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1、Al终端行业专题超配从大模型到智能体，端侧算力助力Al规模化应用核心观点从大模型到智能体，AlAgent（智能体）爆发元年，点燃新一轮创新周期。目前的Al工具大多都是bot（机器人），包括以ChatGPT为代表的LLM（大语言模型），都仅是一个应用程序，只有当用户输入特定内容时才会被动反馈。而Al助手的下一程，将关注AlAgent的构建，以LLM或多模态模型为核心，具备跨应用、主动、自我升级等特征，成为用户的全能助手。例如联想推出AlTwin,AlTwin将建立本地知识库，预测用户的任务和提供自主解决方案，让设备成为用户的数字延伸。而OpenAI推出的GPTs,构建了通向Agent的桥梁，未来
2、研发将加速。我们认为，随着AlAgent的成熟，Al应用的规模化落地势在必行，有望推动新一轮的消费电子创新周期。Al大模型规模化扩张带来推理算力需求激增，布署端例算力缓解成本压力。2023年5月，高通发布混合Al是Al的未来，混合Al指终端和云端协同工作，在适当的场景和时间下分配Al计算的工作负载，以更高效利用资源。原因在于生成式Al模型大多拥有数十亿级参数，对计算基础设施要求极高，且Al推理的规模将远高于Al训练，推理成本将随着日活用户数量及其使用频率的增加而增加，而云端推理的成本掌握在云厂商手中，这将导致规模化扩展难以持续，因此布署端侧算力是生成式Al规模化扩展至关重要的一步。生成式Al与
3、端例Al先行，倒逼智能设备硬件性能升级。“安迪-比尔定理”代表着智能终端硬件和软件间螺旋式发展演进关系，一般来讲软件的更新升级要与硬件资源所匹配。然而，生成式Al快速发展使得Al应用在软件及系统层面率先作出巨大改变和升级。例如，微软推出Microsoft365Copilot全面接入Al功能，WindowsCopilot是第一个提供集中生成式Al协助的电脑平台。端侧Al应用打破了软硬件迭代式演进规律，进而倒逼智能设备硬件性能升级，为此芯片龙头争先推出支持生成式Al的处理器。例如，高通骁龙XElite专为生成式Al打造，支持端侧运行超130亿参数Al模型；苹果发布新一代M3系列芯片，其中M3Max
4、支持开发数十亿参数Al模型。各大手机终端品牌积极投入AlAgent端侧部署的创新周期。回顾手机发展历史，就是终端智能化升级的历史，从功能机到智能机，再到未来的Al智能体，智能化升级才是终端行业最核心的成长驱动因素。上一轮智能机“黄金十年”在2016年达到14.69亿部的高点，此后手机市场再次陷入存量竞争。4Q23以来，高通、联发科等头部芯片厂均针对性升级了移动平台的Al能力，安卓系厂商以紧随其后推出了搭载相关平台的旗舰机型，并升级了各自的手机助手，积极投入新一轮的AlAgent创新之战。行业研究行业专JS电子消费电子超配维持评级证券分析部：胡剑021-60893306hujian1S09805
5、21080001证券分析前：局翔证券分析部：胡021-60871321huhui2S0980521080002证券分析师：叶子021-603754020755-81982153zhoujingiangyzi3,S0980522100001S0980522100003联系人I6冽洋联系人I李书Kt010-880053070755-81982362zhanIiuyang0RIishuying联系人I连欣然010-88005482Iianxinran市场走势资料来源：Wind、国信证券经济研究所整理相关研究报告消费电子6月投资策略-Al创新斌能.关注服务器及AIoT产业链32023-06-25消费电
6、子4月投资策珞-Al创新持续催化，关注AIoT设备及服务台产业链2023-04-17GVR虚拟现实行业深度报告-Al赋能,苹果入局，生态正向循环推动产业全面加速32023-04-08G消费电子3月投资策珞-手机备货订单回暖，关注新能源增量市场弹性32023-03-17g消费电子2月投资策略-关注终算景气度拐点及VR,新能源创新预期32023-02-12手机新品获靖1模型加持，革新人机交互模式。小米14系列手机首发搭载高通骁龙8Gen3,其自研60亿参数大模型能够流畅运行，在知识问答、文字扩写、表格生成、编写代码等生成式Al应用方面带来全新体验；小米14Pro亦支持终端侧Al大模型图像处理。Vi
7、voX100系列手机首发搭载联发科天矶9300,其首款全局智能辅助应用“蓝心小Vn拥有更自然、便捷的人机交互方式和丰富多维的信息表达。手机端侧模型加入有望革新人机交互方式与使用体验，从而加速手机换机周期。国僖证券MMMMCUimM处理器龙头客户端收入边际增长，PC换机周期有望得到加速。据IDC数据，全球PC出货量自2014年达到顶峰5.38亿部后，逐年下滑至2018年的4.06亿部；虽此后年度出货量有所上升，但仍未超过2014年峰值水平。2022年全球PC出货量仅4.54亿部，同比减少12.5%1Q23/2Q23出货量分别为8764/8937万部(YoY-25.8%-19.8%,QoQ-21.
8、5%2.0%),表明全球PC市场复苏存在一定压力。英特尔与AMD作为全球个人PC处理器龙头，自FY23起面向PC等客户端产品收入同环比逐季改善。其中，FY3Q23英特尔客户端计算事业部收入同比减幅收窄至3.2%,环比增长16.0%；AMD客户端部门收入同比增长42.4%,环比增长45.6%o随着端侧Al应用深化及终端Al芯片陆续推出，PC换机周期有望得到加速。产业集相关公司：消费电子：传音控股、光弘科技、电连技术、顺络电子、东山精密、鹏鼎控股、赛微电子、韦尔股份、力芯微、歌尔股份、福蓉科技；基础算力：沪电股份、工业富联、国芯科技、杰华特、江波龙、德明利、精研科技；物联网端例芯片：晶晨股份、恒玄
9、科技、北京君正、兆易创新、乐鑫科技。风险提示：Al创新不及预期；Al技术发展不及预期；产品研发不及预期；终端需求不及预期；行业竞争加剧。内容目录AlAgent元年，端侧Al支撑规模化扩张6从大模型(LLM)到智能体(Agent),智能助手的下一程6OpenAI推出GPTs,搭建通向AlAgent终局的桥梁8从自动化走向智能化，革新人机交互方式9考虑成本、隐私与安全，混合Al是Al应用规模化的必经之路12手机：AlAgent落地的理想载体13智能手机存量竞争时代，Al智能体有望开启创新驱动周期13头部芯片厂商针对性升级，旗舰机型率先适配14AlPC：端侧Al应用有望加速PC换机周期17温特尔联盟
10、与安迪-比尔定理推动计算机软硬件螺旋式上升演进17生成式Al与端侧Al先行，有望倒逼智能设备端侧硬件性能升级19处理器龙头客户端收入边际增长，Al应用促进PC市场景气回升23产业链相关公司25图表目录图图图图图图图图图B图图0 12123456789111获取模型能力的策略生成流程61.LM是被动的71.LM是LAM的核心7智能体架构设计71.LMAgent推出时间统计8Altman演示构建一个自定义GPT8GPTs8Vivo推出蓝心大模型矩阵9蓝心小V相比传统Al助手优化了交互模式9盘古大模型架构图10智能助手小艺基于大模型全面升级W三星推出自研生成式Al模型Gauss11本地模型的建议更慢
11、但更有个性11图15：Al处理的重心正在向边缘转移12图16：生成式Al生态链使应用数量激增12图17：生成式Al模型可从云端分流到终端上运行13图18：云端仅用于分流处理终端无法充分运行的Al任务13图19：全球智能手机出货量及同比增速14图20：第三代骁龙8移动平台性能14图21：小米自研Al检测和消除算法“魔法消除”使用效果15图22：联发科发布天矶9300芯片16图23：VivoX10016图24：温特尔联盟17图25：2000-2022年全球PC出货量18图26：2016-2022年全球PC市场份额18图27：安迪格鲁夫与比尔盖茨18图28：CopilotinWord功能演示19图2
12、9：CopilotinExceI功能演示19图30：CopiIotinPowerPoint功能演示19图31：CopiIotinOutIook功能演示19图32：微软推出WindowsCopiIot20图33：联想展示AlTwin21图34：联想提出“三个大模型”框架21图35：杨元庆在财经年会上定义AlPC五大特质21图36：骁龙XElite平台性能22图37：M3系列芯片核心参数22图38：笔记本电脑市场CPU出货量份额及预测23图39：英特尔业务部门与对应相关产品及解决方案23图40：英特尔各业务部门收入占比24图41：英特尔客户端计算事业部季度收入24图42：AMD各业务部门收入占比2
13、5图43：AMD客户端业务部门季度收入25表1：苹果A系列芯片参数变化17表2：AMD业务部门及主要产品24表3：相关产业链公司盈利预测及估值25AlAgent元年，端侧Al支撑规模化扩张从大模型(LLM)到智能体(Agent),智能助手的下一程人工智能(Al)在用户软件使用方式上即将带来的根本性变革。比尔盖茨在今年11月提出，尽管软件已经经过了几十年的迭代，但使用方式仍然较原始，例如，当用户需要完成特定的任务时，需要告诉设备应该使用哪个应用程序。未来，用户不必再为不同的任务使用不同的应用程序，只需以日常语言告诉设备想要做什么，软件将能够因其对用户生活的深入了解而作出个性化响应。任何在线的人都
14、将能够拥有一个Al智能体，由先进人工智能驱动的个人助手。未来，Al智能体更倾向于是一种“代理”(agent。，与当前Al工具(bot)有所差异。Bot仅限于单一应用程序，并且通常只在用户输入特定单词或寻求帮助时才介入。这些工具不会记住用户历史上如何使用它们，也不会变得更好或学习用户的任何偏好。而AlAgent更加智能：1)它们是主动的，能够在用户提问之前就提出建议；2)它们能够跨应用程序完成任务；3)它会随着时间的推移而改进，因为它们记得用户的活动，并识别其行为中的意图和模式。百模大战只是起点，AlAgent完成执行落地的完整闭环。LLM初期，大家普遍认为LLM是通向通用人工智能的路径，但大模
15、型只能被动的响应查询，可以完成对话、写故事、生成代码，比传统Al模型具有更强的理解能力和创造能力，但并不能直接到达AGI(通用人工智能)的理想目标。而以AutoGPT和BabyAGI等项目为代表的LAM模型(Large-ActionModeIsLarge-AgentModeIs),将LLM作为Agent的中心，将复杂任务分解，在每个子步骤完成自主决策和执行，形成了具有多领域、多模态执行力的AlAgent0图1：获取模型能力的策略生成流程The era Of mechtndfTh fa of 9*m资料来源：Wang et al. A Survey on large Language Model
16、 based Autonomous Agents2023,国信证券经济 研究所整理图2： LLM是被动的图3： LLM是LAM的核心资料来源：CAMERONR,WOLFE.PH.D.UnderstandingtheOpen资料来源：Lesswrong,国信证券经济研究所整理Pre-TrainedTransformersLibrary1,国信证券经济研究所整理对于智能体的构建，高新人工智能学院提出了一个由四部分组成的框架，分别是：1)表示智能体属性的配置模块(ProfiIe),旨在识别智能体是什么角色；2)存储历史信息的记忆模块(Memory),可将智能体置于动态环境中，使智能体能够回忆过去，帮
17、助智能体积累经验、实现自我进化，并以更加一致、合理、有效的方式完成任务；3)制定未来行动策略的规划模块(PIanning),将复杂问题分解为简单的子任务，形成决策；4)执行规划决定的行动模块(ACtion),负责将智能体的决策转化为具体的输出。资料来源：Wang et a I.A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents20239 国信证券经济 研究所整理目前，基于LLM的Agent大多仍处于实验和概念验证的阶段，但相关的生态正在快速丰富，围绕Agent的研究工作也持续推进，2023年可谓是AlAgent的元年，大量Agent
18、被推出。图5：LLMAgent推出时间统计JBHlM22430291Mi-4Ja2“JttMTn(Vr-Moth)鼓资料来源：Wangetal.ASurveyonLargeLanguageModelbasedAutonomousAgentsJ2023,国信证券经济研究所整理OpenAI推出GPTs,搭建通向AlAgent终局的桥梁GPTS在目前能力有限的Al和未来可能出现的Autonomo8AlAgent之间架起了一座桥梁。2023年11月7日，OpenAI举行了首届开发者日，正式发布了自定义GPTGPTso无需代码,用户可以根据自己的指令、外部知识创建自定义版本的ChatGPT,这一功能被称
19、为GPTso它们允许为特定目的构建定制化Al机器人，而无需高级编码。同时，OpenAI也会在本月底上线GPTStore,让开发者们分享、发布自己创建的GPTsoGPTs加强了通用Al大模型的实用性，有里极大加速Agent领域的探索。GPTs可以连接到第三方平台上，在演示中，Altman使用ChatGPT界面在设计应用Canva中模拟了一张海报，或是使用链接到ZaPier的GPT扫描日历并查找日程安排中的冲突，然后自动返回冲突消息。未来，通过将不同的服务结合在一起，通用大模型就能完成非常复杂的任务，将想象落地成真正的虚拟助理、教练、导师、律师、护士、会计师等。图6： Altman演示构建一个自定
20、义GPT资料来源：OpenAI,国信证券经济研究所整理资料来源：OpenAI,国信证券经济研究所整理从自动化走向智能化，革新人机交互方式Vivo发布蓝心小V,交互方式革新，Al助手应用落地进入快车道。11月1日，Vivo举办tt2023VDC开发者大会”，发布了自研通用大模型矩阵蓝心大模型，并推出基于蓝心大模型开发的首款全局智能辅助蓝心小V、自然语言对话机器人蓝心千询等全新功能应用，以及OriginOS4系统。蓝心大模型是vivo自研的通用大模型矩阵，包含十亿、百亿、千亿三个参数量级，共5款自研大模型（蓝心大模型1B、蓝心大模型7B、蓝心大模型70B、蓝心大模型130B、蓝心大模型175B）,
21、从而满足不同的应用需求和算力条件。蓝心小V是基于蓝心大模型的全局智能辅助应用，拥有更为自然、便捷的人机交互方式、丰富多维的信息表达。蓝心小V可以通过语音或文字，甚至是拖拽的方式，接受并处理信息数据，同时设计了便捷小巧的悬浮态，不用时最小化挂起，需要时再点击打开。这种无需唤醒的陪伴交互模式，打开了用户习惯Al助手的第一步，已经和传统手机助手有所差别，更贴进agent概念。我们认为，蓝心小V的推出开启了手机Al助手迭代更新的时代，手机Al助手将越来越贴近agent概念。图8： Vivo推出蓝心大模型矩阵.*3BlueLM歌心大模型十亿,大奥开，TC图9:蓝心小V相比传统Al助手优化了交互模式资料来
22、源：vivo,国信证券经济研究所整理资料来源：vivo,国信证券经济研究所整理华为8月4日发布鸿蒙4操作系统（HarmOnyOS4）,华为盘古大模型将助力鸿蒙操作系统和滤藏生态。盘古大模型是中国首个全栈自主的Al大模型，包括“5+N+X”三层架构，分别对应LO层5个基础大模型、Ll层N个行业大模型、以及L2层可以让用户自主训练的更多细化场景模型。其中，5个基础大模型分别为盘古NLP（NaturaILanguageProcessing,自然语言处理）大模型、盘古CV（ComputerVision,计算机视觉）大模型、盘古多模态大模型、盘古预测大模型、盘古科学计算大模型。随着5G+AI进入千行百业
23、，终端儡的生成式Al与云端的通用大模型相结合，将能更好地赋能数字化转型，赋能千行百业。图10：盘古大模型架构图资料来源：华为云官网，国信证券经济研究所整理HarmonyOS4新版本中的华为智慧助手小艺已经接入了盘古大模型，包括自然语言大模型、视觉大模型、多模态大模型，主要体现在多模态交互以及个性化创作两大能力。新升级的小艺可以实现更自然流畅的对话交互，拥有信息检索、摘要生成、多语种翻译等能力。图11：智能助手小艺基于大模型全面升级资料来源：2023华为开发者大会官网，国信证券经济研究所整理与此同时，三星在其第三季度财报电话会议上表示，将致力于把Al技术内置于设备中，无需连接外部云端，让Al赋予
24、手机设备全新体验。用户能够通过简单指令访问各种服务，而无需访问互联网。2023年11月8日，三星在最新的人工智能论坛上正式发布了其自研的生成式Al产品Gauss,这款大模型由SamsungGaussLanguageSamsungGaussCode和SamsungGaussImage三个部分组成，面向Al聊天、Al代码和Al图片等领域。目前，三星表示Gauss主要用于提高员工生产力，但未来将在各种三星官方App中扩展应用范围，以提供更好的用户体验。预计Gauss未来可能在三星GalaxyS24系列中首次亮相，成为三星第一款mAIGalaxyPhoneno图12：三星推出自研生成式Al模型Gaus
25、s资料来源：三星，国信证券经济研究所整理电脑方面，联想提出AlTwin概念，并推出全球首款AlPCo北京时间10月24日晚上，联想举行了2023联想TechWorld创新科技大会，主题是“AlforA,0重点展示了联想在端侧大模型方面的能力，并推出了联想的首款AlPC,预计明年9月后上市。微软与联想合作打造个人皴AlTwin和企业版的EnterpriseAlTwine智能设备是用户的数字延伸，如同用户的双胞胎，称之为AlTwin0而EnterpriseAlTwin从企业内部设备边缘和私有云中提取相关信息，做出本地化推理，提出相应解决方案。例如可以用EnterpriseAlTwin规划供应链情况
26、，既能保证企业数据的隐私性，又能更好的制定出匹配企业自身情况的方案。联想推出的首款AlPC,在更好地了解用户的基础上，AlPC能够创建个性化的本地知识库，通过模型压缩技术本地化运行个人大模型，实现Al自然交互。AlPC是为每个人量身定制的全新智能生产力工具，将进一步提高生产力、简化工作流程，并保护个人隐私数据安全。发布会上，联想将云端大模型和端侧大模型对比运行，端侧Al速度慢一点，但两者生成行程规划的速度并没有差别太多，且规划更加个性化，能够将家庭地址、酒店偏好等考虑进去。演示中还进一步展示了端侧大模型的多模态能力，利用用户输入的提示，电脑迅速地生成了一张相关图片。图13：本地模型的建议更慢但
27、更有个性资料来源：LenOVO Tech World 2023,国信经济研究所整理图14：多模态能力资料来源：LenOVo Tech World 2023,国信经济研究所整理考虑成本、隐私与安全，混合Al是Al应用规模化的必经之路随着AlAgent继续推进，Al应用的规模化扩张势在必行，算力成本、效率都将成为瓶颈，因此高通提出混合AU高通提出的混合Al指终端和云端协同工作，在适当的场景和时间下分配Al计算的工作负载，以提供更好的体验，并高效利用资源。在一些场景下，计算将以终端为中心，在必要时向云端分流任务。混合Al能帮助实现Al的规模化扩展并发挥其最大潜能一一正如传统计算从大型主机和客户端演变
28、为当前云端和边缘终端相结合的模式。图15:Al处理的重心正在向边缘转移力化 I.正白向边口移资料来源：高通混合Al是Al的未来白皮书，国信证券经济研究所整理混合Al对生成式Al规模化扩展至关重要。拥有数十亿参数的众多生成式Al模型对计算基础设施提出了极高的需求。因此，无论是为Al模型优化参数的Al训练，还是执行该模型的Al推理，至今都一直受限于大型复杂模型而在云端部署。Al推理的规模远高于Al训练。尽管训练单个模型会消耗大量资源，但大型生成式Al模型预计每年仅需训练几次。然而，这些模型的推理成本将随着日活用户数量及其使用频率的增加而增加。在云端进行推理的成本极高，这将导致规模化扩展难以持续。图
29、16：生成式Al生态链使应用数量激增资料来源：高通混合Al是Al的未来白皮书，国信证券经济研究所整理MM 0BA*aB R“.MUM.节省成本是混合Al的主要推动因素。举例来说，据估计，每一次基于生成式Al的网络搜索查询(query)其成本是传统搜索的10倍。混合Al将支持生成式Al开发者和提供商利用边缘终端的计算能力降低成本。混合Al架构可以根据模型和查询需求的复杂度等因素，选择不同方式在云端和终端侧之间分配处理负载。例如，如果模型大小、提示(Pr。叩t)和生成长度小于某个限定值，并且能够提供可接受的精确度，推理即可完全在终端侧进行。如果是更复杂的任务，模型则可以跨云端和终端运行混合Al还能
30、支持模型在终端侧和云端同时运行，也就是在终端侧运行轻量版模型时，在云端并行处理完整模型的多个标记(token),并在需要时更正终端侧的处理结果。此外，能耗、可It性、性能和时延、隐私与安全、个性化都是混合Al的优势。图18：云端仅用于分流处理终端无法充分运行的Al任务图17：生成式Al模型可从云端分流到终端上运行资料来源：高通，国信证券经济研究所整理资料来源：高通，国信证券经济研究所整理手机：AlAgent落地的理想载体智能手机存竞争时代，Al智能体有望开启创新驱动周期全球留能手机市场进入存发展阶段，用户换机周期延长。全球智能手机市场在经历了快速发展的“黄金十年”后，现已进入存量发展的阶段，根
31、据IDC数据，全球智能手机出货量在2016年达到14.69亿部的高点，2022年出货量仅12亿部，6年CAGR为-3.31舟。尽管3Q23以来，全球手机销量出现了同比复苏，但在经济增长承压、居民消费动力不足、手机创新匮乏的背景下，手机用户的平均换机周期显著延长，Counterpoint统计中国2022年手机换机周期长达43个月，全球智能手机行业面临着缺乏增长动力的问题。图19：全球智能手机出货量及同比增速玩399 8强28前式Gg豌找翼诵红2 N 992的92 9资料来源：IDC,国信证券经济研究所整理Al智能体的出现，将显著提高手机智能化程度，阪厦现有人机交互模式。但消费电子行业是长周期行业
32、，创新是最核心的驱动因素，Al助手升级有望开启智能手机新一轮创新周期。随着生成式Al的发展，人机交互的方式将得到进一步完善，这种全新用户体验会完全改变智能终端的用户体验。边缘侧Al技术将为Al的创新和发展打开无限想象空间，在更加广泛的消费电子产品品类中为用户带来全新的Al体验，释放生成式Al的潜能。头部芯片厂商针对性升级，旗舰机型率先适配第三代骁龙8移动平台是高通首个专为生成式Al而打造的移动平台。10月25日，高通(QUaICOmm)发布新一代旗舰平台骁龙8Gen3,其拥有面向移动终端的性能强大的NPU,并利用Al能力增强旗舰智能手机的内容创作、影像、游戏、音频和连接体验。其采用4nm工艺技
33、术，搭载业界最快的设备端内存LPDDR5X,与前代平台相比，其Al性能提升98%、能效提升40%。第三代骁龙8率先支持多模态生成式Al模型，现已能够在终端侧运行高达100亿分数的模型，面向70亿参数大语言模型每秒生成高达20个tokeno与前代平台相比，第三代骁龙8的HexagonNPUAl性能提升高达98%,能效提升高达40%；KryoCPU性能提升30%,能效提升20%；AdrenoGPU性能提升25%,能效提升25%。图20：第三代骁龙8移动平台性能资料来源：高通，国信证券经济研究所整理高通发布骁龙8Gen3后，小米14系列立刻首发搭载，手机厂商渴创新升级已久。10月26日，小米正式发布
34、小米14和小米14Pro旗舰智能手机，均搭载第三代骁龙8移动平台。在高通赋能下，目前小米自研的60亿弁数大模型已经在第三代骁龙8移动平台上流畅运行，可以实现媲美更大参数量模型的能力，将在知识问答、文字扩写、表格生成、编写代码等生成式Al应用方面为用户开启全新体验。此外，得益于第三代骁龙8全面升级的Al能力，小米14Pro还支持终端侧Al大模型图像处理，实现图像填充、魔法消除等功能。图21：小米自研Al检测和消除算法“魔法消除”使用效果资料来源：小米技术，国信证券经济研究所整理联发科：11月6日，联发科(MediaTek)发布最新天矶9300旗舰5G生成式Al移动芯片。天见9300芯片搭载新一代
35、Corte-X4和Corte-A720,是率先采用全大核CPU架构的旗舰移动芯片，搭载四个Corte-X4超大核和四个Corte-A720大核。其中单核性能提升超过15%,多核性能提升超过40%,4个Corte-X4CPU主频最高可达3.25GHz,4个Corte-A720CPU主频为2.OGHz,内置18MB超大容量缓存组合，三级缓存(L3)+系统缓存(SLC)容量较上一代提升29%o天凯9300芯片采用台积电第三代4nm先进制程，采用联发科第二代创新旗舰封装设计，运用先进的能效技术，精准控制CPU的性能和功耗，多核功耗较上一代节省达33%o天讥9300芯片率先搭载基于硬件的生成式Al引擎，
36、兼顾安全和个性化。天现9300芯片搭载联发科第7代APU架构内建硬件级的生成式Al引擎，生成式AlTransformer运算速度快8倍，具有2倍整数和浮点运算速度，功耗较前一代降低45%o同时，联发科提供完整的工具链，支持NeuroPilotCompression内存硬件压缩技术，搭载首款生成式Al端侧技能扩充(LoRAFUSion)技术，能够协助开发者在端侧快速且高效地部署多模态生成式Al应用，为用户提供包括文字、图像、音乐等在内的终端侧生成式Al创新体验，最高可支持330亿叁数的Al大模型。图22：联发科发布天矶9300芯片资料来源：联发科官网，国信证券经济研究所整理VivoX100系列全
37、球首发搭载联发科新一代移动平台一天矶9300,与ViVo新一代6nm自研影像芯片V3通过第二代FIT双芯互联技术实现无缝衔接。图23：VivoX100资料来源：vivo,国信证券经济研究所整理苹果：2014年，苹果在其新一代架构芯片SoC中加入专门的Al芯片，设计思路由CPU和GPU处理的Al任务转向由专门的Al芯片进行处理。目前苹果A系列芯片已更新至A17,每秒Al算力达到35TOPSo同时，为了能够在终端设备上高效执行更高难度的机器学习任务，苹果落地了其神经引擎处理器(APPIeNeuralEngine)。苹果几乎在所有自研芯片中都加入了NPU模块，从Mac电脑中用的MbM2系列芯片到iP
38、hone中的A系列芯片，无一例外。这也是苹果各类产品可以高效实现Al功能的底层基础技术支撑。目前，苹果Siri的升级明显落后于其他厂商，但在芯片Al算力以及Al嵌入功能上做了充分布局，依然是AlAgent手机端落地竞赛最有力的参与者。表1:苹果A系刎*芯片日期春fflrnCPUGPUAlA42010PRone48nrnllcjl1lt3A8架构单核1GhZPowerVRA52011iPhone4S45nmA9架构双核1GhZPowerVRA62012iPhone532nmSwift架构双核g1.3GhzPowerVRSGX543A72013iPhone5S28nm10亿CyCIone架构双核刨
39、.3GhZPowerVRG6430A82014iPhone620nm20亿双核砂1.4GhzPowerVRG6450A92015iPhone6S16nm20亿双核四1.9GhZPowerVRG7600A102016iPhone710nm33亿6核2+4#2.3GhZPowerVRG7600+A112017iPhoneX10nm43亿6核2+42.4GhzAppleGn13核2核A122018iPhoneXS7nm69亿6核2+42.5GhzAppleGen24核8核A132019-9iPhone117nm85亿6核242.66GhzAppleGen34核8核A142020-9iPhone125
40、nm118亿6核2+43.0GhZAPPleGen44核16核A152021-9iPhone135nm150亿6核2+43.24GHzAPPleGen55核16核A162022-9iPhone144nm160亿6核2+43.46GHzAppleGen65核16核Al72023-9iPhone153nm190亿3.78GHzAPPleGen76核16核资料来源：Apple,国信证券经济研究所整理AlPC：端侧Al应用有望加速PC换机周期温特尔联盟与安迪-比尔定理推动计算机软硬件螺旋式上升演进温特尔联盟通过制定行业标准和模块化生产的策略来控制和主导其它平行企业，理含了软硬件的密切配合。“温特尔”（
41、WinteI）各取微软操作系统Windows”和芯片处理器英特尔Intel”的一部分组合而来。温特尔架构指由微软Windows操作系统与英特尔CPU所组成的个人计算机；温特尔联盟指微软与英特尔所组成的商业联盟，表示自上世纪80-90年代起，微软和英特尔通过制定结构性的行业标准和模块化的生产模式，对计算机组装企业（如IBM、Dell等）形成产业链上的控制。图24：温特尔联盟资料来源：华尔街见闻，国信证券经济研究所整理温特尔联盟推动了全球PC产业链的发展，由于其垄断桌面端长达如多年且未发生或大变化，全球PC出货自2014年后相对低迷。据IDC数据，全球PC出货量自2014年达到顶峰5.38亿部后，
42、呈现逐年下滑趋势，降至2018年的4.06亿部；虽此后年度出货量有所上升（主要受疫情期间“宅经济”影响），但仍未超过2014年峰值水平。2022年全球PC出货量仅4.54亿部，同比减少12.5%。全球PC竞争格局自2016年后保持稳定，亦几无较大变化。据IDC数据，2016-2021年，联想占全球PC市场份额最高，且份额逐年攀升，由16.1%上升至19.2%；苹果占全球PC市场份额位居第二，其份额亦由140%上升至16.5%o2022年，苹果以全球PC市场份额19.5舟跃升至第一，联想份额降至17.5%位居第二。此外，惠普、戴尔、三星的全球PC市场份额分为位于第三至第五位，保持相对稳定。图25
43、： 2000-2022年全球PC出货量温特尔联盟的本质是硬件芯片与软件系统间的最佳结合、协同更新，计算机产业生态链围绕“安迪-比尔定理”进行螺旋式发展演进。安迪-比尔定理(AndyandBill,sLaW)是对IT产业中软件和硬件升级换代关系的概括。其中，安迪指英特尔前CEO安迪格鲁夫，比尔指微软前CEO比尔盖茨。所谓“WhatAndygives,BiIItakesaway”，意指无论硬件提高了多少性能，最终都会被软件消耗掉。一般来讲，以微软为代表的软件厂商将会消耗硬件升级所带来的全部性能提升，迫使用户更新机器，让硬件厂商受益；同时硬件厂商将利润投入研发，按照摩尔定律提升硬件性能，为软件厂商下
44、一步更新软件做准备。图27：安迪格鲁夫与比尔盖茨资料来源：CSDN,国信证券经济研究所整理生成式Al与端侧Al先行，有望倒退智能设备端侧硬件性能升级随着生成式Al的快速发展，人机交互方式得到进一步完善，端侧Al应用及个人大模型打破了软硬件迭代式演进规律。根据“安迪-比尔定理”，软件的更新升级一般要与硬件资源所匹配；但本轮以OpenAIChatGPT、WindowsCopiIotx个人大模型为主的Al应用在软件及系统层面率先作出巨大改变和升级，给广大用户带来全新的智能终端及智能交互体验，打开广阔想象空间，释放想象力和创造力。2023年3月，微软推出Microsoft365Copilot,宣布Mi
45、crosoft365全面接入Al功能。作为一项全新的生产力特性，Microsoft365CoPilot将大语言模型与Microsoft365结合，通过生成式Al助手自动生成文档、制作专业表格、优化PPT排版、处理电子邮件等功能，大幅提高用户创造力及工作效率，同时嵌入于WordvExcelPowerPoint、OutIook和Teams等微软应用中：CoPilotinWOrd能够协助用户一同撰写、编辑总结和创作；COPiIotinEXCeI能够帮助用户识别数据趋势，并在短时间内创建专业型数据可视化方案；CopilotinPowerPoint能够帮助用户通过自然语言的方式将想法转化为设计好的演示文
46、稿，并且利用自然语言调整布局、编排文本、创建动画等；CopilotinOUtlook能够帮助用户整合并管理收件箱，并根据具体语境语态起草邮件内容。图28：CopilotinWord功能演示图29：CopilotinExcel功能演示资料来源：微软官网，国信证券经济研究所整理资料来源：微软官网，国信证券经济研究所整理图30：CopiIotinPowerPoint功能演示资料来源：微软官网，国信证券经济研究所整理图31：CopilotinOutIook功能演示资料来源：微软官网，国信证券经济研究所整理微软推出WindowsCopilot,成为第一个提供集中生成式Al协助的电脑平台。2023年5月，微软在开发者大会上宣布推出WindowsCopi
