科技行业前瞻专题：AIPC，深入变革PC产业

科技前瞻专题 AIPC：深入变革PC产业 西南证券研究发展中心海外研究团队2023年11月 核心观点 智能设备作为人工智能触达用户的载体，AIPC将深入变革PC产业。生成式AI和LLM的飞跃式发展，深刻变革了个人生活与工作模式，加速各行各业智能化转型。AI发展正从软件主导转向硬件+软件并行驱动，而智能设备作为AI触达用户的终极载体，正成为AI未来发展与落地的重要突破口。AIPC将AI模型与PC结合，带来架构设计、交互方式、内容、应用生态等创新，将深入变革PC产业。 AIPC颠覆软硬件形式，2024年有望成为AIPC元年。硬件方面，AIPC的功能将扩展至“计算+存储+传感”，在架构设计上形成了“CPU+GPU+NPU”的异构方案。软件方面，AIPC整合了轻量化AI模型，将实现各种生成式AI应用的离线稳态运行。作为设备、边缘计算和云技术的混合体，AIPC不仅具有强大的计算能力和先进的AI技术，还带来了创新的交互方式和视觉体验。预计2024年将各品牌的AIPC产品陆续上市，2024年有望成为AIPC的元年。 AIPC将重构PC厂商价值，关注渗透率提升+软件服务增量。1）未来AIPC或向本地化训练+推理、全新立体化交互方式等方向发展，并将重构PC厂商价值。2）从量的角度看，AIPC的渗透率不断提升。从价的角度看，终端价格区间或从高定价逐步下沉，AI软件服务有望提供价值增量。 AIPC长期或改变现有竞争格局。从AI赋能来看，个人电脑中AI功能的增加和创新将催生市场新需求。从更换周期来看，新一轮换机潮拐点显现，未来Windows10停更将成为2024-2025年换机潮的重要推力。竞争格局上，终端层面，PC整机厂商相继发布AIPC相关规划，从目前各家进展看联想或具备先发优势；芯片层面，英特尔有望维持CPU主导地位，长期或面临ARM架构的竞争。 相关标的：1）PC终端：联想集团（0992.HK）；2）芯片：AMD（AMD.O）、英特尔（INTC.O）、高通（QCOM.O）等。 风险提示：AIPC发展或不及预期；PC需求复苏或不及预期；竞争加剧的风险等。 1 目录 1AIPC将深入变革PC产业，颠覆传统硬软件形式 2AIPC的发展趋势和市场价值 3AIPC的竞争格局演变 4AIPC产业链标的 2 1.1AIPC将深入变革PC产业 从出货量看，PC整体呈现周期性的特征。2020-2021年疫情影响，对远程办公、在线娱乐等需求增多，带动了PC的一波需求。但随着人们生活回归正常，PC需求透支，供给过剩，PC产业出现了两年的下行调整。 经过30多年的发展，PC形式经历了桌面PC-笔电-平板电脑的变化，渗透率已接近天花板，整体上PC产业缺乏足够的创新，人们对 传统PC的需求更多来自于自然的换机周期。 生成式AI和LLM的飞跃式发展，深刻变革了个人生活与工作模式，加速各行各业实现智能化转型。AI技术需要在实际场景中得以更深入的应用，AI发展正从软件主导转向硬件+软件并行驱动，而智能设备作为人工智能触达终端用户的终极载体，正成为AI未来发展与落地的重要突破口。AIPC将AI模型与PC结合，为PC产业带来硬件架构设计、交互方式、数字内容、应用生态等方面的变革。 全球PC季度出货量（百万台） 终端侧AI的四大优势 数据来源：IDC，高通AI白皮书，西南证券整理3 1.2AIPC硬件的变化：强调“计算+存储+传感”架构 传统PC在主芯片架构上以“CPU+GPU”的方式为主流方案，核心思路是让PC的功能专注于“计算+存储”。 AIPC将带来生产力的变革。作为设备、边缘计算和云技术的混合体，AIPC将不仅具有强大的计算能力和先进的AI技术，还带来了 创新的交互方式和视觉体验，满足新的生成式AI工作负载需求，同时还可为用户提供量身定制的体验。 AIPC的功能将扩展至“计算+存储+传感”。在架构设计上，AIPC最重要的是嵌入了AI芯片，形成“CPU+GPU+NPU”的异构方案。通过嵌入独立NPU的强算力性能，大幅提升终端AI能力，并更好地提升性能、控制功耗；为了适配AI应用和越来越强的NPU算力，CPU和GPU的性能也会有相应提升；同时在AI深度学习应用中三者有不同分工，训练阶段会使用CPU或GPU执行通用计算任务，而推理阶段或利用专门的NPU来提高效率。此外，通过配备丰富的传感器，来实现更好的人机交互体验；在计算和传感性能大幅提升的同时，存储特别是内存也将拓展至更大的容量，以满足大算力缓存等需求。 CPU/GPU/NPU擅长不同的分工 功能 优势 劣势 CPU 负责执行通用计算任务，包括控制计算机的操作系统、运行应用程序等 具有很强的通用计算能力，适用于执行各种任务，包括运算、逻辑控制、输入输出等 在处理大规模并行任务，尤其是图形处理和深度学习等计算密集型任务方面，性能相对较弱 GPU 最初设计用于图形渲染，但由于其高度并行的架构，也被广泛用于科学计算、深度学习和其他需要大规模并行计算的领域 在并行计算方面有强大的性能，特别适用于图形处理和深度学习等数据密集型任务 相对于CPU而言，通用计算能力较弱，不适用于所有类型的任务 NPU 专门设计用于处理神经网络相关的任务，例如深度学习推断和训练 具有优化的硬件和指令集，以更高效地执行神经网络计算，快速进行大量矩阵计算，通常比通用处理器在这方面更具性能优势 不如CPU在通用计算任务上表现出色，因为其设计更专注于神经网络工作负载 数据来源：西南证券整理4 1.2部分大型企业在AIPC硬件上的做法 联想集团：PC中嵌入AI芯片，在CPU基础上引入NPU，大幅提升PC的AI能力，实现更好地管理AI工作量、提升性能、控制电池消耗等目的；装备传感器，实现更多的交互功能。未来或将采用“CPU+GPU+NPU+DPU”的芯片架构，以提升算力，同时在存储、散热方面亦有更新。 英特尔：12月14日将发布代号MeteorLake的酷睿Ultra处理器，这是首款配备集成式的神经网络加速单元（NPU）的酷睿处理器 ，用于在PC上带来高能效的AI加速和本地推理体验。MeteorLake是首个采用3DFoveros封装技术的客户端芯粒设计，采用Intel4 制程（7nm工艺），集成Intel锐炫显卡，带来了独立显卡级别的性能。 高通：推出用于PC端的骁龙XElite芯片平台，算力达到75TOPS，支持在终端运行超过130亿参数的生成式AI模型。 英特尔MeteorLake酷睿Ultra处理器 高通骁龙XElite芯片指标 数据来源：英特尔官网，高通官网，西南证券整理5 1.3AIPC软件的变化：整合轻量化AI模型，AI应用可离线运行 AIPC在软件上最大的变化是整合了轻量化AI模型，并且各种生成式AI应用都能在AIPC上顺利地运行。早期AIPC的AI应用主要集中在工作生活助手、图像生成等解决方案上。 AI模型：受制于本地算力、存储、通信等性能限制，与PC结合的AI模型走轻量化路线，参数普遍在100亿级别，甚至要求能离线稳定运行。目前主流的轻量化AI模型是谷歌的PaLM2（Gecko版本）和Meta的Llama2. AI应用：以微软为例。微软将AICopilot整合到Windows11当中，Windows11更新Copilot后将拥有150多项新功能，用户可以体验Copilot和全新的AI功能，包括画图、照片、剪贴板等应用程序。同时，微软将于2025年10月终止Windows10的支持服务，从而变相推动用户转向使用WindowsCopilot。微软与联想合作开发个人及企业AITwin，这是针对AIPC的AI助手解决方案。 GooglePaLM2 MetaLlama2 微软WindowsCopilot 数据来源：量子位公众号，Meta官网，微软官网，西南证券整理6 联想集团： 1.3部分大型企业在AIPC软件上的做法 推出个人与企业级人工智能双胞胎（AITwin），以及覆盖个人大模型和企业级大模型的混合AI框架。 基于大模型压缩技术，可把LLM压缩到多个小模型来植入，联想AIPC拥有了运行个人大模型的能力，本地运行不涉及云端操作， 保证个人隐私和数据安全。AIPC建有本地知识库，个人大模型将使用存储在设备或家庭服务器上的个人数据进行推理。 宏碁：将把AIGC或其他AI应用导入到终端设备上；与英特尔合作通过OpenVINO工具包共同开发了一套宏碁AI库。 英特尔：英特尔推出了AI推理和部署运行工具套件OpenVINO，在客户端和边缘平台上为开发人员提供了选择。该版本包括针对跨 操作系统和各种不同云解决方案的集成而优化的预训练模型，包括多个生成式AI模型，例如Meta的Llama2模型。 针对LLMs的模型压缩技术分类 英特尔的AI推理工具套件OpenVINO 数据来源：中国科学院，人民大学，英特尔官网，西南证券整理7 1.4产品上市节奏——2024年或成为AIPC元年 各大PC厂商AIPC上市节奏 轻量化模型和开源模型生态的壮大为AIPC的推出提供了可能 ，各大PC厂商与微软、高通、AMD、英特尔等合作共同推动AIPC的研发设计，预计2024年各品牌的AIPC产品将陆续上市。2024年有望成为AIPC的元年。 2023年10月14日，联想在TechWorld2023上展示了AIPC，它能够创建个性化的本地知识库，通过模型压缩技术运行个人大模型，实现AI自然交互。联想AIPC预计在2024年9月以后正式上市。 惠普、宏碁等PC厂商也表示将在2024-2025年推出全新AIPC 方案。 数据来源：各公司官网，西南证券整理8 目录 1AIPC将深入变革PC产业，颠覆传统硬软件形式 2AIPC的发展趋势和市场价值 3AIPC的竞争格局演变 4AIPC产业链标的 9 2.1AIPC未来发展趋势 从技术、商业化、应用生态、使用体验等角度出发，我们预计AIPC未来将有几个发展方向： 本地化训练+推理：目前针对AIPC的算力芯片在设计上主要是针对本地推理需求服务的。未来，终端嵌入的超级算力将支持用户能在终端设备上进行个性化模型的训练和推理，而无需上传云端操作，离线也能玩转AIPC。 全新立体化交互方式：未来终端或配备丰富的传感器、三维空间摄像头以及全向麦克风，可全方位感知用户的交互意图，并做出更智能的回应，甚至执行任务。 PC厂商价值重构：更多个性化、复杂/专业功能的应用软件或成为AIPC生态壮大的主力军，而功能单一的应用或被AIPC自带的AI助手所取代。PC厂商将从AI助手等软件生态层面挖掘全新的价值。 各大头部厂商对AIPC未来的展望 数据来源：各公司官网，西南证券整理10 2.2AIPC的市场价值：渗透空间大 从“量”的角度：AIPC的渗透率不断提升 根据IDC数据，2011-2022年全球PC出货量呈现先降后升态势。1）2011-2018年PC行业已从增量市场转为存量市场，且由于技术发展缓慢，全球PC需求逐渐疲软；2）2019-2022年线上办公需求增加，带动全球PC出货量持续回升；3）进入2023年后，全球消费需求下降，23Q1-23Q3全球PC出货量合计1.87亿台，同比下降17.1%。 根据IDC预测，受PC换机潮和AI集成的驱动，2024年全球PC出货量将增长至2.614亿台，2027年将达2.9亿台，2023-2027年CAGR为3.1%，我们认为，在全球存量PC市场中，AIPC将逐步提升渗透率。根据Canalys预测，兼容AI的个人电脑有望从2025年开始快速普及，渗透率约为37%，并预计2027年兼容AI个人电脑约占所有个人电脑出货量的60%，AIPC将成为主流。 2019-2023年全球PC出货量 全球兼容AI个人电脑普及曲线 2022-2027E全球兼容AI个人电脑渗透率 4