AI PC行业深度研究报告：AI PC革新端侧AI交互体验，PC行业有望量价齐升

硬件端与内容端持续创新，AI PC或有望成为首个大批量落地的AI终端。 2023年10月24日，联想宣布其首款AI PC将于2024年9月上市，打响AIPC热潮第一枪。Smart PC推出已久，但受限于成本压力普及较为缓慢。AIGC的迅速发展可有效解决Smart PC的成本压力问题，助力Smart PC向AI PC转化。隐私保护与低延迟催生AIPC需求，同时除联想之外，多家头部PC厂商也在进行AI PC相关研发和合作，2024有望迎来AI PC规模出货元年。由于AI PC产品对硬件和软件基础设施的要求均有所提高，软硬件仍需持续迭代为产品落地创造条件。 硬件方面，AI PC催化硬件端迭代升级，英特尔AI PC芯片计划于年底落地。 可获取性及安全性是办公领域核心问题，驱动AI从云端走向终端部署，从而保障数据安全和运行稳定性。高通已实现安卓手机上跑十亿参数大模型，证明大模型在本地终端运行的可能性。但随着未来在终端运行大模型的复杂度持续提高，终端处理器等硬件设备仍需进一步迭代。同时，AI PC对笔记本电脑结构件、存储器等组件亦提出更高要求，有望驱动PC零部件价值量提升。 内容方面，AIGC快速发展，微软Copilot推出为AI PC内容端创造环境。 ChatGPT代表通用人工智能突破的可能性，使得AI的“商业化”初步落地。 AIGC核心能力即为编辑及创作能力，因此生产力提升为AIGC核心应用方向。目前微软已推出全新Copilot平台全覆盖Office颠覆办公方式，展示了AIGC在PC端对生产力的提升。同时多家国内外的办公软件纷纷推出AI功能，AIGC在办公领域迎来密集落地，后续仍有更多内容可期。 库存周期见底，行业有望迎来修复。全球PC行业在经过疫情红利期高速增长后，全球PC出货量自2021年四季度开始连续多个季度下降，经历近两年的出货下跌。据IDC数据，全球2023年三季度PC出货量环比增长10.71%，同比下滑7.6%。虽与去年同期相比仍呈下跌趋势，但跌幅明显收窄。库存方面，几大PC供应商库存水平自2022年Q2起持续下降，目前已达到较为健康的库存水位。但前期以消化渠道库存为主，目前终端需求仍然疲软导致销售放缓，存货周转天数仍处于高位水平。但随着库存去化接近尾声，PC行业有望迎来复苏。 投资建议：低延迟+隐私保护拉动大模型本地化需求，AI PC具备边缘算力有望解决行业痛点，成为首个大批量落地AI终端。AI PC能在PC用户端实现部分AI应用，有望拉动大量PC换机需求，或可带动PC行业进入新一轮上升周期。建议关注：春秋电子、华勤技术、东山精密、长盈精密、领益智造、中石科技、珠海冠宇、德赛电池、澜起科技、江波龙、德明利、芯海科技、龙迅股份、协创数据。 风险提示：下游需求不及预期、产品导入不及预期、行业竞争加剧 投资主题 报告亮点 全面论述AI PC行业发展情况及未来趋势。本报告主要分为四部分：第一部分是分析AI PC的发展情况以及对硬件和内容的迭代需求。第二部分探讨了硬件端迭代的现状与展望，第三部分探讨了内容端迭代的现状与展望，最后探讨了PC库存周期见底对行业的修复作用。 投资逻辑 硬件端与内容端持续创新，AI PC或有望成为首个大批量落地的AI终端。 2023年10月联想发布其首款AI PC，打响AIPC热潮第一枪。隐私保护与低延迟催生AIPC需求，2024有望迎来AI PC大规模出货元年。由于AI PC产品对硬件和软件基础设施的要求均有所提高，因此软硬件仍需持续迭代为产品落地创造条件。 硬件方面，AI PC催化硬件端迭代升级，英特尔AI PC芯片计划于年底落地。 英特尔首款内置神经网络处理器的消费级芯片计划于2023年12月上市，消费级AI芯片走向市场。但随着未来在终端运行大模型的复杂度持续提高，终端处理器等硬件设备仍需进一步迭代。同时，AI PC对笔记本电脑结构件、存储器等组件亦提出更高要求，有望驱动PC零部件价值量提升。 内容方面，AIGC快速发展，微软Copilot推出为AI PC内容端创造环境。 ChatGPT代表通用人工智能突破的可能性，使得AI的“商业化”初步落地。 AIGC核心能力即为编辑及创作能力，目前微软已推出全新Copilot平台全覆盖Office颠覆办公方式，体现AIGC在PC端对生产力的提升能力。同时多家国内外的办公软件纷纷推出AI功能，AIGC在办公领域将迎来密集落地，后续仍有更多内容可期。 库存周期见底，行业有望迎来修复。全球PC行业在疫情红利期高速增长后，全球PC出货量自2021年四季度开始连续多个季度下降，2023年三季度全球PC出货量环比增长10.71%，同比下滑7.6%。虽与去年同期相比仍呈下跌趋势，但跌幅明显收窄。库存方面，几大PC供应商库存水平已下降至较为健康的库存水位。但前期以消化渠道库存为主，目前终端需求仍然疲软导致销售放缓，存货周转天数仍处于高位水平。但随着库存去化接近尾声，PC行业有望迎来复苏。 推荐标的 AI PC能在PC用户端实现部分AI应用，有望拉动大量PC换机需求，或可带动PC行业进入新一轮上升周期。建议关注：春秋电子、华勤技术、东山精密、长盈精密、领益智造、中石科技、珠海冠宇、德赛电池、澜起科技、江波龙、德明利、芯海科技、龙迅股份、协创数据。 一、硬件端与内容端持续创新，AI PC或有望成为首个大批量落地的AI终端 （一）联想首推AI PC，2024年9月有望上市 联想All For AI，展示丰富人工智能创新成果。2023年10月24日，在联想创新科技大会（Lenovo Tech World 2023）上，联想集团董事长兼CEO杨元庆展示了联想首款AI PC、大模型压缩技术、人工智能双胞胎（AI Twin）等一系列人工智能创新科技成果。联想的AI Twin可以通过压缩模型使大模型终端设备上离线运行，在旅行规划需求下，AI Twin会参考用户之前的旅行日记和笔记，为用户提供比公共模型更个性化的旅行计划。 图表1联想人工智能双胞胎AI Twin 图表2 AI Twin制定的旅行计划更加个性化 基础模型包括三类，有助于分层提供不同类型服务。基础模型是在与人类价值体系相一致的大量数据规模上训练的大型AI模型，因此它可以适应广泛的下游任务。基础模型分为公共、私人和个人三种，公共基础模型（Public FM）是所有人都可以获得的，私人基础模型(Private FM)是为了执行企业特定任务将信息保留在企业里的，个人基础模型(Personal FM)可以基于个人数据提供个性化答案。 图表3联想定义的三类基础模型 实现人工智能基础模型三个核心技术，联想将终端AI推理变为可能。在设备上集成智能对于实现AI的全部潜力，即提供更高即时性、可靠性、个性化、安全性和隐私性至关重要，能够在设备本地高效运行多个并发AI工作负载的技术是关键。其中包括三项核心技术：（1）私人模型的微调（2）个人基础模型的模型压缩（3）混合AI框架的数据管理和隐私保护。 私人模型的微调：首先使用公共数据进行训练得到公共基础模型（Public FM），它可以执行一般的任务。然后通过使用企业特定数据进行额外训练，由此私人模型（Private FM）可以理解公共领域任务也可以理解企业特定的任务。 大模型的压缩：发现基础模型中的耦合结构，评估这些结构的重要性。对于重要的结构，分配更多bits来量化，对于不太重要的结构分配较少的bit。通过这种联合修建和量化算法，可以显著减小基础模型的大小，从而放进PC或智能手机中。 混合AI框架的数据管理和隐私保护：评估这个任务是公开的还是私人的，如果是公开的，可以将此任务分派给所有基础模型。如果包含企业特定信息或个人信息，执行任务理解、任务分析、关键字屏蔽和取消屏蔽等操作，最后再使用这个混合AI框架将所有内容重新组合成一个完整答案。 图表4私人模型的微调过程 图表5大模型的压缩过程 联想将与合作伙伴共同建立混合AI生态，首款AI PC有望于明年9月发布。未来的AI将是公共、私人和个人基础模型的混合体，联想将和所有合作伙伴一起建立混合AI生态系统。联想将提供企业AI双胞胎和个人双胞胎AI两类服务；对于企业用户，联想将通过混合AI和域优化服务满足企业数据保护和安全需求；对于个人用户，联想将通过在终端设备方面的优势，以混合方式提供模型服务，最大限度提高用户效益。 图表6联想的混合AI生态 （二）从Smart PC到AI PC，AIGC驱动PC智能化新发展 Smart PC推出已久，受限于成本压力普及缓慢。几年前就开始有厂商积极探索Smart PC（智慧PC）的使用场景，Smart PC主要从应用场景出发（Always on Always），例如：人机交互，包括语音智能唤醒、免接触式场景和开盖开机等功能。然而受限于成本和算力，推进速度相对较慢。据群智咨询数据，为实现PC端智能化的自然语言交流，单在硬件成本上至少需要额外付出约2.7美元左右来满足精确的语音录入与处理功能，使品牌方的成本压力大大增加。 混合AI从云到端，助力Smart PC向AI PC转化。AIGC的迅速发展可有效解决Smart PC的成本压力问题，即：云端+本地端协作。利用云端的大数据处理能力丰富本地端的PC使用场景，依托于云端算力来提升本地性能平衡，会大大的助力Smart PC向着AI PC的方向进一步持续转化，提供更多的应用场景，这也对AI PC提出了本地端与云端混合发展的要求。 图表7 AI PC演进历史趋势 相比于传统PC，AIPC功能丰富且效率更高。传统PC仅能实现基础的数据处理和计算功能，智慧PC可以实现本地特定场景的优化功能，而AIPC功能更加丰富，具备自然语言处理、图像识别等多种功能。同时本地+云协同工作，大幅提高运行效率，使得离线条件下也能使用AI功能。交互方面，AIPC提供简易化的操作界面，对用户技能要求较低，让更多的用户能够使用人工智能来提高效率。 （三）隐私保护与低延迟催生AIPC需求，软硬件持续迭代为产品落地创造条件 大模型存在数据泄露等安全隐患，是企业及个人用户的核心关注点。2023年3月ChatGPT首次遭遇了重大个人数据泄露，很多网友在ChatGPT网页左侧的聊天记录栏中出现了他人的聊天记录内容。除此之外，今年3月自三星电子允许部分半导体业务员工使用ChatGPT开始，短短20天有三起机密资料外泄事件。据Cyberhaven数据，在员工直接发给ChatGPT的企业数据中，有11%都是敏感数据。 图表8 10万名员工一周内发送给ChatGPT的敏感文件数量 终端AI比云更安全，且时间延迟较低。目前常用的AIGC都是在云上实现，需要将个人数据上传到网络，存在泄露隐私的隐患。而未来AI PC的部分推理功能将发生在终端侧，用户既可以享受到AIGC带来的生产力提升，也无需担心上云导致的隐私泄露。对用户来说，云上的公共知识可以为其所用，但自己的人工智能数据无需分享。除安全性之外，终端AI节省了数据传输时间，大幅降低时间延迟。 多家厂商加速研发AI PC，2024有望迎来PC重大发展机遇。除联想之外，多家头部PC厂商也在进行AI PC相关研发和合作。惠普电脑CEO Enrique Lores表示目前正在研发支持AI能力的PC，称当前正与所有关键软件服务商和芯片供应商合作，将重新设计PC的架构。戴尔与英伟达合作推出新的AIGC解决方案，同时戴尔将提供新的硬件设置、托管服务平台和计算机，以更快地运行客户所创建的生成式AI项目。Acer品牌创办人施振荣表示，Acer目前已经与CPU厂商展开合作，预计将把AIGC或其他AI应用导入到终端设备上，相关AI笔记本方案会在2024、2025年陆续推出。 2024或将迎来AI PC规模出货元年，软硬件持续迭代为产品落地创造条件。据群智咨询数据，预计2024年全球AI PC整机出货量将达到约1300万台。在2025年至2026年，AI PC整机出货量将继续保持两位数以上的年增长