AI端侧系列推荐之十三：Apple Intelligence的落地节奏，打开手机厂商盈利上限

AppleIntelligence的落地节奏，打开手机厂商盈利上限 细分行业评级消费电子 增持 舒迪(分析师)文紫妍(分析师) 印刷电路板 增持 021-38676666021-38038321shudi@gtjas.comwenziyan@gtjas.com ——AI端侧系列推荐之十三 电子元器件 2024.07.07 评级：增持 上次评级:增持 股票研 究 行业更 新 证券研究报 告 登记编号S0880521070002S0880523070001 本报告导读： AppleIntelligence赋能苹果终端，苹果新产品周期将拉升硬件供应链ROE，NPU与内存是硬件升级的主要方向。 投资要点： 投资建议。AppleIntelligence赋能苹果终端，同时结合私有云计算，进一步加强算力及安全性。同时苹果以全新工具协助开发者，AIOS生 态圈有望快速扩大。AI功能升级将进一步拉动换机潮来临，苹果供应链深度受益。推荐标的立讯精密、鹏鼎控股、世华科技；受益标的东山精密、蓝思科技、领益智造、环旭电子。 苹果AI的落地节奏取决于用户体验反馈、私有云服务器建设、端侧模型/硬件升级迭代、收费方式。1）用户体验反馈。目前苹果尚未开放消费者使用，预计在24年秋天于北美地区开放英文版AI功能。普 通消费者的体验反馈主要取决于AI的准确度，端侧AI对用户意图的识别、理解、执行的准确度直接影响AI使用频次和场景，也是后续端侧AI进一步推广的第一基础。2）私有云服务器建设。苹果AI算力调用优先级依次为端侧、私有云、外部云，私有云推理服务器的建设一方面代表了苹果内部的信心，另一方面也是在中国、欧洲等地区推广的基础。好的用户体验反馈推动苹果加快私有云服务器建设，私有云服务器建设加快全球各地区用户渗透。 苹果端侧模型的升级决定了换机周期的持续年限，收费方式决定了苹果的盈利上限。1）端侧模型/硬件升级迭代。目前AppleIntelligence的端侧模型参数大小约为3B，安卓端侧模型参数大小约为7B，苹果发 布的论文模型FerretUI参数为13B，端侧模型理论上存在逐代际升级的趋势。而端侧模型的升级，对NPU和内存的需求明显提升，将可能导致老款手机带不动新款模型，带动手机行业更长的换机周期。2）收费方式。除硬件换新外，用户高频次调用AI会占用大量私有云推理算力，将会给苹果带来更高的资本开支与运营成本，这也是向用户收取订阅费用的基础。以iCloud为例，订阅按月收费，5GB免费、50GB6元/月、200GB21元/月、2TB68元/月。苹果AI的收费方式将打开新增盈利点，也决定了其盈利水平上限。 苹果新产品周期将拉升硬件供应链ROE，NPU与内存是硬件升级的主要方向。在AI手机新产品周期中，通常会带来手机销量的提升， 叠加2025年SE与SLIM新机型发布，预计2025年iPhone手机销售量将超2.5亿部。在新产品周期中，硬件供应链随着产能利用率与产品价格提升，以及新料号导入带来产品毛利率提升，硬件供应链有望迎来长周期的ROE提升趋势。在AI手机浪潮中，NPU和内存是主要升级方向，与其相关的SLP、电池、散热等也将迎来同步升级。 风险提示。中美贸易摩擦的不确定性；AI后续新功能迭代不及预期 相关报告 电子元器件《行业景气度回暖，多类芯片价格全面上涨——半导体景气度报告之四》 2024.07.07 电子元器件《大算力时代必经之路，关注 COWOS及HBM投资链》 2024.07.02 电子元器件《开发者生态与私有云赋能，苹果打造安全智能AI终端》 2024.06.29 电子元器件《Harmonyintelligence赋能AIOS，鸿蒙终端迎来换机潮》 2024.06.23 电子元器件《高通AIPC续航优秀，ARMPC加速渗透》 2024.06.19 目录 1.Appintents更新加速App功能整合，Appleintelligence赋能AIOS3 1.1.Appintents更新助力app功能组合联用，赋予系统级AI体验3 1.2.AppleIntelligence驱动Apple终端智能升级4 2.机器学习框架迎多项改进，加速集成AI模型赋能AI应用6 3.投资建议：AIOS驱动终端换机风潮9 4.风险提示9 1.Appintents更新加速App功能整合，Appleintelligence赋能AIOS 1.1.Appintents更新助力app功能组合联用，赋予系统级AI体验 AppIntents将App核心功能以代码形式加入系统，支持系统直接调用。Appintents通过（1）确定app的核心操作和功能，（2）实现app和系统的通信， 以系统可理解的方式集成App核心功能，并在系统功能中进行呈现。适用于一项系统功能的app核心功能，可通过共享代码快速拓展至spotlight、siri等多项系统功能，实现系统层面的直接调用。Appintents中的代码撰写主要包括intents、entities和appshortcuts。其中intents是应用指令，负责执行某项动作，entities是执行的对象，appshortcuts将动作、执行对象整合成为一个完整的操作。基于新的indexentity协议，Appentity可通过索引至CSSearchableindex或自定义属性集在spotlight的搜索结果中直接显示。 图1：AppIntents可将App核心功能加入siri、spotlight中 数据来源：苹果官网 Appintents添加多项操作，丰富app核心功能组合展示。（1）快捷指令操作：通过建立自定义快捷指令，实现不同app核心功能组合运行；（2）参数 化操作：通过在代码中添加实体参数，可直观描述intent功能，方便用户进行理解与调用；（3）主屏幕小组件：可更灵活的部署intents，用户可选择具体的展示方式；（4）spotlight和siri：spotlight和siri可以与包装成快捷指令的appintent进行交互，并且appintent可直接为siri返回信息；（5）控制中心控件：为app功能提供更多展示空间，便于用户进行调用。 APPintents升级数据理解共享，助力app系统级联用。（1）AppEntity通过序列化与反序列化转为pdf、png等标准格式，使储存在某款APP中的数据 可被其他应用理解；（2）appentity转换后的数据进入intentfile，shortcut或siri等系统功能可以通过FileEntity促进其他应用访问目标数据库中的内容，实现多应用功能联用；（3）开发者可以将appintent,appentity,appenum设置为URL形式，便于siri和shortcut直接打开或分享。 图2：Appentity可将数据转为pdf、png等标准格式 数据来源：苹果官网 图3：通过FileEntity使第三方应用可直接访问目标数据库内容 数据来源：苹果官网 1.2.AppleIntelligence驱动Apple终端智能升级 AppleIntelligence赋予多项AI功能，支持100多种意图操作。（1）WritingTools可帮助用户重写、校对和总结文本，在邮件、备忘录、Pages文稿和第三方app中均可使用；（2）基于ImagePlayground，用户仅需几秒即可创作 趣味图像，提供动画、插画和手绘三种风格，并可集成至信息等系统app及第三方app；（3）利用照片app的“回忆”功能，用户只需输入一段描述文本，AppleIntelligence便可根据文本挑选出最适合的照片和视频，并整理成结构完整的影片。并且新增的CleanUp工具能够识别并移除照片背景中无关物体；（4）Siri语音交互更自然，并可深入理解用户个人情境。基于AppleIntelligence的新版Siri可支持100多种意图操作，包括删除邮件、编辑图片、总结Safari中的文章和网页等。 图4：AppleIntelligence赋予Apple终端图像生成等多项AI功能 数据来源：苹果官网 部署私有云计算，AppleIntelligence兼具高性能+强隐私保护。针对复杂场景推理，苹果通过部署搭载定制化Apple芯片的私有云计算(PCC)赋予Apple Intelligence更强算力性能。并且在请求发送至PrivateCloudCompute期间，数据仅可用于完成用户请求的任务，不会存储在服务器端，亦无法被Apple访问，为AI隐私功能树立全新标准，未来有望有发展成为大规模云AI计算部署的最先进安全架构。 新增多项机器学习API，CreateML支持定制化App。（1）vision框架提供文本提取、面部识别、身体姿态识别等视觉智能功能，新的swiftAPI针对 vision提供swift6支持，支持手势检测并可用于身体姿态请求；（2）引入新的语言翻译框架，通过代码唤起界面进行语言翻译，提供API支持任何语言文本翻译，并且支持批量请求；（3）基于CreateML可通过选择与定制任务匹配的模板，只需点按即可使用自己的数据对模型进行训练评估和迭代。 图5：AppleIntelligence新增语言翻译等框架 数据来源：苹果官网 图6：CreateML基于简洁操作支持定制化App 数据来源：苹果官网 Assistantschema实现App与AppleIntelligence深度整合。通过提供描述特定API功能的Appintent域和域中的动作或内容类型，可使AppIntent、 AppEntity和AppEnum满足assistantschemas使用要求，进而苹果端侧设备可基于AssistantIntent(schema)、AssistantEntity(schema)以及AssistantEnum(schema)宏调用appleintelligence中的AI功能，并且搭载的大模型可根据用户指令判断执行模式，根据对应执行模式选择具有相应功能的appintent执行操作并输出结果，确保AppleIntelligence对应用程序中动作和内容的深度理解。通过在编译器中引入assistantintent，siri可调用appintents，通过多APP联用赋予用户系统级AI体验。 图7：Assistantschema推动App与AppleIntelligence深度整合 数据来源：苹果官网 2.机器学习框架迎多项改进，加速集成AI模型赋能AI应用 AppleIntelligence机器学习框架包括模型训练、准备及集成。根据苹果开发者大会，AppleIntelligence将强大且高度整合的AI功能引入各个Apple平 台。为使开发者更好地在Apple设备中运行和训练大模型，其机器学习框架进行多项更新，根据模型部署阶段可分为训练、准备以及集成。 图8：根据模型部署阶段可将机器学习分为训练、准备及集成 数据来源：苹果官网 模型训练：更新pytorch与jax框架，增强模型训练性能并优化内存使用。 Apple平台中的模型训练框架主要包括pytorch,tensorflow,jax和mlx，其中pytorch和jax框架引入多项新功能。pytorch：（1）针对transformer模型进行改进，通过支持Int8和int4量化、融合的缩放点积注意力模型提高训练性能；（2）支持统一内存架构，消除GPU计算时对张量的冗余复制，增加内存利用率；（3）推出ExecuTorch，可支持pytorch模型在各种设备中的推理，并可无缝使用pytorch训练中定义的任何自定义操作。JAX：（1）JAX-metal框架支持BF16数据类型，便于进行混合精度训练；（2）支持NDArray索引和更新，开发者可采用类似numpy语法操作数组；（3）允许开发者自定义填充策略。 模型准备：更新模型压缩与训练工作流，支持有状态、多函数大模型。模型压缩：