消费电子：AI赋能促换机需求，推动硬件配套升级

2024年06月10日 行业研究●证券研究报告 消费电子 行业分析 AI赋能促换机需求，推动硬件配套升级投资要点手机和PC作为两大端侧设备，显著受益于AI带来的全方位体验升级，预计带来新一轮换机潮；端侧AI设备从软件升级到硬件配置升级，供应链再迎生机。 AI手机：WWDC2024召开在即，苹果入局推动AI浪潮 手机具有普及率高、算力强、可交互和应用场景丰富、黏性高四大显著优势，更加适合成为AI技术载体。IDC预计2027年AI手机在中国市场的渗透率超50%，达1.5亿台。参数数量和质量很大程度上决定了AI大模型的能力和性能；根据Counterpoint数据，本地大模型参数的上限将在2025年增长至170亿。更大参数级别的模型对手机硬件配置提出了更高的要求。1）算力：手机SOC普遍开始集成诸如APU或NPU等独立的AI计算单元，专门负责处理重载的AI任务。2）电力：AI大模型需要消耗更多电量以实现高频率的推理任务，终端设备需搭载更大容量的电池和更大功率的充电器，进而推动电源管理芯片升级。3）存力：大模型运行时需驻留在内存中，每次处理生成式AI任务都将涉及到海量数据的搬运，对手机内存和闪存的容量和性能都有着更高要求。苹果将于北京时间2024年6月11日至15日召开WWDC2024，AI或为下一个大版本iOS、macOS等系统的重要更新方向。彭博社表示，此次WWDC主题演讲预计约有一半内容与AI有关；苹果将发布名为“AppleIntelligence”的全新系统，并将大语言模型技术引入Siri。由于AI功能对硬件的需求较高，搭载A17Pro的iPhone15Pro及以上机型以及配备M1及以上芯片的iPad和Mac才能体验各项AI功能。 AIPC：AI普惠首选终端，2024年或为AIPC元年 个人大模型的普惠要求和PC的承载优势完美契合，PC有望成为AI普惠的首选终端。随着AIPC的应用生态愈发成熟，用户体验将迎来全方位提升，进而刺激消费者购机需求，AIPC将拉动PC市场进入新一轮增长。IDC预计，AIPC在中国PC市场中新机的装配比例将在未来几年中快速攀升，于2027年达到85%，成为PC市场主流。硬件方面，微软认为Copilot+PC硬件配置至少需要16GB内存（DDR5/LPDDR5）、256GBSSD/UFS，整合NPU的性能需要达到40TOPS以上；英特尔表示未来AIPC入门级标配将提升至32GB内存，2025年64GBPC将开始出货。此外，AIPC需搭载高传输速率的内存以缩短大模型响应时间，传输速率更高的LPDDR占比有望进一步提升。 投资建议：建议关注AI手机/AIPC相关消费电子公司，包括华勤技术、春秋电子、立讯精密、鹏鼎控股、水晶光电等；半导体IC设计公司，包括韦尔股份、南芯科技、艾为电子、卓胜微、兆易创新、芯海科技等；半导体IC封测公司，包括通富微电、长电科技、甬矽电子等。风险提示：全球宏观经济低于预期，下游需求低于预期，产品创新低于预期，海外大厂持续扩产竞争进一步加剧等风险。 投资评级同步大市-A维持一年行业表现 资料来源：聚源 升幅%1M3M12M相对收益1.3-1.382.34绝对收益-1.17-0.56-4.5 分析师孙远峰 SAC执业证书编号：S0910522120001sunyuanfeng@huajinsc.cn 分析师王海维 SAC执业证书编号：S0910523020005wanghaiwei@huajinsc.cn 报告联系人吴家欢 wujiahuan@huajinsc.cn 相关报告芯源微：24Q2新签订单良好，先进封装用设备放量可期-华金证券-电子-芯源微-公司快报2024.6.4半导体：英伟达“Rubin”确认搭载HBM4，HBM加速迭代升级-华金证券-电子-HBM-行业快报2024.6.3三环集团：24Q1毛利率修复，车载高容MLCC放量可期-华金证券-电子-三环集团-公司快报2024.5.30半导体：涨价叠加供需改善推动，存储市场加速回暖-华金证券-电子-存储-行业快报2024.5.28兆易创新：24Q1业绩扭亏为盈，产能切换叠加需求复苏推升利基存储回暖-华金证券-电子-兆易创新-公司快报2024.5.23 内容目录 一、AI手机：WWDC2024召开在即，苹果入局推动AI浪潮3 1、四大显著优势铸就手机成为AI优秀载体3 2、硬件加速升级支撑更大参数量模型端侧运行6 二、AIPC：AI普惠首选终端，2024年或为AIPC元年10 1、普惠要求和PC承载优势完美契合，PC成为AI普惠的首选终端10 2、2024年或为AIPC规模性出货元年11 3、AIPC将拉动PC市场进入新一轮增长，高速、大容量存储需求迫切14 三、风险提示17 图表目录 图1：历年各月中国智能手机出货量及同环比（万部，%）3 图2：手机智能化演进路线图4 图3：Counterpoint对于生成式AI手机定义5 图4：2023年至2027年全球生成式AI手机总规模（百万台）5 图5：2023年至2027年中国市场AI手机出货量及占比（亿台，%）5 图6：本地大模型参数量发展趋势（亿）6 图7：智能手机AI峰值算力（TOPS）7 图8：端侧大模型面对硬件挑战8 图9：个人大模型的普惠要求和PC的承载优势完美契合10 图10：各AIPC厂商竞争力对比12 图11：联想发布内置个人智能体“联想小天”的“AI元启”系列AIPC产品12 图12：联想认为AIPC需具备五大特征13 图13：联想小天带来AI画师、AIPPT等十大核心应用13 图14：Copilot+PC硬件配置需求14 图15：2020年至2024年全球笔电出货量及同比（亿台，%）15 图16：2023年至2027年中国AIPC出货量和占比（百万台，%）15 表1：当前AI手机主要功能6 表2：各大手机厂商的旗舰机型存储配置8 表3：AIPC产品发布路线图16 表4：联想2024年4月发布的“AI元启”AIPC系列产品存储配置情况17 表5：微软两款Copilot+PC产品存储配置17 一、AI手机：WWDC2024召开在即，苹果入局推动AI浪潮 根据WIND数据，2024年4月中国智能手机出货量为2267万部，同比增长25%，环比增长12%，连续两个月实现环比增长。 图1：历年各月中国智能手机出货量及同环比（万部，%） 资料来源：WIND，华金证券研究所 1、四大显著优势铸就手机成为AI优秀载体 相比其他端侧设备，手机具有普及率高、算力强、可交互和应用场景丰富、黏性高四大显著优势，更加适合成为AI技术载体。生成式AI正全方位赋能智能手机，将手机打造成全天候的私人智慧助手和移动生产力工具。 1）普及率高：根据全球移动通信系统协会于2023年10月发布的报告，全球54%的人口 （约43亿人）拥有智能手机。 2）算力强：手机SOC普遍开始集成诸如APU或NPU等独立的AI计算单元，专门负责处理重载的AI任务；以天玑9300为例，面向70亿参数LLM的端侧推理速度可达每秒20tokens。 3）可交互和应用场景丰富：手机已从最初的通讯工具，逐渐演进为用户的钱包、音乐播放器、随身PC等，深入用户生活的方方面面，交互甚为紧密。 4）黏性高：手机有极高的用户黏性；根据OPPO手机用户统计数据，用户每天平均使用手机时长超6小时。 通过AI技术赋能智能手机的尝试最早可追溯至2017年，当时安卓手机在其SOC平台中加入独立的AI计算用于运行和影响增强相关的深度学习模型。随后，AI技术逐渐被应用在强化安全、优化续航、提升网络性能等方面，但计算摄影仍为最主要的应用领域。直至LLM被装进智 能手机，手机AI应用跨越至大模型时代。目前，VIVO、OPPO、荣耀等头部安卓手机厂商已成功实现70亿参数大模型的本地部署。Counterpoint预计，2024年将成为生成式AI手机元年。 图2：手机智能化演进路线图 资料来源：Counterpoint，华金证券研究所 根据Counterpoint定义，生成式AI手机是利用大规模、预训练的生成式AI模型，实现多模态内容生成、情境感知，并具备不断增强的类人能力。生成式AI手机需具备以下四大必要特征： 1）支持大模型的本地部署，或是通过云端协同的方式执行复杂的生成式AI任务。生成式 AI手机本身具备强大的AI算力，无须完全依赖云端服务器。 2）具备多模态能力，即可处理文本、图像、语音等多种形式的内容输入，以生成各种形式的输出，典型用例如翻译、图像生成和视频生成等。 3）确保流畅、无缝的用户体验，手机可以自然而直观的交互方式，快速响应用户的请求。 4）拥有实现以上三点的硬件规格，包括但不限于基于领先工艺和先进架构设计的移动计算平台，拥有集成或独立的神经网络运算单元（如APU/NPU/TPU），大容量和高带宽的内存，以及稳定和高速的连接，硬件级和系统级的安全防御。 图3：Counterpoint对于生成式AI手机定义 资料来源：Counterpoint，华金证券研究所 Counterpoint数据显示，2023年全球生成式AI手机出货量占手机总出货量的比例不足1%。随着各大手机将生成式AI能力作为中高端产品升级的重点，加之智能手机产业链上下游积极拥抱变革从软硬件等各方面提供支持，生成式AI手机加速渗透。AI手机有望于2024年起进入快速增长赛道，掀起新一轮换机潮，其中旗舰机型将成为AI手机发展初期的重要增长动力。IDC预计2027年AI手机在中国市场的渗透率超过50%，达1.5亿台。 图4：2023年至2027年全球生成式AI手机总规模（百万台）图5：2023年至2027年中国市场AI手机出货量及占比（亿台，%） 资料来源：CounterpointAI360Service，华金证券研究所资料来源：IDC，华金证券研究所 当前AI手机功能集中在实时语音文本翻译、文档处理、全局搜索和修图影像四大方向；其中，文本翻译方面基本实现了端侧的部署，而文档处理、全局搜索、影像仍需结合云端大模型来实现。 表1：当前AI手机主要功能 型号 大模型 全局AI搜索 AI影像 AI文本 AI翻译 AI通话助手 三星S24 GalaxyAI+Gemini √ √ √ √ √ 魅族21Pro FlymeAI/Aciy √ √ √ √ √ VIVOX100Pro 蓝心大模型/小V √ √ √ √ √ OPPOFindX7 AndesGPT/小布 √ √ √ √ √ 荣耀Magic 魔法大模型/任意门 √ × × × × 谷歌Pixel8Pro Gemini √ √ √ √ √ 小米14Pro 小爱大模型/小爱 × √ √ × √ 资料来源：新财富产业研究院，华金证券研究所 2、硬件加速升级支撑更大参数量模型端侧运行 参数数量和质量很大程度上决定了AI大模型的能力和性能。大模型包含参数越多，精确度越高，生成式AI手机性能也更为强大。目前，VIVOX100系列、OPPOFindX7系列、荣耀Magic6系列等安卓旗舰机型均已成功实现70亿LLM的本地部署。根据Counterpoint数据，本地大模型参数的上限将在2024年增长至130亿，2025年有望达到170亿。 图6：本地大模型参数量发展趋势（亿） 资料来源：Counterpoint，华金证券研究所 更大参数级别的模型对手机硬件配置提出了更高的要求。 AI算力是SOC升级的重中之重。SOC/AP作为手机最重要的AI运算单元，很大程度上决定本地部署的AI大模型的参数规模，进而决定了手机的生成式AI能力。手机SOC普遍开始集成诸如APU或NPU等独立的AI计算单元，专门负责处理重载的AI任务。联发科、高通等头部SOC设计厂商均已发布多款支持多模态大模型端侧部署的移动计算平台，如23Q4推出的天玑9300/8300、高通骁龙8Gen3以及24Q2推出的高通骁龙8sGen3和天玑9300+。 AI大模型需要消耗更多电量以实