科技前瞻系列专题：国际巨头的端侧AI布局

根据所提供的研报内容，以下是针对国际巨头在端侧AI布局的总结：

苹果AI布局

模型侧：

1. MM1：苹果在3月公布自家多模态大模型MM1，拥有最高300亿参数，采用密集模型和混合专家变体，性能在多项基准测试中领先。
2. OpenELM：4月，苹果推出开源大语言模型OpenELM，包含不同参数版本，运行成本低，适用于手机和笔记本电脑等设备上的文本生成任务。
3. Ferret-UI：苹果展示的多模态模型Ferret-UI，专门用于理解和交互移动设备上的用户界面（UI），具备解决多模态任务的能力。

硬件侧：

1. AI计算单元：苹果从2017年开始在SoC中引入NPU计算单元，如A17芯片，尽管算力不及高通的某些型号，但苹果通过优化软件生态和架构设计提升用户体验。
2. M系列芯片：苹果自2020年推出针对Mac和iPad的M系列芯片，采用统一内存架构，支持高带宽和低延迟的内存访问，适合端侧AI应用。

应用侧：

1. Siri：苹果计划在WWDC大会上展示改进后的Siri，引入生成式AI，使其更像个人助手，支持更多自然对话和任务处理。
2. AI原生应用：苹果计划在iOS中添加AI大模型能力，推出基于AI技术的新功能，以提升服务业务的价值。

高通AI布局

模型侧：

1. 优化策略：高通通过模型压缩、量化、编译等手段优化AI模型，提高效能和适应终端环境。
2. AIMET工具：高通提供开源的AI模型优化工具AIMET，支持模型压缩、量化、知识蒸馏等功能，帮助开发者创建更高效的AI模型。

硬件侧：

1. AI引擎：高通的AI引擎包含多个处理器组件，实现跨处理器和处理器内核的生成式AI处理，以充分利用SoC资源。
2. NPU发展：高通的NPU随着AI模型的演进持续优化，考虑计算、内存和系统设计，以提高性能和能效。

三星AI布局

虽然没有详细内容，但三星在AI领域同样积极布局，涉及芯片、云计算、物联网等多个领域，重点关注AI芯片的研发和AI技术在产品中的集成应用。

相关标的

研报中提及的具体公司或产品名称未明确列出，相关标的可能包括参与苹果和高通AI布局的硬件制造商、软件开发公司、以及受益于AI技术发展的终端产品和服务提供商。

总结而言，国际巨头在端侧AI布局方面，通过开发高效能模型、优化硬件架构、提升AI应用的用户体验，以及通过创新工具和技术，致力于推动AI在终端设备上的普及和发展。