AI终端行业专题：AI进化加速端侧落地新一轮换机潮蓄势待发.pdf

AIAI进化加速端侧落地，新一轮换机潮蓄势待发进化加速端侧落地，新一轮换机潮蓄势待发证券分析师证券分析师姓名：郑嘉伟资格编号：S1350523120001邮箱：行业评级：行业评级：/证券研究报告|行业专题海外科技2024年6月21日请务必阅读报告末页的重要声明请务必阅读报告末页的重要声明AI终端行业专题目录目录1、AIPC&手机是大模型落地的重要载体，颠覆传统应用模式2、硬件端：处理器架构变化，内存价值量提升3、大模型端：轻量化小模型陆续推出，多模态大模型改变人机交互体验4、投资逻辑：AI端侧落地加速，换机潮蓄势待发，关注PC/手机厂及硬件相关投资机遇5、风险提示1.1 AI PC1.1 AI PC：AIAI与与PCPC的结合，颠覆传统的结合，颠覆传统PCPC定义，成为个人定义，成为个人AIAI助理助理nAI PC：AI 普惠的首选终端，算力平台+个人大模型+AI 应用的新型混合体AIPC是算力平台+个人大模型+AI应用的新型混合体，通过整合 AI 技术，提供个性化、智能化的服务，显著提升了传统 PC 的功能和用户体验，成为未来计算平台的重要发展方向。AI PC不仅继续作为人们重要的生产力工具和内容消费平台，还在硬件上集成了混合AI算力单元，能够本地运行“个人大模型”。这种新型计算机可以创建个性化的本地知识库，实现自然语言交互，这将彻底改变传统PC的定义。AIPC的各类应用场景为用户提供的价值是节约时间。AI PC能够针对工作、学习、生活等场景，提供个性化创作服务、私人秘书服务、设备管家服务在内的个性化服务，共性都是为了提高用户的使用效率，节省时间。云端的公共大模型反馈速度慢会影响用户的实际体验，AIPC落地端侧，推理直接在本地运行，边缘和云端推理为辅使得AIPC能够提供即时的服务响应。AIPC将是一个包含 AI 模型和应用以及硬件设备的混合体。根据IDCAIPC白皮书，AI PC 产品拥有本地部署的大模型与个性化本地知识库组合构成的个人大模型，第一交互入口为个人智能体，可实现自然语言交互，AI PC 将通过内嵌 AI 计算单元的方式提供混合 AI 算力，还可以依靠开放生态来满足不同场景的需求。在满足生产力提升的同时，通过本地数据存储和隐私及数据保护协议来保护个人隐私和数据安全。图：AI PC 核心特征图：AI PC在通用场景下的个性化服务资料来源：IDC AIPC产业（中国）白皮书、华源证券研究1.2 AI1.2 AI手机：重构手机生态，成为用户定义的个性化专属手机：重构手机生态，成为用户定义的个性化专属AIAI助理助理n手机智能化的演进：每一轮技术创新驱动智能手机功能和用户体验的重大升级1）初始阶段（2000年代初）：诺基亚塞班操作系统首次允许用户自行下载应用，开启了智能手机发展的先河，并促成了移动互联网生态的形成，智能手机逐渐成为人们生活中不可或缺的工具。2）iPhone 时代（2007年开始）：iPhone 的问世颠覆了传统的手机设计理念，淘汰了物理键盘，使触控屏幕成为主流，同时苹果应用商店的建立推动了智能手机应用生态的繁荣。3）智能语音助手与多模态交互（2010年代）：智能语音助手如Siri和Google Assistant的出现，增强了用户的交互体验，多模态交互技术如手势控制和眼球追踪提高了用户的操作效率。4）AI 技术赋能（2017年至今）：AI 技术广泛应用于智能手机，如计算摄影、安全强化、续航优化等，安卓阵营在SoC平台中加入独立的AI计算单元，显著提升了影像处理等能力。5）生成式 AI 手机时代（2023年至未来）：生成式 AI 技术通过大规模预训练模型，实现了智能手机的多模态内容生成和情境感知，推动从GUI（图形用户界面）到VUI（语音用户界面）的转变，并孕育出智能生命体，为用户提供个性化的内容和服务。总体来看，过去手机智能化演进的过程包括操作系统和平台的创新、交互方式的改进、硬件能力的提升、软件和应用生态的丰富，而AI手机的变革有望将这四方面变化重新演绎。图：手机智能化演进路线图资料来源：counterpoint生成式AI手机产业白皮书、华源证券研究1.2 AI1.2 AI手机：重构手机生态，成为用户定义的个性化专属手机：重构手机生态，成为用户定义的个性化专属AIAI助理助理nAI 手机：自在交互、智能随心、专属陪伴、安全可信的个人助理生成式AI手机是利用大规模、预训练的生成式AI模型，实现多模态内容生成、情境感知，并具备不断增强的类人能力。Counterpoint基于历史每一轮手机的变革，提出了生成式AI手机的概念：生成式AI手机是利用大规模、预训练的生成式AI模型，实现多模态内容生成、情境感知，并具备不断增强的类人能力。此外生成式AI手机还将具备支持大模型的本地部署，具备多模态能力、确保流畅、无缝的用户体验的功能、以及拥有实现上述功能的硬件支持等必要特征。多模态能力是实现AI手机的关键。AI手机在原生服务生态的基础上，构建智能体生态、大模型生态和算力生态，使AI手机具备了创作能力、自学习能力、真实世界感知能力和算力高效利用能力。AI手机的智慧OS能够与用户进行多模态交互并且拥有内嵌专属智能体，使手机更加高效和富有创造力。多模态大模型还可以为智能体的成长提供更多维度和更加丰富的训练语料，使智能体自学习、直觉化，满足用户的个性化需求。图：AI 手机核心特征图：AI 手机全栈革新及生态重构支持AI大模型端侧部署 无需完全依赖云端，端云结合成为主流模式流畅自然的交互方式 能够以自然而直观的交互方式，快速响应用户的请求多模态内容输入输出 可以支持文本、图像、语音等模态的输入与输出AI手机硬件支持神经网络运算单元|内存|安全防御创作能力自学习能力真实世界感知能力算力高效利用能力智慧OS多模态交互内嵌专属智能体自学习|直觉化高效|创作|专属硬件平台真实世界感知|异构推理计算生态智能体生态大模型生态算力生态原生服务生态资料来源：counterpoint生成式AI手机产业白皮书、IDCAI手机白皮书、华源证券研究1.3 AI1.3 AI落地终端，各大厂商纷纷布局落地终端，各大厂商纷纷布局n主流电脑品牌对AI PC的相关布局2023年5月，主流电脑品牌已经开始探索AI+PC的模式，逐步推进AI与PC的融合。2024年多品牌加速布局AI PC，2024年1月，联想和戴尔发布了其新款AI PC产品；2024年3月，荣耀发布其首款AI PC产品；2024年4月，联想发布5款AI PC产品；2024年5月，微软推出Copilot+PC，多个品牌推出AI PC产品。2024年4月联想在TechWorld 2024大会上发布了5款AI PC产品，内嵌个性化AI智能体“联想小天”2023年6月2023年5月惠普正在开发支持AI的PC，新型号产品最早可能在2024年投放市场宏基预计将把AIGC或其他AI应用导入到终端设备上2023年12月联想推出两款首批搭载英特尔酷睿Ultra处理器、配有全新AI专属芯片NPU的联想AI Ready的AI PC新品2024年1月联想发布包括联想拯救者、联想小新在内的多款AI PC新品戴尔推出全新Inspiron灵越系列轻薄笔记本电脑，支持多种AI技术的本地使用和面向AI的深度优化2024年5月惠普发布新一代AI PC产品，可在设备上本地运行语言模型和生成式人工智能。联想开售ThinkPad T14p AI元启版等商用AI PC，已初步具备AI PC五大特征微软推出Copilot+PC，将AI完全嵌入Win11系统苹果发布M4芯片，成为驱动最新 AI 应用的理想芯片苹果发布了搭载M3芯片的全新MacBook Air，官方宣称为“用于AI的全球最佳消费级笔记本电脑”2024年3月荣耀发布首款AI PC荣耀MagicBook Pro 16资料来源：各公司官网、华源证券研究图：AI PC近期发展1.3 AI1.3 AI落地终端，各大厂商纷纷布局落地终端，各大厂商纷纷布局n主流手机厂商纷纷布局AI手机，各类产品层出不穷AI手机的产生与发展离不开AI大模型和手机硬件等的支持，自2023年7月至2024年5月，荣耀、小米、OPPO等主流手机制造商将目标投向AI手机领域，加大AI大模型、数据存储、芯片等的研发，推出诸多适用于AI手机的新技术，并逐渐实现AI与手机的融合。华为将大模型深度整合进手机系统，实现更高层次的融合；智慧助手小艺接入AI大模型能力，可以进行自然对话、会议纪要和辅助文案生成、图片二次创作等2023年7月荣耀宣布将在智能手机端推动部署端侧大模型，以此作为新一轮产品技术攻坚的起点苹果建立了自己的大型语言模型Ajax，并推出代号为“苹果GPT”的内部聊天机器人，用于测试Ajax的功能2023年8月小米宣布小爱同学正式升级生成式大模型，已经开始测试2023年10月OPPO安第斯智能云团队打造了基于混合云架构的生成式大语言模型OAndesGPTVIVO发布自研AI大模型矩阵，包括十亿、百亿、千亿三个不同参数量级的五款自研大模型谷歌发布新一代智能手机Pixel 8系列，Pixel8Pro是第一款可以直接在设备上运行谷歌A1模型的手机。2023年11月VIVO正式发布自研的蓝心大模型BlueLM、OriginOS 4。蓝心大模型包含覆盖十亿、百亿、千亿三个参数量级的五款vivo自研大模型，全面覆盖用户核心场景2024年1月小米打造澎湃OS系统，大模型NPU部署技术运行效率大幅提升，AI大模型应用深入全系统OPPO在其Color OS14 系统中融入AI功能三星推出Galaxy AI功能，在最新一代旗舰手机Galaxy 24中可使用2024年3月荣耀定义智能终端AI四层架构；Magic6系列推出AI深度使能的突破性操作系统MagicOS 8.02024年5月苹果发布M4芯片，成为驱动最新 AI 应用的理想芯片华为重新定义数据存储，构筑AI-Ready的领先数据基础设施谷歌预计今年下半年会将Gemini Nano的多模态模型应用到Pixel手机中资料来源：各公司官网、华源证券研究图：AI 手机近期发展1.4 PC/1.4 PC/手机有望受益手机有望受益AIAI推动消费电子行业复苏推动消费电子行业复苏nAI进化加速端侧落地，新一轮换机潮蓄势待发近两年消费电子市场需求持续受压。根据IDC数据，2022与2023年连续两年全球智能手机、PC、平板电脑出货量同比下滑，其中2023年全球智能手机出货量为11.7亿部，同比下降3.2%，2016年全球智能手机出货量达到顶峰，2021年出货量小幅反弹后继续下降；2023年全球PC出货量为2.6亿台，同比下降13.9%。分季度来看消费电子近期呈底部复苏的态势。根据IDC数据，3Q23全球智能手机出货开始同比增长，3Q23、4Q23、1Q24分别实现同比增长0.3%、8.6%、7.7%；1Q24全球PC出货开始同比增长，同比增长5.1%。随着AI的端侧落地，AI手机、AIPC的推出有望打破消费电子近年来创新不足无法打动消费者换机的局面，有望推动消费电子换机需求的到来。根据TechInsights预计，生成式AI将是2024年智能手机市场的焦点，2024年智能手机出货量将恢复低个位数的增长，主要由新兴市场需求复苏所带动，Counterpoint Research预计，2024年全球生成式AI智能手机出货量将超过1亿部，2027年将达5.22亿部，在整个智能手机出货量当中的占比达40%，年复合增长率高达83%。IDC 预计2024年将是PC的扩张年，全球出货量将达到2.654亿台，比上一年增长2.0%，因为AIPC的推出，最终将推动市场在2028年达到2.922亿台，在2024-2028年预测期内的复合年增长率(CAGR)为 2.4%。图：全球PC出货量（年度）图：全球智能手机出货量（年度）-50%0%50%100%150%200%02004006008001,0001,2001,4001,6002003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023全球智能手机出货量（百万部）yoy(%;右轴）-20%-15%-10%-5%0%5%10%15%20%0501001502002503003504002017201820192020202120222023全球PC出货量（百万部）yoy(%;右轴）资料来源：wind、ifind、IDC、华源证券研究1.5 AI PC&Phone 1.5 AI PC&Phone 产业链分布产业链分布上游中游下游CPUGPU内存主板电源主机输出设备显示屏打印机X86架构ARM架构其他输入设备键盘鼠标摄像头硬件操作系统中间件数据库管理系统系统软件应用软件办公应用安全应用游戏应用专业应用社交应用PC整机代工厂商品牌厂商娱乐场景办公场景教育场景nAI PC&Phone 产业链分布：上游软硬件供应商+中游代工及品牌厂商+下游应用场景产业链的上游包括硬件和软件供应商。硬件供应商提供AI PC所需的各种组件，如半导体（CPU、GPU、NPU芯片）、存储设备（SSD、HDD）、内存（RAM）、主板、电源等。软件供应商则提供操作系统、AI框架、应用程序等。中游主要由代工厂商和品牌厂商组成。代工厂商负责将上游提供的硬件组件组装成完整的AI PC，并进行质量控制和测试。品牌厂商则负责AI PC的设计、品牌建设、营销、销售、客户服务等。产业链的下游是各类应用场景，包括教育、办公、娱乐、医疗、科研、金融、制造业、零售、政府和家庭等。资料来源：亿欧智库、华源证券研究图：PC产业链全景图目录目录1、AIPC&手机是大模型落地的重要载体，颠覆传统应用模式2、硬件端：处理器架构变化，内存价值量提升3、大模型端：轻量化小模型陆续推出，多模态大模型改变人机交互体验4、投资逻辑：AI端侧落地加速，换机潮蓄势待发，关注PC/手机厂及硬件相关投资机遇5、风险提示2.1 2.1 变革一：变革一：ARMARM架构因其低功耗的特点份额有望逐步提升架构因其低功耗的特点份额有望逐步提升nCPU:ARM架构 VS X86架构ARM（Advanced RISC Machine）架构和x86架构是两种主要的处理器架构，它们在设计理念、应用场景和性能特点等方面有显著的差异。从设计理念来看，ARM架构追求指令集的简化，每条指令执行速度快，能够在较低功耗下高效工作。ARM架构强调节能和高效，适用于电池供电设备。x86架构包含复杂的指令集，能够在一条指令中执行更多的操作。x86架构强调性能和灵活性，适用于需要高计算能力的设备。从应用场景来看，ARM架构以其高能效和低功耗特性在移动和嵌入式市场占据重要地位，而x86架构以其高性能和丰富的软件生态系统在桌面和服务器市场保持主导地位。ARM架构的低功耗特性是多种设计因素共同作用的结果，包括简洁的指令集、简化的硬件实现、优化的流水线设计、低功耗模式、较少的晶体管数量、专用处理单元的使用以及针对嵌入式系统和移动设备的优化。这些设计特点使得ARM处理器在需要低功耗的应用场景中表现尤为出色。在AIPC场景下，ARM架构具有更高的能效比，在AIPC中能够提供高效的计算能力，同时保持较低的能耗。ARM架构允许高度定制化，芯片设计者可以根据具体的AI计算需求优化硬件架构。这种灵活性使得ARM架构能够在不同的AI应用场景中提供优化的解决方案。表：ARM架构和x86架构对比属性ARM架构x86架构设计理念RISC（精简指令集计算），指令集小而简单，每条指令执行时间短，提高了能效和性能。设计目标之一是低功耗，适用于需要延长电池寿命的设备。CISC（复杂指令集计算），指令集复杂且丰富，每条指令可能执行多个操作，设计更注重功能的多样性。强大的计算能力使其适合高强度计算任务。应用场景主要应用于移动设备（如智能手机、平板电脑、可穿戴设备）和嵌入式系统（如物联网设备、工业控制系统、消费电子产品），因其低功耗和高效能而受欢迎。主要应用于个人电脑（如台式机、笔记本电脑）和服务器（如数据中心、高性能计算），因其强大的计算能力和广泛的兼容性而成为主流选择。性能特点能效比高，通常在较低的功耗下提供良好的性能。架构具有很好的扩展性，可以根据不同应用需求进行定制，适应多样化的市场需求。计算能力强，在单线程和多线程性能上都表现出色，适合运行复杂应用程序和多任务处理。兼容性好，支持大量已有的软件和操作系统，尤其是在PC和服务器市场。市场现状与未来趋势随着移动设备和物联网市场的快速发展，ARM处理器的市场份额不断增加。近年来，ARM也开始进军高性能计算市场，推出了适用于服务器和数据中心的高性能处理器。在PC和服务器市场中占据主导地位，特别是英特尔和AMD在高性能领域具有强大优势。但随着ARM处理器性能的提升和市场扩展，x86架构面临来自ARM和其他架构的竞争压力。代表厂商主要代表厂商包括ARM Holdings、Qualcomm、苹果（Apple）、三星（Samsung）、联发科（MediaTek）等。主要代表厂商包括英特尔（Intel）和AMD。资料来源：redhat、亿欧智库、华源证券研究表：不同品牌跑分及功耗对比架构品牌产品发布时间Cinebench得分TDP(PL1/PBP)单核得分 多核得分X86IntelIntel Core Ultra 5 processor 125HQ4231671127072065WIntel Core Ultra 5 processor 135HQ4231763139072065WIntel Core Ultra 7 processor 155HQ4231762148452065WIntel Core Ultra 7 processor 165HQ4231676158272065WIntel Core Ultra 9 processor 185HQ4231809185453565WIntel Core i9 processor 14900KFQ423230840814125WAMDAMD Ryzen 7 8840UQ2/20241769129941530WAMD Ryzen 7 7840UQ2/20231761129421530WARM高通X1E-78-100Q2/202415391218223WX1P-64-100Q3/202417181288123WAppleApple M3 ProQ4/202319811520930WApple M3 MaxQ4/202319532402940W资料来源：Cinebench，华源证券研究2.1 2.1 变革一：变革一：ARMARM架构因其低功耗的特点份额有望逐步提升架构因其低功耗的特点份额有望逐步提升n苹果由x86架构转向ARM架构收获成功，是其市场份额上升的关键因素之一2020年苹果由x86架构的CPU转向ARM架构CPU，推出M系列芯片。苹果在2020年11月10日正式推出了其首款自研芯片M1，它搭载于MacBook Air(2020 年末)、Mac Mini(2020 年末)、MacBook Pro（13 英寸，2020 年）、iMac、iPad Pro及iPad Air(第五代)上，标志着苹果从使用英特尔处理器转向使用自主研发的芯片，这是一个重要的里程碑。苹果宣称该芯片在所有低功耗中央处理器产品中性能最佳，同时具有最佳的性能功耗比。苹果MacOS市场份额提升，有部分原因可能是M系列芯片高能低耗对于其mac产品销量的拉动。根据statcounter数据，2018年MacOS在PC操作系统的占比仅为12.84%，2023年提升至18.71%，而windows操作系统市场份额则从2018年的80.36%下降至2023年的68.28%，根据苹果公司公告数据，2020年四季度推出ARM架构的M芯片后，其mac产品线销售收入在1Q21环比上涨5%，同比上涨70%，增速显著高于全球PC销量的增速。图：微软、苹果在PC操作系统的占比变化情况图：苹果PC销量（万台）资料来源：statcounter、wind、华源证券研究图：苹果PC销售收入情况图：全球PC出货情况0%18%36%54%72%90%2018202020222024WindowsOS X其他-40%-20%0%20%40%60%80%020040060080010001Q183Q181Q193Q191Q203Q201Q213Q211Q223Q221Q233Q23苹果PC销量（万台）qoq（%；右轴）-30%-20%-10%0%10%20%30%40%0204060801001Q183Q181Q193Q191Q203Q201Q213Q211Q223Q221Q233Q231Q24全球PC出货量（百万台）qoq（%；右轴）-40%-30%-20%-10%0%10%20%30%40%50%60%70%0200040006000800010000120001Q183Q181Q193Q191Q203Q201Q213Q211Q223Q221Q233Q231Q24苹果PC收入（百万美元）qoq（%；右轴）2.1 2.1 变革一：变革一：ARMARM架构因其低功耗的特点份额有望逐步提升架构因其低功耗的特点份额有望逐步提升nRosetta 2确保苹果从x86架构转向ARM架构的过渡期平稳度过苹果由intel芯片转而使用ARM自研芯片，主要原因是苹果希望根据自己的硬件想法来规划芯片的性能分配，达到高性能低功耗的效果。苹果在从x86架构向ARM架构转换过程中面临的最大挑战是确保应用程序的兼容性和性能，同时需要平衡硬件设计、操作系统优化、用户体验、生态系统整合和市场竞争等多方面的因素。Rosetta 2使得macx86架构转向ARM架构平稳过渡。由于当时大量现有的Mac应用程序是为x86架构编写的，为了确保现有的x86应用能够在ARM架构的Mac上运行，苹果推出了Rosetta 2翻译层。Rosetta 2在运行时将x86指令翻译为ARM指令。这种翻译是动态进行的，意味着应用程序在启动和运行时，Rosetta 2会实时进行指令翻译，从而确保兼容性，对于用户而言，Rosetta 2的运行是透明的。用户不需要进行任何额外的操作即可运行他们现有的x86应用程序，只需像往常一样打开应用程序即可。使用Rosetta 2翻译的应用程序与原生运行在x86设备上的体验几乎没有区别。这种无缝体验是苹果致力于确保过渡期间用户不会感受到明显差异的重要组成部分。ARM架构契合苹果生态系统的一致性和连贯性。苹果的产品生态系统需要保持一致性和连贯性，新的ARM架构设备能够无缝地与现有的iPhone、iPad和其他Mac设备进行协同工作。此外开发者能够轻松地在iOS和macOS平台之间移植应用程序，使整个苹果生态系统更加紧密地集成和协同。表：苹果从x86架构向ARM架构的关键措施措施具体情况研发自有芯片苹果开发了自己的基于ARM架构的芯片系列，称为Apple Silicon。首个用于Mac的Apple Silicon芯片是M1芯片，这些芯片专为苹果的硬件和软件进行优化，旨在提供更高的性能和更低的功耗。Rosetta 2翻译层为了确保现有的x86应用能够在ARM架构的Mac上运行，苹果推出了Rosetta 2翻译层。Rosetta 2是一种动态二进制翻译器，能够在后台将x86指令转换为ARM指令，从而使用户几乎感觉不到性能损失。开发者工具和支持苹果提供了丰富的开发者工具和文档，以帮助开发者将他们的应用程序从x86架构迁移到ARM架构。Xcode被更新以支持跨平台编译，开发者可以轻松地为M1芯片重新编译他们的应用。Universal App格式苹果引入了Universal App格式，允许开发者在同一个应用包中包含针对x86和ARM架构的二进制文件。这使得用户可以无缝地在任何Mac上运行相应的应用程序。逐步转换和兼容性苹果并没有立即淘汰所有x86架构的设备，而是逐步引入基于ARM架构的新设备，并继续支持旧设备。这样平滑的过渡策略确保了用户和开发者有足够的时间适应新的架构。硬件与软件深度整合苹果设计自己的芯片，使其能够更好地优化操作系统（macOS）和硬件之间的协同工作，带来更高的性能和更长的电池续航。资料来源：亿欧智库、bhphotovideo、华源证券研究图：苹果转向ARM架构的路径及原因资料来源：亿欧智库、华源证券研究2.1 2.1 变革一：变革一：ARMARM架构因其低功耗的特点份额有望逐步提升架构因其低功耗的特点份额有望逐步提升n微软逐步完善ARM架构的生态系统2021年微软推出了ARM64EC，可以将基于X86的应用程序代码转移到基于ARM的代码上，ARM64EC可以看作是连接 x86 和 ARM 架构的重要桥梁，它通过提供兼容性和优化性能，促进了两种架构之间的互操作性和协同发展。ARM64EC是一种应用二进制接口（ABI），旨在促进在ARM系统上运行x64应用程序的兼容性。这使得x64应用程序在WOA（Windows on ARM）设备上能够更高效地运行，实现原生执行ARM代码。为了使 ARM 设备能够运行 x86 应用程序，微软引入了 ARM64EC。ARM64EC 允许开发者将现有的 x64（即 x86-64）应用程序部分或全部移植到 ARM 平台上，而无需完全重写代码。通过支持 x86 应用程序，ARM64EC 使得 ARM 设备（如基于 ARM 的 Windows 笔记本电脑和平板电脑）能够运行更多的现有软件，从而扩大了这些设备的应用范围和吸引力。基于ARM架构的一系列软件开始逐步推出。目前Windows on ARM已经有87%的应用是ARM原生应用，仅剩13%需要用到兼容层转译。2023年，高通骁龙X系列发布后，高通与主要应用开发商密切合作，2024年3月谷歌也发布了 Windows on ARM 原生版完整 Chrome 浏览器，可在搭载高通骁龙的 Windows PC 上下载使用。图：基于ARM架构的应用程序正在不断丰富图：使用 ARM64EC 让现有应用在 ARM 版 Windows 11 上运行得更快资料来源：微软官网、高通、华源证券研究2.1 2.1 变革一：变革一：ARMARM架构因其低功耗的特点份额有望逐步提升架构因其低功耗的特点份额有望逐步提升nARM架构市场份额有望逐年上涨，高通+微软联手发力WOA根据counterpoint research预测，2027年基于ARM架构的笔记本电脑市场份额有望达到25%。根据前文分析，当前基于ARM的笔记本电脑基本来自来自苹果，操作系统为MacOS，而微软的windows操作系统仍然是最受欢迎的操作系统。而制约过往ARM市场份额未能明显提升的主要原因是windows操作系统应用程序与ARM架构的兼容性问题，这一问题已经在逐步解决。图：ARM架构市场份额逐步提升图：高通+微软联手推动WOA资料来源：counterpoint、高通、华源证券研究0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%2019202020212022 2023E2024E2025E2026E2027EIntelAMDARM2.1 2.1 变革一：变革一：ARMARM架构因其低功耗的特点份额有望逐步提升架构因其低功耗的特点份额有望逐步提升高通+微软联手发力推动WOA，Copilot+PC的推出可能是WOA的重要转折点。在Build 2024开发者大会前夕，5月20日微软发布了自家最新的“Copilot+PC”，是专为 AI 设计的新型 Windows PC，有望开启Windows on ARM新时代。其他各大品牌同步推出Copilot+PC。微软不仅自己推出全新的Copilot+PC，同时与各大 OEM 厂商（宏碁、华硕、戴尔、惠普、联想、三星）合作全新 Copilot+PC，于 6 月 18 日开始上市。表：各大品牌的新款 Copilot+电脑于 6 月 18 日上市品牌具体产品AcerAcer 的 Swift 14 AI 2.5K 触摸屏使用户能够以更高的精度和色彩准确的图像绘制和编辑用户的视觉。只需轻触专用的 AcerSense 按钮即可启动并发现 AI 增强功能，例如 Acer PurifiedVoice 2.0 和 Purified View。华硕华硕 Vivobook S 15 是一款功能强大的设备，通过 Snapdragon X Elite 平台和内置 Qualcomm AI 为生活带来 AI 体验。它拥有 40+NPU TOPS、双风扇冷却系统和高达 1 TB 的存储空间。下一代人工智能增强功能包括 Windows Studio 特效 v2 和华硕 AiSense 摄像头，以及自适应调光和锁定的存在检测功能。它专为便携性而设计，采用超薄、轻便的全金属设计、大容量电池以及单区 RGB 背光键盘的高级造型。戴尔戴尔推出五款全新 Copilot+PC，包括 XPS 13、Inspiron 14 Plus、Inspiron 14、Latitude 7455 和 Latitude 5455，提供一系列消费级和商用选项，可实现突破性的电池寿命和独特的 AI 体验。XPS 13 由 Snapdragon X Elite 处理器提供支持，具有优质的未来派设计，而 Latitude 7455 则拥有令人惊叹的 QHD+显示屏和具有 AI 降噪功能的四扬声器。Inspiron14 和 Inspiron 14 Plus 采用 Snapdragon X Plus 1，采用轻质低碳铝制成。惠普惠普的 OmniBook X AI 电脑和搭载 Snapdragon X Elite 的 HP EliteBook Ultra G1q AI 电脑采用纤薄时尚的设计，提供先进的性能和移动性，带来更加个性化的计算体验。功能包括持久的电池寿命和人工智能驱动的生产力工具，例如实时转录和会议摘要。Poly Studio 水晶般清晰的音频支持具有自动取景和眼部对焦功能的 5MP 摄像头，以增强虚拟交互。联想联想推出两款 AI PC：一款是专为消费者打造的 Yoga Slim 7x，另一款是专为商业打造的 ThinkPad T14s Gen 6。Yoga Slim 7x 为创意人士带来效率，配备 14.5 英寸触摸屏，支持 3K Dolby Vision，并针对 3D 渲染和视频编辑进行了优化。T14s Gen 6 为用户的工作任务带来企业级体验和 AI 性能，其功能包括网络摄像头隐私快门、Wi-Fi 7 连接和高达 64GB 的 RAM。三星三星新款 Galaxy Book4 Edge 超薄轻便，配备 3K 分辨率 2x AMOLED 显示屏和 Wi-Fi 7 连接。它拥有持久的电池，可提供长达 22 小时的视频播放时间，非常适合在旅途中工作或娱乐。资料来源：微软官网、华源证券研究2.2 2.2 变革二：异构计算成为变革二：异构计算成为AIPCAIPC新品主流，引入新品主流，引入NPUNPU成为关键成为关键nAIPC处理器异构计算成为共性，增加NPU本质是为了进行低功耗计算引入NPU对于提升计算效率、降低能耗与成本具有重要意义。1）计算效率与性能：NPU专门为神经网络计算设计，能够高效处理大量并行计算任务，显著提高AI应用的性能。例如，在图像识别、自然语言处理和自动驾驶等领域，NPU可以加速训练和推理过程。2）能耗与成本：与通用处理器（如CPU、GPU）相比，NPU在执行特定AI任务时具有更高的能效比。这对于移动设备和嵌入式系统尤为重要，因为这些设备对功耗和电池寿命有严格的要求。3）灵活性与可扩展性：现代NPU通常采用可重构设计，能够适应不同的AI模型和算法。这种灵活性使得NPU可以在不同应用场景中高效运行，满足多样化的计算需求。图：AIPC处理器发布历程资料来源：NanoReview、anandtech、IT之家、快科技、亿欧智库、华源证券研究2.2 2.2 变革二：异构计算成为变革二：异构计算成为AIPC/AIPC/手机新品主流，引入手机新品主流，引入NPUNPU成为关键成为关键nAIPC处理器异构计算成为共性，增加NPU本质是为了进行低功耗计算硬件侧，“CPU+GPU+NPU”的异构架构成为英特尔、高通、AMD新一代AIPC处理器的共性。较传统CPU+GPU增加NPU，NPU专门用于处理人工神经网络计算，三种芯片结合，实现更快速、更高效率的边缘AI模型推理。2023年12月英特尔推出首款面向AI PC的Meteor Lake酷睿Ultra处理器。酷睿Ultra处理器采用分离式模块架构，由四个独立的模块组成，并通过Foveros 3D封装技术连接。其计算模块首次采用Intel 4制程工艺打造，带有基于Redwood Cove架构的P-Core和基于Crestmont架构的E-Core；核显采用了全新的Alchemist Xe-LPG设计；SOC模块里面包含了2个全新的LP E-Core，用于新型低功耗负载，进一步优化节能与性能间的平衡。同时酷睿Ultra处理器还采用了英特尔首个用于客户端的片上AI加速器“神经网络处理单元（NPU）”，将高能效AI加速提升到了新的高度，带来2.5倍于上一代产品的能效表现。根据公司官网信息，intel计划将在 2025 年之前在超过 1 亿台 PC 上实现人工智能。2024年6月，Intel正式发布下一代面向AIPC的移动处理器Lunar Lake，综合算力达到120TOPS，NPU算力达到48TOPS，同时能耗大幅降低。Lunar Lake处理器AI总算力达到120TOPS，其中CPU可提供5 TOPS的算力，驱动轻度AI工作；GPU提供67 TOPS算力提供游戏与创作所需的AI性能；NPU提供48 TOPS算力能够提供AI辅助与创作等功能。经过重新设计，为 x86 的能效设定了新的标准，lunar lake再供电和电源管理方面大幅改进，采用更先进的工艺节点，相较上一代meteor lake能耗降低40%。目前Lunar Lake已有来自20家OEM厂商，超过80款设计，预计第三季度开始出货。图：CPU、GPU、NPU组成多元AI算力图：英特尔 ultra处理器架构图：下一代lunar lake将进一步提升算力资料来源：IT之家、intel、华源证券研究2.2 2.2 变革二：异构计算成为变革二：异构计算成为AIPC/AIPC/手机新品主流，引入手机新品主流，引入NPUNPU成为关键成为关键n硬件性能大幅提升的同时，intel Ultra依托3D高性能混合架构，功耗实现大幅下降在AI应用方面，英特尔ultra处理器性能显著提升，较上一代性能提升70%，同时也领先AMD上一代产品。根据英特尔公布的对比数据显示，与英特尔Core i7-1370P相比，Core Ultra 7 165H的Generative AI（生成式AI）性能提高了70%；与AMD Ryzen 7 7840U相比，英特尔Core Ultra 7 165H在GIMP Stable Diffusion性能方面提高了5.4倍，在Stable Difference A1111性能方面提高了3.2倍，在Adobe Premier Pro（ColorGrade+场景编辑+导出）方面提高了1.7倍，在Adobe Lightroom Classic（AI照片编辑）方面提高了1.5倍，DaVinci Resolve（渲染+AI遮罩+导出）的性能提高了1.2倍，Wondershare Filmora（A1FX+预览+导出）性能提高了1.1倍。Ultra系列产品较上一代产品功耗显著降低。除了性能大幅提升，功耗也明显降低，与英特尔Core i7-1370P相比，Core Ultra 7 165H在Zoom视频会议中可降低38%的功耗；相较于AMD Ryzen 7 7840U，在同样的28W超薄设备上，在空闲模式下，英特尔Core Ultra 7 165H的功耗要AMD Ryzen 7 7840U低了79%;当功率突破20W后，比苹果M3更快。Ultra系列功耗的下降核心在于其采用Tile分离模