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1、AI终端行业专题报告：端侧算力助力AI规模化应用AIAgent元年，端侧AI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(AI)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”(a
2、gents),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
3、，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-ActionModels/Large-AgentModels),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AlAgento图2：LLM是被动的对于智能体的构建，高领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，帮助智能体积累经验、实现自我
4、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(Planning),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(ACtiorI),负责将智能体的决策转化为具体的输出。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被推出。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AutonomosAlAgent之间架起了一座桥梁。2023年11月7日，OpenAI举行了首届
5、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，OPenAl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，有望极大加速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
6、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。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“2023VDC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干询等全新功能应用，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）,从而满足不
7、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。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鸿蒙生态。盘古大模型是中国首个全栈自主的Al大模型
8、，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（NaturalLanguageProcessing,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5GAI进入千行百业，终端侧的生成式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。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
9、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。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
10、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“AIGalaxyPhone”。电脑方面，联想提出AlTwin概念，并推出全球首款AlPC。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“AlforAII”。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级AlTwin和企业版的EnterpriseAITwino智能设备是用户的数字延伸，如同用户的双胞胎，称之为AlTWin。而EnterPriSeAITW
11、in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，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。AIPC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
12、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。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AL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
13、缘转移为实现规模化扩展, Al处理的重心中心云边绿云终端例 混合Al 总电涝球律磨混合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。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
14、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(PrOmPt)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、可靠性、性能和时延、隐私与安全、个性化都是混合Al的
15、优势。手机：AIAgent落地的理想载体智能手机存量竞争时代，Al智能体有望开启创新驱动周期全球智能手机市场进入存量发展阶段，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%。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。Al智能
16、体的出现，将显著提高手机智能化程度，颠覆现有人机交互模式。但消费电子行业是长周期行业，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
17、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%o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100亿参数的模型，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%o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
18、，小米正式发布小米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60亿参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。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。天矶9300芯片搭载新一代Cortex-X4和Cortex-A720,是率先采用全大核CPU架构的旗舰移动芯
19、片，搭载四个Cortex-X4超大核和四个Cortex-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COrteX-X4CPU主频最高可达3.25GHz,4个Cortex-A720CPU主频为2.0GHz,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天班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天矶9300芯片率先搭载基于硬件的生成式Al引擎，兼顾安全和个性化。天矶9300芯片搭载联发科第7代APU架构内建硬件级
20、的生成式Al引擎，生成式AITransformer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NeuroPiIotCompression内存硬件压缩技术，搭载首款生成式Al端侧技能扩充(LORAFUSiOrI)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330亿参数的Al大模型。VivoX100系列全球首发搭载联发科新一代移动平台天班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。苹果：2014年，苹果
21、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(APPIeNeUraIEngine)。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M1、M2系列芯片到iPhone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
22、地竞赛最有力的参与者。表1：苹果A系列芯片参数变化芯片丽年机制程晶体管F6PUAlA42010iPhone 4A52011iPhone 4SA62012iPhone 5KJ2013iPhone 5SA82014iPhone 6A92015iPhone 6SAIO2016iPhone 7All2i7iPhone XA122018iPhone XSA132019-9iPhone 11A142020-9iPhone 12A152021-9iPhone 13A162022-9iPhone 14Al 72023-9iPhone 15亿亿亿亿 0 0 0 3 12 2 3A8架构单核RGhzPowerVR
23、A9架构双核4GhzPowerVRSwift架构双核M13GhzPowerVRSGX543Cyclone 架构双核i.3GhzPowerVRG6430双核 W14GhzPowerVRG6450双核因.9GhZPowerVRG76006 核 2*452. 3GhzPowerVRG7600*62*4i24GhzApple Genl 3 6 核 242. 5GhzAppIe Gen2 4 核6 核 2+4W. 66GhZAppIe Gen3 4 核6 核 2*43. OGhzAppIe Gn4 4 核6 核 2*4, 24GHzAppIe Gen5 5 核6 核 243. 46GHzAppIe Ge
24、n6 5 核3. 78GHzApple Gen7 6核核核核2 8 8核核核核资料来源：Apple,国信证券经济研究所整理AIPC：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，蕴含了软硬件的密切配合。“温特尔”(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
25、准和模块化的生产模式，对计算机组装企业（如旧M、Dell等）形成产业链上的控制。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20多年且未发生重大变化，全球PC出货量自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，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
26、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14.0%上升至16.5%。2022年，苹果以全球PC市场份额19.5%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。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（AndyandBiirSLaW）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,BiiltakeSaWay”，意
27、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，为软件厂商下一步更新软件做准备。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.WindowsCopilot,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
28、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MiCroSOft365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WOrcI、ExceKPowerPointOutlook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；CoPilotinEXCel能够帮助用
29、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；CoPiIOtinPOWerPoint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稿，并且利用自然语言调整布局、编排文本、创建动画等；COPiIotinOUt100k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。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WindowsCopilot,并在6月底上线开发者预览版。Copilot是一种使用自然语言处理技术或大语言模型，帮助人们完成复杂或认知任务的应用程序或组件。作为微软在Windows1
30、1中加入的Al助手，Copilot集成了在操作系统中的侧边栏工具，可以帮助用户完成各种任务，包括回答问题、总结信息、编辑文档、调整计算机设置等。智能设备作为Al触达终端用户的终极载体，正在成为Al未来发展与落地的重要突破口，因此联想全球首款AlPC应运而生。10月24日，联想在TechWorld创新科技大会上展示了联想在端侧大模型方面的能力，并推出全球首款AIPC,预计2024年9月后上市。发布会上，联想将云端大模型和端侧大模型对比运行，虽然端侧Al速度相对慢一些，但两者生成行程规划的速度差别不大，且端侧模型考虑了家庭地址、酒店偏好等因素，规划更加个性化。此外，联想还进一步展示了端侧大模型的多
31、模态能力，利用用户输入的提示，电脑迅速生成了相关图片。联想提出“三个大模型”框架处理涉及用户隐私和企业商业秘密问题三个大模型”分别包括：1）公共大模型，使用公共开放的数据进行训练；2）私域大模型，先用互联网通用数据训练，再用企业数据进行训练，最后集成包含企业知识的向量数据库信息，来自现有企业子系统（如ERP、CRM和MES）；3）个人大模型，通过裁剪和量化等方法来缩小模型，同时保证性能。在做用户任务之前，需要先用“数据安全和隐私管理”模块评估任务的隐私级别。不涉及隐私的一般任务将被发送到公共大模型；涉及隐私的任务，则需要进行任务理解、任务拆分、敏感信息脱敏和反脱敏，并用私域大模型和个人大模型来
32、完成。联想表示，AlPC需要能够运行个人大模型，并具备更强算力，支持异构计算。11月22日，联想集团董事长兼CEO杨元庆在财经年会上解释个人大模型是指部署在个人智能设备或家庭服务器上，使用存储在本地的个人数据进行推理和学习的人工智能基础模型。在此基础上，他定义AlPC需要具备五大核心特质：1）AlPC能够运行经过压缩和性能优化的个人大模型；2）具备更强的算力，能够支持包括CPU、GPU、NPU在内的异构计算；3）具备更大的存储，能够容纳更多个人全生命周期的数据并形成个人知识库，为个人大模型的学习、训练、推理、优化提供燃料；4）具备更顺畅的自然语言交互，甚至可以用语音、手势完成互动；5）具备更可
33、靠的安全和隐私保护。端侧Al能力是实现生成式Al全球规模化扩展的关键，端侧Al快速发展倒逼端侧硬件性能升级。端侧Al的演进与生成式Al需求密切相关，软件先行掀起了对于算力、存储等硬件层面性能提升的需求浪潮，高通、苹果等各大芯片龙头争先推出能够在端侧运行生成式Al模型的处理器芯片。10月25日，高通发布面向WindowsHPC的旗舰PC芯片骁龙XElite,支持在端侧运行超过130亿参数的生成式Al模型。骁龙XElite具备行业领先的NPU,在众多支持Windows11的PC平台中拥有一流的CPU性能和能效。其采用4nm工艺技术，采用定制的集成高通OryOnCPU,12核CPU性能可达到x86处
34、理器竞品的2倍，多线程峰值性能比苹果M2芯片高出50%,GPU算力可达4.6TFLOPS,Al处理速度达到竞品的4.5倍，异构Al引擎性能达75TOPS,支持在终端侧运行超过130亿参数的生成式Al模型，面向70亿参数大语言模型每秒生成30个token。骁龙X日ite平台专为生成式Al打造，领先的终端侧Al推理为PC体验来带变革。预计搭载骁龙XElite的PC将于2024年中面市。10月31日，苹果发布新一代M3系列芯片，其中M3Max支持开发数十亿参数的TranSfOrmer模型。苹果M3系列芯片包含M3、M3Pro、M3Max三款，采用3nm工艺打造，配备下一代GPU、更高性能CPU、更快
35、的神经引擎以及对更统一内存的支持。M3系列芯片具有增强的神经引擎，可加速强大的机器学习模型。神经引擎比M1系列芯片快60%,使人工智能、机器学习工作流程更快，同时将数据保留在设备上以保护隐私。特别是M3Max支持高达128GB的统一内存，使Al开发人员能够开发数十亿参数的Transformer模型。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。英特尔和AMD是全球个人PC处理器领导者；据Counterpoint数据，2022年英特尔CPU以近70%的份额在笔记本电脑市场中占据主导地位；AMD紧随其后，排名第二。结
36、合英特尔和AMD最新业绩情况可以看到，其面向PC等客户端相关产品业绩收入的边际增长预示着PC市场已逐步复苏回暖，景气度逐步上升。图38：笔记本电脑市场CPU出货量份额及预测英特尔业务部门中客户端计算事业部面向个人PC提供CPU等产品。英特尔业务部门包括客户端计算事业部(CCG)、数据中心与人工智能事业部(DCAI)、网络与边缘事业部(NEX)、Mobileye事业部(MobiIeye)和英特尔代工服务事业部(IFS)。其中，客户端计算事业部专注于长期的操作系统、系统架构、硬件和应用程序集成，提升PC功能；其主要产品是COre(酷睿)处理器，包括专门为笔记本电脑和台式机设计的处理器。FY23以来
37、英特尔客户端计算事业部季度收入逐季增长，同比降幅持续收窄；FY3Q23收入环比增长16.0%。据英特尔客户端计算事业部数据,FY1Q22-FY3Q23公司客户端计算事业部收入及占比呈现先降后增趋势。客户端计算事业部是公司占比最高的业务，多数季度占比一半以上。FY22特别是下半年客户端计算事业部收入下滑，主要由于宏观经济疲软对PC的潜在市场产生了负面影响，特别是在消费、教育和中小型企业市场。自FY1Q23起，公司客户端计算事业部收入逐季增加,环比涨幅分别为17.6%、16.0%,同比减幅亦加速收窄。FY3Q23公司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%oAMD业务部门中客
38、户端部门面向个人PC提供CPU等产品。AMD业务部门包括数据中心(DataCenter)、客户端(Client)、游戏(Gaming)、嵌入式(Embedded)四大部门。其中，客户端部门致力于为终端用户带来更好的系统稳定性、更强的性能和更高的功率效用，主要产品包括用于台式机和笔记本电脑的CPU、APU和芯片组。FY23以来AMD客户端部门季度收入持续增长，同比降幅收窄至由负转正；FY3Q23收入环比增长45.6%o据AMD客户端部门数据，FY2Q21-FY3Q23公司客户端部门收入及占比呈现先降后增趋势。FY2Q21-FY2Q22,客户端部门是公司占比最高的业务，占比达1/3以上。由于2022年PC市场需求疲软，以及2022年下半年PC供应链经历重大库存调整导致产品出货量下降，公司客户端部门收入在FY3Q22大幅下降。自FY1Q23起，公司客户端部门收入逐季增加，环比涨幅分别为35.0%、45.6%,同比变化幅度逐渐由负转正。FY3Q23公司客户端部门收入同比增长42.4%,环比增长45.6%o
