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报告简介
报告目录
2024-2027年我国AI PC产业发展态势进展及投资风险评估报告
正文目录
1、终端侧AI行业概述 9
1.1、AI：从云端到终端 9
1.2、AI 在终端部署涉及多种场景 11
1.3、端侧AI是AI发展下一阶段 12
1.4、端侧AI在于AI Phone与AI PC 13
1.5、AI框架已支持端侧运行 15
1.6、AI+PC/Phone能大幅提升手机/电脑性能体验 16
1.5、消费电子+AIPC 18
2、AI PC行业状况分析 20
2.1、AI PC行业概述 20
2.1.1、AI PC行业本质 20
（1）、本地端和云端混合协作 20
（2）、消费电子率先落地场景 21
2.1.2、AI PC行业发展 23
2.2、AI PC行业功能 27
2.3、AI PC行业特征 27
2.4、AIPC产业链分析 28
2.4.1、AIPC产业链各个环节共同推动 AI 本地化部署 28
2.4.2、技术突破+ 产品落地+生态逐步建立，产业加速发展 29
（1）、技术端 29
（2）、产品端 31
（3）、生态端 33
2.5、AIPC 或带来人机交互变革，数据价值进一步释放 33
2.5.1、AIPC 或带来人机交互变革 33
2.5.2、AIPC 或进一步释放数据价值 34
2.6、AIPC行业发展关键 35
3、AI PC将深入变革PC产业，颠覆传统硬软件形式 36
3.1、AI PC将深入变革PC产业 36
3.2、AI PC对于硬件影响 37
3.2.1、强调“计算+存储+传感”架构 37
3.2.2、大型企业AI PC硬件布局 41
（1）、联想集团 41
（2）、英特尔 41
（3）、高通 42
（4）、苹果、英特尔 43
3.3、AI PC软件对于软件影响 45
3.3.1、整合轻量化AI模型，AI应用可离线运行 45
3.3.2、大型企业在AI PC软件上的做法 49
（1）、联想集团 49
（2）、宏碁 49
（3）、英特尔 50
3.3、AI PC/Phone主要在于AI芯片升级 50
3.4、产品上市节奏：2024年或成为AI PC元年 51
4、AI PC的发展趋势和市场价值 53
4.1、AI PC未来发展趋势 53
4.1.1、发展方向 53
（1）、本地化训练+推理 53
（2）、全新立体化交互方式 54
（3）、PC厂商价值重构 54
（4）、多层次算力网络趋势 54
（5）、混合 AI 为重要的发展趋势 55
（6）、AI处理重心向边缘转移 56
4.1.2、厂商展望 57
4.2、AI PC市场价值预测 58
4.2.1、硬件价值预测 58
（1）、从“量”的角度 AI PC的渗透率不断提升 58
（2）、从“价”的角度来看：终端价格由高定价逐步下探 60
4.2.2、软件服务预测 62
5、AI PC行业竞争格局分析 63
5.1、AI PC对终端的格局影响 63
5.1.1、AI赋能+更换周期+系统迭代，预计24年迎来PC换机潮 63
5.1.2、整机厂商加速AI布局，联想具备先发优势 70
5.2、AI PC对主芯片的格局影响 72
5.2.1、英特尔或维持CPU主导地位，高通有望实现从0到1 72
5.2.2、ARM架构PC芯片成为AI PC芯片争夺制高点 74
5.2.3、英特尔、AMD、苹果、高通混战，AI PC芯片市场格局有望重塑 75
5.3、算法与架构：算法/架构/IP 设计/封装均推陈出新 76
6、AI /Phone行业进展 80
6.1、AI手机有望成为个人智能助理，为手机行业带来创新 80
6.2、AI手机产品 80
6.2.1、谷歌 Pixel 8 系列发布，勾勒出 AI 手机的全新发展方向 81
6.2.2、小米14系列 85
6.2.3、荣耀搭载骁龙 8 Gen3，可运行 70 亿参数 LLM 87
6.2.4、华为鸿蒙OS 4 88
6.2.6、三星Galaxy S24 91
6.2.7、苹果iPhone 15 91
6.3、AI Phone芯片主要由高通主导 91
6.4、手机厂商持续发力AI大模型 92
6.5、AI Phone互动汽车成为热门趋势 95
6.6、AI Phone下一阶段-无屏幕化 96
7、AI PC产业链主要公司 97
7.1、联想集团 97
7.2、戴尔 101
7.3、惠普 103
7.4、宏基 104
7.5、AMD 105
7.6、英特尔 108
7.7、高通 111
7.7、华硕 115
7.8、联发科 116
8、AI PC行业前景洞察 117
8.1、行业规模预测 117
8.2、行业技术趋势 118
8.3、行业发展挑战 119
8.4、行业投资机遇 120
8.5、行业投资领域 122
8.5.1、DRAM存储 122
8.5.2、智能模组 123
8.5.3、Chiplet 124
8.5.4、代工环节 125
8.5.5、外观件及功能件 125
8.6、投资风险 126
图表目录
图表 1：AI大模型从云端到终端的部署 9
图表 2：AI大模型从云端到终端的部署 10
图表 3：AI大模型从云端到终端的部署 10
图表 4：端侧AI使用场景手机/PC等终端设备 11
图表 5：AI+ 终端涉及场景 12
图表 6：端侧 AI是必然趋势 13
图表 7：端侧智能化要素 13
图表 8：高通在安卓手机上进行 Stable Diffusion 演示 14
图表 9：高通全栈 AI 优化 14
图表 10：ExecuTorch 开源 AI 推理解决方案 15
图表 11：Meta将 ExecuTorch 模型应用于 Quest 3头显 15
图表 12：在搭载高通芯片的PC上运行Stable Diffus ion 16
图表 13：在搭载高通芯片的PC_上加速图像处理 17
图表 14：小米Hyper0S及14系列支持大模型框架应用 18
图表 15：消费电子+AIPC 18
图表 16：大模型有望全方面提升手机能力，并刺激用户换机意愿 20
图表 17：AI PC 本质是混合协作 20
图表 18：从 AI 架构推演场景形态趋势 21
图表 19：云-边-端应用场景及特征 22
图表 20：杨元庆提出边缘算力至关重要 23
图表 21：AI Now（右）在飞行状态下与公有大模型（左）生成对话能力对比 24
图表 22：AI Now 生成行程的模拟图片 25
图表 23：Enterprise AI Twin 现场展示 25
图表 24：各 AI 巨头大会讲话，共同打造 AI PC生态 26
图表 25：AI PC的功能 27
图表 26：AIPC促进端侧大模型应用 28
图表 27：AIPC产业链各个环节共同推动 AI本地化部署 29
图表 28：英特尔架构设计 30
图表 29：高通全栈 AI优化 30
图表 30：头部厂商芯片产品对比 31
图表 31：2023年AIPC产品发布时间 32
图表 32：英特尔 AIPC加速计划及生态系统 33
图表 33：人机交互方式演 34
图表 34：人机交互演变历程中的重要产品 34
图表 35：AI发展趋势：AI+ 终端加速推进 35
图表 36：2005-2023年全球PC季度出货量（百万台） 36
图表 37：终端侧AI四大优势 37
图表 38：CPU/GPU/NPU擅长不同的分工 38
图表 39：CPU+GPU+NPU形成不同层级算力网络 38
图表 40：特斯拉的 DOJO 设计，就是系统平衡计算/存储/IO 的快慢，通信的设计非常关键 38
图表 41：特斯拉最终的 DOJO 设计，努力让存储/IO不要成为瓶颈，通信的设计非常关键 39
图表 42：无线通信协议需要兼容的历史标准较多 40
图表 43：星闪的指标全面领先，可以归因于通信“设计自由度“增加了，即重新设计协议是有机会的 40
图表 44：英特尔Meteor Lake酷睿Ultra 处理器 42
图表 45：高通 Hexagon 处理器及其功能示意图 42
图表 46：高通骁龙X Elite芯片指标 42
图表 47：苹果 M3 系列芯片架构和能效双重提升 43
图表 48：Intel 首款集成式 NPU 芯片示意图 44
图表 49：百度文心 ERNIE 3.0 Tiny v2压缩模式及得分比较 45
图表 50：大模型小型化 46
图表 51：Google PaLM2 46
图表 52：Meta Llama 2 47
图表 53：微软Windows Copilot 47
图表 54：针对LLMs的模型压缩技术分类 49
图表 55：英特尔的AI推理工具套件OpenVINO 50
图表 56：PC芯片关键因素 50
图表 57：云端 AI 芯片和端侧 AI芯片技术路线对比 51
图表 58：各大PC厂商AI PC上市节奏 52
图表 59：不同应用场景的常见数据格式 53
图表 60：不同数据格式的构成和用途 54
图表 61：生成式AI生态链使应用数量激增 55
图表 62：高通混合 AI 56
图表 63：AI处理的重心正在向边缘转移 56
图表 64：各大头部厂商对AI PC未来展望 57
图表 65：2019-2023年全球PC出货量 59
图表 66：全球兼容AI个人电脑普及曲线 59
图表 67：2022-2027年全球兼容AI个人电脑渗透率 59
图表 68：2019-2023年中国笔记本电脑销售均价 60
图表 69：2022-2023中国智能手机价格段份额 61
图表 70：20222-2023中国折叠屏手机价格段 61
图表 71：2016-2023年特斯拉服务及其他业务收入（亿美元） 62
图表 72：Microsoft Copilot商用SKU阵容 62
图表 73：Microsoft office 365企业版定价 63
图表 74：2004Q1-2023Q3全球PC出货量（百万台） 64
图表 75：2019Q1-2023Q3 全球PC主流厂商市场份额 64
图表 76：各 PC 品牌出货量（百万台） 65
图表 77：PC品牌商库存金额（亿美元） 66
图表 78：微软个人电脑业务时隔四个季度重回正增长 67
图表 79：2022-2023Windows 操作系统市场份额 68
图表 80：Windows 10系统将于2025年10月停更 69
图表 81：全球主要PC厂商对AI PC的相关布局 70
图表 82：联想云端大模型与PC端大模型并列演示 71
图表 83：2019-2022年全球PC GPU出货量市场份额 72
图表 84：2019-2027全球Notebook CPU/SoC出货量市场份额 72
图表 85：英特尔和高通在AI PC芯片上的布局 73
图表 86：2020-2027年全球笔记本电脑芯片出货量市场份额 74
图表 87：2022-2027年全球 Arm 笔记本出货量增速 74
图表 88：AI PC芯片处于混战局面 75
图表 89：半导体芯片厂商对AI PC布局 76
图表 90：模型压缩的几种方式 77
图表 91：“流星湖”采用全新 IP 设计，提升能效及内存带宽 77
图表 92：核心考量材料高密度、高性能、低功耗、低损耗特性 78
图表 93：Foveros 3D 封装设计 78
图表 94：高通路径旨在将 AI 云端运算在边缘端进行 79
图表 95：AI手机功能 80
图表 96：谷歌 Pixel 8 Pro 81
图表 97：Magic Editor 的表情替换功能 82
图表 98：Google Tensor G3 产品 83
图表 99：Pixel 8 Pro 所搭载的 Tensor G3 处理器单核与多核 Geekbench 6 跑分结果 84
图表 100：小米 14系列 85
图表 101：小米 AI 子系统支持大模型 NPU 端侧部署技术 86
图表 102：小米发布会 AI 扩图 87
图表 103：荣耀 Magic6 将搭载骁龙 8 Gen3，端侧可运行 70 亿参数 LLM 87
图表 104：荣耀 Magic6 AI 视频创作 88
图表 105：鸿蒙 4.0 的全新小艺 89
图表 106：小艺语言能力提升 89
图表 107：小艺提升生产力工具 90
图表 108：以骁龙 865为基准的手机/平板性能综合对比 91
图表 109：高通骁龙 8 Gen3 综合参数 92
图表 110：Vivo、0PPO研发大模型登上C-Eva总榜单 93
图表 111：Vivo登上SuperCLUE总榜单 93
图表 112：VIVO 蓝心大模型矩阵 94
图表 113：VIVO 私人助理蓝心小 V 部分功能 94
图表 114：造车新势力蔚来发布NIO Phone手机 95
图表 115：小米集团战略升级为“人车家全生态” 96
图表 116：Human Ai Pin概念 97
图表 117：AI Pin拨号、车联接、导航、温度调节演示 97
图表 118：2023年联想集团各业务占比 98
图表 119：2019-2023年联想集团经营情况（亿美元） 98
图表 120：2022-2023年联想集团智能设备业务集团经营情况（亿美元） 98
图表 121：联想集团携手全球顶级AI生态伙伴，共创AI产业未来 100
图表 122：2022-2023年戴尔科技经营数据 101
图表 123：XDNA 架构 105
图表 124：AMD Ryzen 7040系列移动处理器 106
图表 125：英特尔及 AMD PC 芯片所在业务部门季度营收（百万美元）及环比增速（%） 108
图表 126：英特尔发布 AI PC加速计划 109
图表 127：英特尔 AI PC启动计划以酷睿 Ultra为起点 110
图表 128：高通骁龙 X Elite 平台参数 112
图表 129：高通骁龙 X Elite 性能有明显提升 113
图表 130：Phoenix Geekbench 5测试结果 114
图表 131：NUVIA创始人情况 114
图表 132：高通已在手机端实现了离线Stable-Diffusion 应用 114
图表 133：高通骁龙 AI-PC 115
图表 134：联发科与 VIVO合作端侧落地大模型 116
图表 135：2023-2027年全球AIPC出货量及市场渗透率预测 117
图表 136：2023-2027年AI PC 占 PC 市场比重预测 118
图表 137：AI PC技术演进趋势 119
图表 138：2024年各大厂商端侧AI产品进展计划 119
图表 139：小米AI手机实现类似代理能力 121
图表 140：联想称其PC为AI Twin 121
图表 141：手机与 PC合计占 DRAM终端产品份额近一半 122
图表 142：通过对DRAM/HBM 等内存使用策略改进能很好提升模型性能 123
图表 143：中科创达基于骁龙 7c+ Gen 3芯片开发的用于笔电的智能模组 124
图表 144：部分物联网模组厂商布局 AI 、算力模组领域 124
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