端侧AI点评：IaaS重心从中心端转向边端，AI软件变革进入基础软件“深水区”

基础模型摆脱传统prompt交互方式，实时交互凸显全新应用潜力。OpenAI发布了新一代旗舰生成模型GPT-4o，其能力从基础的生成文本、音视频走向了实时的多模态交互，响应速度也大幅提升。实时交互不属于传统的prompt交互，不需依赖于用户手动输入的信息，而是能够实时读取信息，让预测用户需求并主动或实时提供服务成为可能。 在WWDC上，苹果展示的AppleIntelligence和新版Siri提供了屏幕感知功能，能够帮助用户完成信息提取和填写等操作。GPT-4o等实时交互的模型能够与现有端侧设备较好契合，智能助理等应用场景或将迎来应用落地。 AIInfra的投资思路开启从“量”到“质”、从后端向前端的转变。在产业发展的第一阶段，AI变革在硬件层面体现为一种量变：AI大模型的训练带来算力基础设施的海量需求，模型大规模应用带来推理算力基础设施的海量需求，两者催生了NVIDIA、AWS等芯片和云服务厂商的投资机会。如今产业走向下一阶段，终端设备开始“标配”AI能力，现有的硬件终端架构也在不断迭代，产业或将迎来手机和PC的新一轮升级换代。我们也相信，随着产业know-how的不断积累，在更远的未来还会有更加适配AI的全新硬件形态出现。 AI变革正在进入基础软件层“深水区”，OS和中间件受益的确定性最强。大模型的火热是以ChatGPT应用的诞生为起点的，因此惯性思维下我们都在等待下一个应用“爆品”的出现。AI的变革在应用层无疑更加直观和激动人心，但回顾互联网应用发展历史就很容易看出，预测KillerAPP是极度困难的。相比预测下一个C端的爆款应用，我们更相信确定的机会来自基础软件层的变革。 回顾计算机的发展历程，我们能够发现变革都是基础软件开始的。以MS-DOS为代表的命令行操作系统使计算机走出实验室，拥有了第一批“程序员”用户；以Windows为代表的图形操作系统使计算机能够被普遍使用，并最终走向千家万户。但到了AI时代，应用软件的突破第一次走在了系统软件之前。AI拥有强大的生成能力，但能力不足以直接解决困难问题和创造价值；AI拥有集成应用的潜力，但难以打通海量现有应用的接口。如今AI又已能够实现实时交互，产业在等待基础软件层的解决方案，更是在等待一个更加全能和强大的个人助手。 基础软件厂商将会走向舞台中央，成为产业浪潮的核心。Chatbot形态已经充分发挥了AI的生成能力，但在多数应用场景难以实现有效应用；只有当微软、苹果这样的生态统治者在OS中整合AI，基础模型的潜力才能得到充分发挥。（如GPT-4o这样的模型只有与操作系统深度融合，成为类似Siri的智能助手形态，用户才能享受到如读屏和实时交互等便捷功能。）从基础软件层面看，操作系统会逐步走向AI原生。AI将首先成为OS的功能组件，承担一部分中间件与应用层的功能；随着产业技术逐渐进展，系统软件在设计之初将会直接集成AI能力，成为AI原生系统或AIOS。这种产业演进能够带来大量的开发测试和产品需求，为基础设施层（OS、中间件）公司将创造巨大的确定性机会。 投资建议：以GPT-4o为代表的大模型迭代出了实时交互能力，与智能助理等终端应用场景较好契合，为终端带来变革机遇；从硬件层面看，基础设施的投资思路正在经历从“量”到“质”、从后端走向前端的转变，对硬件的关注从训练侧转向了终端推理侧。 从软件层面看，AI带来的产业变革开始走向基础软件，随着对Chatbot等AI原生应用的追捧逐渐过去，基础软件厂商将会走向舞台中央，成为产业浪潮的核心，操作系统和中间件公司将迎来终端AI部署和操作系统革新的市场机会。 建议关注：商汤（领先的基础模型厂商，与终端、芯片厂商合作布局端侧AI）、云天励飞（推理芯片全面布局）、萤石网络（AI结合终端产品布局）；推荐关注：中科创达（多年OS开发经验积累，与芯片厂商深度合作）、星环科技（国产数据库领先者）。 风险提示：相关技术落地不及预期，行业竞争加剧，信息更新不及时等