態能力賦能複雜任務處理。

在此背後，輕量化模型的發展使得原本只能在雲端運行的大型AI模型，如今可以在手機、PC等終端設備上高效運行，且保持了與雲端相近的性能和精確度。

事實上，端側AI不僅限於智能手機和PC，還逐漸滲透到AR眼鏡、智能家居等領域。其火熱，來源於終端的強需求。

倪爽指出，端側應用的主要功能包括兩類：一是內容生成，即藉助瀏覽器AIGC插件總結文字、視頻等內容，提升閱讀效率等，並以標籤形式提煉，助力工作提效；二是信息生成，即圍繞工作場景，用戶可藉助AI生成所需的文本、圖片等內容信息，也可生成辦公文檔等，提高效率。

在他看來，手機廠商先後入局端側AI，有望雙輪驅動長效賦能端側“生產力”，加速AI應用落地。“2024年以後，更多AI產品逐步變現、AI能力下放至邊緣側與端側之後的影響將更爲明顯。”

硬件待升級

從端側看，消費者希望端側大模型的響應速度可以達到幾乎“實時” 效果。

一般而言，大模型擁有的參數越多、精度越高，實現的功能越強大。而在大模型裁剪技術以及終端算力制約下，端側部署大模型參數量小，功能相對有限。

因而當前，芯片算力、內存容量、內存帶寬構成了影響端側AI性能的三大挑戰。

王海維認爲，爲確保AI模型順暢運行，AI手機需要進行高算力、高帶寬、內存等硬件升級。而這一過程，有望驅動新一輪換機週期。“AI Intelligence換機週期更類似於4G到5G的換機週期。”

與此同時，端側AI的滲透有望帶來半導體新週期。王海維指出，當前半導體供應鏈整體庫存逐漸恢復至常態，第三季度開始的傳統旺季有望帶來新一輪備貨週期。

華金證券總裁助理、研究所所長、電子首席分析師孫遠峰進一步表示，AI技術和應用創新，最終實現有時間關聯度的“三維”處理能力。着眼硬科技產業鏈，產品層級將拉動底層先進技術的快速產品化；而更深層次的產業鏈升級，則是設計、製造、封測和設備材料等全產業鏈協同升級的過程。