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发表于 2025-01-15 08:44:19 股吧网页版
中信建投:端侧AI渐起 关注算力、连接、存储等环节
来源:证券时报网 作者:阙福生

  中信建投研报称,随着AI大模型能力不断迭代增长,模型之间差异在缩小,Meta、字节、小米等巨头开始大力布局端侧AI,抢夺AI Agent入口。2024年潜在的端侧AI爆品出现,AI眼镜成本曲线大幅下探,2025年有望成为其爆发元年。除了手机、PC、眼镜、耳机外,潜在的端侧AI基数巨大,家电、机器人、智能车、教育办公设备、玩具等都受益于端侧AI的趋势,AI嵌入将带来广泛的硬件升级。建议关注算力、连接、存储、电力等环节。

  全文如下

  中信建投 | AI终端系列报告三:端侧AI渐起,硬件迎来升级

  随着大模型能力不断迭代增长,模型之间差异在缩小,Meta、字节、小米等巨头开始大力布局端侧AI,抢夺AI Agent入口。2024年潜在的端侧AI爆品出现,AI眼镜成本曲线大幅下探,2025年有望成为其爆发元年。除了手机、PC、眼镜、耳机外,潜在的端侧AI基数巨大,家电、机器人、智能车、教育办公设备、玩具等都受益于端侧AI的趋势,AI嵌入将带来广泛的硬件升级。重点关注算力、连接、存储、电力等环节。

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  巨头相继入局,端侧AI渐起。2023-2024年云端AI基础设施的资本投入大幅增长,且增长势头预计维持。资本开支用于构建强大的计算和数据存储能力,使得大模型能力不断迭代增长,但模型之间差异在缩小。这些技术需要在终端设备上应用落地,最终通过这些应用/终端实现商业价值的转化,从而形成一个从投资到变现的完整闭环。目前,Meta、字节、小米等巨头已经开始大力布局端侧AI,抢夺AI Agent入口。除了手机、PC、眼镜、耳机外,潜在的端侧AI基数巨大,家电、机器人、智能车、教育办公设备、玩具等都受益于端侧AI的趋势,AI嵌入将带来广泛的硬件升级。重点关注算力、存储、连接、电力等硬件环节。

  端侧AI的潜在爆品:智能眼镜。AI眼镜成本、售价降至合理区间,2025年将成AI眼镜爆发元年。Meta发布的AI眼镜价格低至299美元,已经与常规眼镜的价格(千元人民币)差距不大。根据The Verge数据,截至2024年5月Ray-Ban Meta出货量已超过100万副,全年预计超过200万副,同时随着更多玩家加入,预计2025年将成为AI眼镜市场爆发元年。根据Wellsenn XR预计,2025年后全球AI智能眼镜市场迅速增长,到2030年全球AI智能眼镜销量有望达到8000万副。继Meta之后,互联网厂商、手机厂商及诸多XR公司纷纷布局AI眼镜,2024年下半年开始各品牌AI眼镜密集发布,雷鸟、Rokid、百度、闪极等发布多款AI眼镜新品,力求产品在重量、价格、AI表现等方面超越Ray-Ban Meta,推动行业进入快速增长期。

  硬件迎来升级,重点关注端侧算力、连接、存储、电力等环节。端侧AI有望复制云侧的资本开支增长,推动硬件环节的升级,算力、存储、连接、电力等受益。1)算力+连接:端侧处理器核心升级点为算力与连接能力,依据不同产品的应用特点及可行的模型部署方式,升级侧重点不同。未来待某类形态的销售规模达到千万量级后,可能会有厂商定制优化的处理器产品系列面世。关注SoC、MCU、ISP。2)存储:随着功能的增加,为了存储更多固件和代码程序,以及端侧模型的本地推理运算,小型AIoT设备的DRAM、NAND及NOR Flash均有扩容趋势。关注NOR Flash、存算一体等。3)电池:电芯数量、能量密度提升,快充普及都将优化续航和补能体验;散热:端侧AI算力提升,散热材料迎来确定性升级机遇。除此以外,品牌/代工、光学、传感器等环节也值得关注。

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  宏观环境波动风险。如果宏观经济波动较大或长期处于低谷,居民收入、购买力及消费意愿将受到抑制,消费电子需求的波动和低迷会影响产业链相关公司的经营业绩。

  AI技术落地不及预期。AI属于创新技术,需投入较大前期研发成本,并且AI技术的落地应用是一个复杂的过程,受到许多因素的影响,包括技术成熟度、数据质量、人才短缺、法规限制等。因此,AI技术的落地可能会出现一些挑战和困难,导致实际应用效果不如预期。

  行业竞争激烈。随着技术的不断发展和市场的逐步成熟,越来越多的企业开始进入AI手机领域,争夺市场份额和人才资源。在竞争激烈的市场环境下,部分企业可能会面临技术研发不及预期或者未能及时推出相关产品的情况,可能会对企业的市场地位和盈利能力产生负面影响。

  中美贸易摩擦增加。作为全球最大的两个经济体,中美两国在AI领域的竞争较为激烈,本土企业积极部署AI技术和产品,推动尖端技术的应用落地,是两国在AI领域取得领先地位的关键。未来不排除中美贸易摩擦可能进一步加剧、美国加大对中国半导体行业的遏制、设置进口限制条件或其他贸易壁垒的可能性,从而导致部分公司面临设备、原材料供应发生变动等风险,正常生产活动受到一定的限制,可能阻碍AI产业相关应用的进一步推广。

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