端侧AI蓄势待发，有望开启半导体新周期
作者：西西时间：2024-06-23来源： 转载
作为在终端设备上进行的轻型模型运用，端侧AI具有隐私和安全、低延时、可靠性、低成本等技术优势，但也面临着参数量小、功能相对有限等挑战。
“端侧AI趋势已定。”华金证券电子联席首席分析师王海维在论坛上表示，AI手机需要完成算力、带宽、内存等硬件升级以确保AI模型顺畅运行，一方面有望驱动新一轮换机周期，另一方面也有望带来半导体新周期。
端侧AI蓄势待发
今年以来，AI的一大焦点是落地手机端。从大模型、到操作系统、再到应用生态，各大厂商在AI层的竞争愈演愈烈，在大模型的基础上选择的路径也有所不同。
目前，三星、Vivo、华为等手机厂商已在端侧布局AI；苹果亦在WWDC2024宣布推出端侧Apple Intelligence，携手OpenAI接入GPT-4o，以多模态能力赋能复杂任务处理。
在此背后，轻量化模型的发展使得原本只能在云端运行的大型AI模型，如今可以在手机、PC等终端设备上高效运行，且保持了与云端相近的性能和精确度。
事实上，端侧AI不仅限于智能手机和PC，还逐渐渗透到AR眼镜、智能家居等领域。其火热，来源于终端的强需求。
倪爽指出，端侧应用的主要功能包括两类：一是内容生成，即借助浏览器AIGC插件总结文字、视频等内容，提升阅读效率等，并以标签形式提炼，助力工作提效；二是信息生成，即围绕工作场景，用户可借助AI生成所需的文本、图片等内容信息，也可生成办公文档等，提高效率。
在他看来，手机厂商先后入局端侧AI，有望双轮驱动长效赋能端侧“生产力”，加速AI应用落地。“2024年以后，更多AI产品逐步变现、AI能力下放至边缘侧与端侧之后的影响将更为明显。”
硬件待升级
从端侧看，消费者希望端侧大模型的响应速度可以达到几乎“实时” 效果。
一般而言，大模型拥有的参数越多、精度越高，实现的功能越强大。而在大模型裁剪技术以及终端算力制约下，端侧部署大模型参数量小，功能相对有限。
因而当前，芯片算力、内存容量、内存带宽构成了影响端侧AI性能的三大挑战。
王海维认为，为确保AI模型顺畅运行，AI手机需要进行高算力、高带宽、内存等硬件升级。而这一过程，有望驱动新一轮换机周期。“AI Intelligence换机周期更类似于4G到5G的换机周期。”
与此同时，端侧AI的渗透有望带来半导体新周期。王海维指出，当前半导体供应链整体库存逐渐恢复至常态，第三季度开始的传统旺季有望带来新一轮备货周期。
华金证券总裁助理、研究所所长、电子首席分析师孙远峰进一步表示，AI技术和应用创新，最终实现有时间关联度的“三维”处理能力。着眼硬科技产业链，产品层级将拉动底层先进技术的快速产品化；而更深层次的产业链升级，则是设计、制造、封测和设备材料等全产业链协同升级的过程。
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