AIPC发展趋势及产业链机会专家会20240522

关键词 AIPC AI NPU CPU GPU 大模型 推理引擎 人机交互 生成式AI 工作效率智能原创 数据隐私 冯诺依曼架构 AI插件 高通 软件 计算 arm架构 智能体 软件生态 随着AI技术的飞速发展，PC产业迎来了重大变革，即人工智能增强的PC计算（AIPC），这不仅涉 及AI技术与传统PC设备的结合，更是在计算逻辑层面引发根本性转变。从云端到边缘设备，再到个人设 备，深层AI技术得到广泛应用，标志着计算领域的范式性革命。AI能力的提升而非单一硬件组件的进化 成为此轮变革的核心。尽管传统的CPU仍是计算的核心，但为了应对图形图像和游戏需求的增 长，GPU被引入。近期，由于大模型的兴起，NPU成为了推动AI计算能力发展的重要部分。AIPC的到来 为PC产业带来了前所未有的发展机遇，尤其是在个人电脑领域，AI的融入预示着计算体验的大幅提升。随着AI模型规模的不断扩大，对计算能力的需求日益增长，NPU凭借其低能耗特点，在处理大规模神经 网络计算时显示出巨大潜力。此外，AI技术的进步还导致了人机交互方式的根本变化，从基于CPU的计 算转向更多依赖NPU的计算。随着未来技术的发展，专业技能趋于简化、自动化，普通人可轻松使用高 级应用。AIchip的进步正驱动PC行业向更加智能化方向发展，预计整机成本将有所增加，但生态系统和 技术创新将加速PC市场的更新换代，并长期促进行业发展。高通、苹果和微软等公司正在研发新一代 芯片，旨在提高算力效率并促进智能化应用的扩展，显示了AI芯片在推动计算领域进入新阶段中的关键 作用。 章节速览 ● 00：00 AI技术推动PC产业革新：探索AIPC新时代随着AI技术的快速发展，P C产业正迎来一场革命，被称为AIPC（人工智能增强的PC计算）。这一变革 不仅仅是将AI技术融入传统PC设备那么简单，而是涉及到计算逻辑的根本性改变，从云端到边缘设备再 到个人设备，全面采用深层AI技术。此次变革被认为是计算领域的范式性革命，其中心在于AI能力的提 升，而非单一硬件组件的演进。传统的CPU仍然是计算的核心，但随着图形图像和游戏需求的增 长，GPU被引入以支持并行计算。近年来，随着大模型的兴起，NPU（神经网络处理器）成为推动AI计算能力发展的重要单元。AIPC时代背景下，PC产业面临着前所未有的发展机遇，尤其是在个人电脑领 域，AI的融入预示着计算体验的重大提升。 ● 06：22 NPU驱动AIPC发展：开启低功耗大模型计算新时代随着AI模型规模的不断扩大，对计算能力的需求也日益增长。传统的GPU虽然强大，但在处理大规模神 经网络计算时能耗较高。相对地，NPU被设计用来专注于神经网络计算，具有低能耗的特点。这使得在 边缘设备上部署大型AI模型成为可能，从而推动了AIPC（人工智能处理器国际论坛）领域向着更加高 效、 节能的方向发展。尽管当前行业内存在不同的计算架构，但NPU被认为是未来AIPC技术进步的核心 驱动力，预示着一场围绕NPU的新型硬件竞赛即将展开。 ● 11：01 AI从搜索到生成：一场范式革命随着AI技术的进步，特别是生成式AI的发展，我们正经历着从传统的搜索引擎解决问题的方式向推理引 擎转变的重大变革。这种变革不仅体现在问题解决的技术路径上，即从基于CPU的计算转向更多依 赖NPU的计算，而且也涉及到人机交互方式的根本变化。过去，人们通过各种输入设备与计算机进行信 息路由式的交互，而现在则是更加自然语言的交互，让机器能够理解和响应人类的语言。此外，生成 式AI使得原本需要专业知识才能产生的原创内容现可通过AI直接生成，从而改变了人们获取和使用信息 的方式。这一切都标志着从‘人力驱动’向‘人创智能’的转变，预示着未来社会中人类与AI将在更高层次上 协作，共同创造出前所未有的价值。 ● 16：42 AI普及与专业技能转变未来技术的发展使得专业技能趋向于简化、自动化，普通人无需深入学习即可使用高级应用，如Photoshop或视频编辑。同时，AI大幅提升了工作效率，通过智能化创作取代人力，实现高效产 出。此外，随着自然语言处理的进步，人们与机器的交互变得更加直观自然，降低了学习成本。然 而，单一的大模型难以满足全球各地的文化差异和个人化需求，因此提倡开发更加个性化的AI模型，并 在本地设备上运行，以提高效率并保护隐私。 ● 22：11 AI Chip Progress and Its Impact on PC ComponentsAI chip progress is driving significant changes in the PC industry， with a particular focus on memory and storage upgradesto support larger AI models. High-profile companies like Microsoft， Intel， Qualcomm， andNvidia are at the forefront of these developments， each contributing to the evolution of PC architecture and components to meet the demands of AI computing. The shift towards morepowerful AI capabilities requires not only advancements in CPU and GPU technology but alsoinnovations in memory design， with an emphasis on increasing capacity and reducing latency between processing units and memory. Furthermore， there’s a notable trend towards integrating memory directly into chips， which couldfundamentally alter computer architectures. These changes reflect the growing importanceof AI in productivity devices and the need for PCs to adapt to handle the computational demands of modern AI applications. ● 28：33 PC硬件发展趋势：模型增大驱动SSD需求，散热与人机交互升级随着大型模型的增多和数据量的增长，PC硬件尤其是SSD的需求预计将会翻倍。此外，引入NPU和其他 新技术导致能耗上升，但通过制程进步和架构调整可以实现一定程度上的优化。人机交互方面，未 来PC将更多依赖于麦克风和摄像头等传感器以提高用户体验，尽管这些外围设备目前对总价值贡献有 限。 ● 32：47 NPU卡与AI技术在PC领域的机遇与挑战随着AI应用场景日益扩大，NP U卡在PC及工作站中的重要性逐渐提升，尤其是在满足不同AI计算需求方 面展现出巨大潜力。尽管短期内尚未见独立发展的纯NPU卡，但预计随着行业应用发展，其市场需求将 增长。CPU厂商已开始整合NPU，显示出行业向AI计算转型的趋势。此外，PC市场的成熟稳定为新技术 提供了试炼场，各品牌厂商纷纷投入资源，试图抓住智能手机替换功能手机的机会，推动个人计算设备 的革新。生态系统的未来发展难以预测，但预计AI助手应用和AI插件将成为亮点，为用户提供更多智能化体验。AIPC的大规模采用被分为三个阶段：初期的硬件准备阶段、AI融合应用阶段，以及最终的AI原 生应用阶段，其中软硬件协同进步将是实现高速度、高质量AI处理的关键。未来的计算机体系结构可能 会转向存算一体，以更好地支持AI运算，标志着从依赖传统CPU到AI主导计算的重大转变。 ● 42：38 人工智能与未来计算：AIPC革命及其对软件生态的影响当前AI技术的发展正推动计算领域进入新阶段，特别是AIPC（人工智能处理单元）的应用预计将改变传 统软件生态。领先企业如高通、苹果及微软正在研发新一代芯片，旨在提高算力效率并促进智能化应用 的扩展。这些进展预示着智能体将成为未来软件生态的核心，而操作系统的演变将进一步强化人机交互 体验。长远来看，AIPC的应用将导致设备形态和服务模式的根本变革，推动组织结构和社会运作方式向着更加智能化的方向发展。 ● 51：29 AIPC渗透率提升与PC行业景气度分析讨论了PC行业的下行周期结束及当前状态，重点关注了人工智能处理器(AIPC)的渗透率提升对PC市场的 影响及其潜在增长周期。特别强调了从2024年下半年至2025年上半年，随着更高性能的AIPC出现，预 计将推动PC行业进入新的增长期。此外，探讨了AIPC在提高PC智能化程度方面的潜力及其对成本的影响，预计整机成本将有20%到40%的增加，主要由CPU、NPU、内存、存储和散热解决方案的价值提升驱 动。最后，提出了对AIPC技术成熟和应用生态构建的乐观预期，认为这将加速PC市场的更新换代，并 长期促进行业发展。 ● 57：59 Arm架构芯片性能提升与兼容性探讨讨论了Arm架构芯片，特别是某品牌新 发布的芯片与上一代产品相比实现了显著的性能提升，强调了苹 果公司在优化芯片设计方面的独到之处。同时，指出了高通芯片在算力需求上的优势，及其与微软合作 在提高软硬件兼容性上的努力，对未来技术发展的积极影响进行了展望。 ● 01：01：50 高通引领AI芯片发展：策略、技术与市场机遇本次讨论聚焦于高通在人工智能(AI)芯片领域的领先地位及其相对于传统CPU制造商如Intel的竞争优 势。首先，分析了传统厂商因芯片开发周期滞后而导致的市场地位下滑。其次，探讨了高通如何利用其 在通信芯片设计方面的经验和技术优势，特别是在信号处理方面的专长，成功地将这些技能转移到AI芯 片设计中，从而获得先发优势。此外，讨论强调了高通与微软等公司的合作以及对先进封装技术的应 用，如何帮助高通在智能手机尺寸限制下提高芯片性能，从而推动AI在手机上的应用和发展。最终，指出了高通坚定的转型战略和对技术创新的投入是其能够在AI芯片领域脱颖而出的关键因素。 要点回顾 在当前时间节点，AI终端板块的投资机会为何应运而生？ 由于核心零组件后续AI终端时代的升级趋势明确，综合因素来看，AI终端板块的投资机会在此刻显得尤 为突出。东吴电子团队近期连续推出了一系列深度报告和电话会强调该板块的投资观点。微软最新召开 的合作伙伴大会及其发布的AIPC相关新产品，对AIPC板块形成催化作用，促使联想集团作为AIPC龙头 标的股价创历史新高。因此，今天我们组织电话会邀请全球PC巨头资深专家，共同探讨PC产业在AI加 持下的未来展望。 本次电话会议的主要内容和焦点是什么？IPC（AIPC）的概念是什么？ 本次电话会议首先将时间交给专家分享关于AIPC时代的观点。会议内容主要分为五个部分，首先是对IPC概念的阐述，其次是IPC带来的不同变化及其产生的效应，接着是IPC的发展路径，再者是讨论 在IPC生态中扮演重要角色的智能体，最后是展望IPC技术未来的发展趋势。AIPC（AIpower computing）是指由AI驱动的计算，是一个范式性的革命，其变化 计算逻辑上发生了根本性的变化。这种变化不仅在云端，而且会延伸至边缘端和设备端，利用深层 次AI进行大规模计算。在常见的理解中，AIPC主要指AI与PC结合所带来的革命性变化。 为什么说NPU是AIPC革命性的核心部件？ NPU（神经网络处理器）是AIPC革命性的关键部件。在大模型训练和推理过程中，NPU因其低能耗和专 门针对神经网络计算的优化设计