电子行业专题报告：AI大模型落地终端，AIPC驱动PC行业新增长

投资评级：（）报告日期：推荐维持2024年02月25日 ◼分析师：毛正◼SAC编号：S1050521120001◼分析师：吕卓阳◼SAC编号：S1050523060001 ◼联系人：何鹏程◼SAC编号：S1050123080008 投 资 要 点 大模型最佳载体，AI PC为PC行业发展提供新动力 AI大模型在云端运行存在数据泄露、传输延迟、运营成本越来越高等诸多问题，阻碍大模型的商业化应用，因此将AI大模型嵌入终端设备，形成混合AI架构是促进大模型普及的重要措施。AI PC使用场景与AI大模型目前覆盖的应用场景高度重合，被称为“大模型的最佳载体”。目前，高通、AMD、英特尔等芯片处理器厂商已推出针对AI PC的处理器，联想、宏碁等品牌厂商也在积极推动AI PC的发展。目前AI PC市场整体处于AI Ready向AI On过度的阶段，根据Canalys预测，兼容AI的个人电脑有望在2025年渗透率达到37%，2027年兼容AI个人电脑约占所有个人电脑出货量的60%，未来AI PC的主要需求来源为商用领域。同时AI PC将会为PC行业发展提供新动能，根据IDC的预测，中国PC市场将因AI PC的到来，结束负增长，在未来5年中保持稳定的增长态势。 AI PC刺激底层硬件技术升级 AI PC产业升级过程中，处理器芯片、内存、散热是主要受益领域，此外AI PC拉动PC行业出货量增长也有助于促进中游代工及品牌厂商的业绩增长。（1）在处理器方面，目前AI PC基本采用“CPU+GPU+NPU”的异构方案。高通的骁龙X Elite是目前市面上唯一达到微软AI PC最低算力40TOPS要求的AI PC处理器。受益于AI需求定制化、专有化特点，ARM充分发挥其优势成为全平台主流架构，冲击更多市场份额。（2）内存方面，AI PC将会拉升高世代DRAM芯片需求。AI大模型运行对内存容量提出更高要求，因此大容量的DDR5、LPDDR5/X等高世代DRAM产品渗透率将会提升。（3）散热模组方面，NPU性能释放将会带来更多能耗，因此AI PC可能会给出全新的解决方案，液冷散热技术使用占比可能有所提升，据市场研究公司IDC预测，到2024年，超过75%的PC将采用液冷散热技术。 投资建议 AI PC是PC行业近十年以来最大的一次技术变革，将为PC行业生态注入新动能，带动新一轮的成长机遇。建议关注：（1）内存芯片：澜起科技；（2）散热材料：中石科技、思泉新材；（3）制造/结构件：华勤技术、长盈精密、春秋电子；（4）显示模组/背光模组：长信科技、翰博高新、汇创达。 诚信、专业、稳健、高效 风 险 提 示 ⚫AI大模型商业化落地进展不及预期⚫半导体研发进展不及预期⚫消费电子行业复苏不及预期⚫行业竞争加剧 2. AI PC促进底层硬件技术升级3.重点标的介绍1.大模型最佳载体，AI PC为PC行业发展提供新动力 目录CONTENTS 0 1大模型最佳载体，AIPC为PC行业发展提供新动力 1.1数据安全和高成本阻碍大模型普及，AI大模型落地端侧势不可挡 ◆AI大模型在云端运行存在数据泄露、传输延迟、云端运营成本越来越高等诸多问题，阻碍大模型的商业化应用。在数据安全方面，以ChatGPT为例，根据Cyberhaven的统计，每个使用ChatGPT的公司每周向ChatGPT泄露数百次机密材料，而ChatGPT正在将这些材料纳入其公开的知识库并进行共享。在云端大模型运行成本方面，生成式AI大模型的参数量以数十、数百亿计，只有云端服务器可以满足模型训练、优化、推理的需求，而随着用户量及使用请求的逐渐增多，云端尝试的运营成本越来越高。 ◆混合AI指终端和云端协同工作，在适当的场景和时间下分配AI计算的工作负载，以提供更好的体验，并高效利用资源，有助于缓解大模型运行成本以及提高数据安全性。 每10万名员工上传到ChatGPT的敏感数据量 1.2AIPC：大模型的最佳载体 ◆AIPC主要是指可以运行人工智能，配备整合NPU处理器的个人电脑。具有存储容量大、计算能力强、交互模态以及承载场景丰富的优势。此外，AI大模型目前覆盖的应用场景与PC高度重合，因此AI PC被称为“大模型的最佳载体”。 ◆AI PC的特征为：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。 自然语言交互的个人智能体 1.3关键硬件设施处理器已准备就绪 首批采用业界领先3纳米工艺打造的个人电脑芯片，中央处理器搭载的高性能核心和高能效核心比M1中的相应核心分别快30%和50%，神经网络引擎也比M1系列芯片上的快60%。此外，新版媒体处理引擎现在支持AV1解码。2023.10苹果M3系列 骁龙X Elite专为AI打造，支持在终端侧运行超过130亿参数的生成式AI模型，凭借快达竞品4.5倍的AI处理速度，其将继续扩大高通在AI领域的领先优势，每秒算力达到45TOPS。采用定制的集成高通OryonCPU，性能达到竞品两倍，而功耗仅为竞品的1/3。2023.10高通骁龙X Elite 锐龙8040采用X86架构，在特定型号的芯片内集成Ryzen AI NPU，AI处理性能比之前的AMD型号高1.6倍，拥有16 TOPS的AI算力。预计从2024年第一季度开始，包括宏碁、华硕、戴尔、惠普、联想和雷蛇在内的领先OEM厂商将广泛提供搭载该系列处理器的产品。AMD锐龙8040 MeteorLake基于Chiplet架构，采用了全新的制程工艺及3D封装技术，并对CPU、GPU内核进行了大幅升级，同时还加入了面向AI的NPU内核，使得整体芯片可带来34TOPS的整体AI算力，可以支持200亿大模型在终端侧运行。已有数十家PC制造商正在使用Meteor Lake，戴尔科技、微软、联想集团等公司的笔记本电脑都将采用该产品。 1.4OEM厂商积极推动AIPC发展 ◆自2023年12月开始，联想、三星、宏碁、华硕等多家OEM厂商推出AI PC。 1.5AIPC仍处于AIReady阶段，商用领域将成为主要需求来源 ◆IDC将AI PC的发展划分为AI Ready、AI On两阶段：AI Ready是指PC芯片计算架构的升级，集成了NPU计算单元的CPU陆续推向市场，以更高的能效比实现计算速度的提升，并在运行过程中具备更高的稳定性和可靠性，但尚未搭载AI大模型；AI On阶段具有完整的AI PC核心特征，并且在核心场景提供划时代的AI创新体验，成为每一个人的个人AI助理。目前AI PC市场整体处于AI Ready阶段并开始向AI On过渡，大多数AI PC搭载轻量级的AI应用以及微软Copilot按钮，联想内置大模型的AI PC预计2024年9月发布。 ◆根据Canalys预测，兼容AI的个人电脑有望在2025年渗透率达到37%，2027年兼容AI个人电脑约占所有个人电脑出货量的60%，未来AI PC的主要需求来源为商用领域，到2027年将有59%的需求来自商用领域。 1.6AIPC为PC行业发展提供新动力 ◆在AI PC的推动下，PC产业生态将从应用为本转向以人为本，从应用驱动转变为意图驱动。AI PC产业生态中，个人智能体将成为第一入口，在大模型与应用生态的支持下，准确理解用户指令，给出恰当的反馈，跨应用进行调度，进而完成相对复杂的任务。模型、应用、算力厂商都需要围绕AI PC（终端）形态下新的以人为本的需求做出改变，在研发工作中对AI的高效运行予以充分的考量，以适应AI PC新时代。用户不再是行业变革的被动接受方，而将成为主动参与者和创造者。PC终端厂商和用户直接连接，因此，终端厂商将成为PC产业生态的核心中枢。 ◆AI PC将为PC行业注入新的增长活力。IDC预测，中国PC市场将因AI PC的到来，结束负增长，在未来5年中保持稳定的增长态势。台式机、笔记本电脑市场总规模将从2023年的3900万台增至2027年的5000万台以上，增幅接近28%，而其中AI笔记本和台式机的占比将从2023年的8.1%提升到2027年的84.6%。 0 2AI PC促进底层硬件技术升级 2.1PC产业链全景图 ◆AI PC产业升级过程中，处理器芯片、内存、散热将是主要受益领域，此外，AI PC拉动PC行业出货量增长，也有助于促进中游代工及品牌厂商的业绩增长。 2.2处理器：“CPU+GPU+NPU”异构方案 ◆为大模型的本地运行需要强大的处理能力，离不开AI专用算力。因此，目前的AI PC通用计算架构开始采用“CPU+GPU+NPU”的异构方案，嵌入AI加速器——端侧神经网络处理单元NPU。CPU用来运行较小的工作负载并实现低延迟，NPU则专门针对神经网络工作负责进行优化，GPU用于需要并行吞吐量的大型工作负载，三种芯片结合，就能实现更快速、更高效率的边缘AI模型推理。 ◆英特尔于2023年12月首次推出内置NPU的PC处理器。相比于GPU，NPU能够更低功耗、更高效率地执行大模型任务。根据英特尔以Stable Diffusion文本解码器、Unet、VAE三个步骤做的测试，如果全部放置在CPU上，所花费的时间为43秒。如果全部跑在GPU上，耗时仅14.5秒，功耗是37W，而如果说将部分步骤放置在NPU其他的在CPU，那么耗时为20.7秒，功耗更是只有20W。 2.2处理器：各大厂商NPU算力仍需提升，高通优势显著 ◆微软宣布其AI PC的最低算力为40 TOPS，目前市场上的Intel Meteor Lake（34 TOPS）和AMD Ryzen 8040（39 TOPS）都未能满足这一标准。除了装有专用显卡的笔记本之外，目前只有搭载高通Snapdragon X Elite（45 TOPS）的笔记本才能达到这一性能要求。据预期，2024年下半年推出的AMD Ryzen 8050“StrixPoint”和Intel Core Ultra 200“Lunar Lake”这两款新型主流超极本处理器，也将符合微软的规定。 ◆高通X Elite在高通AI引擎下算力达到75TOPS，而在其他场景当中算力为45TOPS，可以在端侧离线状态运行130亿参数的大模型，而运行70亿参数的大预言模型时，每秒钟可以生成30个token。 2.2处理器：X86仍占主要地位，ARM架构有望冲击更多市场份额 ◆从市占率角度，Arm架构在PC领域相比主流的x86架构仍有一定差距，但是得益于Arm的低成本、低功耗、日益加强的性能和系统通用性以及海量终端设备生态，未来有巨大的市场增长潜力。在过去2年，全球范围内，Arm架构PC的市场份额从2020年的1.4%增长至2022年的12.8%，蚕食x86 PC的部分市场。随着AI开始与终端结合，受益于AI需求定制化、专有化特点，ARM充分发挥其优势成为全平台主流架构。 ◆国内AI PC处理器相关企业有（1）CPU：海光信息、龙芯中科；（2）GPU：景嘉微；（3）NPU：国科微、北京君正、瑞芯微、九联科技。 2.3内存：AIPC拉升DRAM需求 ◆2022-2023年受消费电子市场萎靡以及下游厂商库存高居不下的影响，DRAM价格长期下滑。但随着2023年上游存储厂商减产、缩减资本开支，同时2023年底消费电子市场开始复苏，DRAM价格开始回升。 ◆在PC DRAM需求方面：1、AIPC促进PC出货量上升，进而提高DRAM出货量；2、受运行AI大模型需求影响，对内存芯片的存储容量要求有所提升，微软目前针对AIPC的内存要求是DRAM的基本需求为16GB起步，集邦咨询预计2024年DRAM平均容量预计增长12.4%。因此内存容量大的DDR5、LPDDR5/x等高世代DRAM产品渗透率提升，提高P