电子行业AI终端系列报告三：端侧AI渐起，硬件迎来升级

AI终端系列报告三：端侧AI渐起，硬件迎来升级证券研究报告·电子行业深度本报告由中信建投证券股份有限公司在中华人民共和国（仅为本报告目的，不包括香港、澳门、台湾）提供，在遵守使用的法律法规情况下， 本报告亦可能由中信建投（国际）证券有限公司在香港提供。同时请务必阅读正文之后的免责条款和声明。12025年1月14日刘双锋liushuangfeng@csc.com.cn执业证书编号：S1440520070002庞佳军pangjiajun@csc.com.cnSAC 编号：S1440524110001章合坤zhanghekun@csc.com.cnSAC 编号：S1440522050001郭彦辉guoyanhui@csc.com.cnSAC 编号：S1440520070009王定润wangdingrun@csc.com.cnSAC 编号：S1440524060005何昱灵heyuling@csc.com.cnSAC 编号：S1440524080001核心观点2 随着大模型能力不断迭代增长，模型之间差异在缩小，Meta、字节、小米等巨头开始大力布局端侧AI，抢夺AI Agent入口。2024年潜在的端侧AI爆品出现，AI眼镜成本曲线大幅下探，2025年有望成为其爆发元年。除了手机、PC、眼镜、耳机外，潜在的端侧AI基数巨大，家电、机器人、智能车、教育办公设备、玩具等都受益于端侧AI的趋势，AI嵌入将带来广泛的硬件升级。重点关注算力、连接、存储、电力等环节。3摘 要 巨头相继入局，端侧AI渐起。2023-2024年云端AI基础设施的资本投入大幅增长，且增长势头预计维持。资本开支用于构建强大的计算和数据存储能力，使得大模型能力不断迭代增长，但模型之间差异在缩小。这些技术需要在终端设备上应用落地，最终通过这些应用/终端实现商业价值的转化，从而形成一个从投资到变现的完整闭环。目前，Meta、字节、小米等巨头已经开始大力布局端侧AI，抢夺AI Agent入口。除了手机、PC、眼镜、耳机外，潜在的端侧AI基数巨大，家电、机器人、智能车、教育办公设备、玩具等都受益于端侧AI的趋势，AI嵌入将带来广泛的硬件升级。重点关注算力、存储、连接、电力等硬件环节。 端侧AI的潜在爆品：智能眼镜。AI眼镜成本、售价降至合理区间，2025年将成AI眼镜爆发元年。Meta发布的AI眼镜价格低至299美元，已经与常规眼镜的价格（千元人民币）差距不大。根据The Verge数据，截至2024年5月Ray-Ban Meta出货量已超过100万副，全年预计超过200万副，同时随着更多玩家加入，预计2025年将成为AI眼镜市场爆发元年。根据Wellsenn XR预计，2025年后全球AI智能眼镜市场迅速增长，到2030年全球AI智能眼镜销量有望达到8000万副。继Meta之后，互联网厂商、手机厂商及诸多XR公司纷纷布局AI眼镜，2024年下半年开始各品牌AI眼镜密集发布，雷鸟、Rokid、百度、闪极等发布多款AI眼镜新品，力求产品在重量、价格、AI表现等方面超越Ray-Ban Meta，推动行业进入快速增长期。 硬件迎来升级，重点关注端侧算力、连接、存储、电力等环节。端侧AI有望复制云侧的资本开支增长，推动硬件环节的升级，算力、存储、连接、电力等受益。1）算力+连接：端侧处理器核心升级点为算力与连接能力，依据不同产品的应用特点及可行的模型部署方式，升级侧重点不同。未来待某类形态的销售规模达到千万量级后，可能会有厂商定制优化的处理器产品系列面世。关注SoC、MCU、ISP。2）存储：随着功能的增加，为了存储更多固件和代码程序，以及端侧模型的本地推理运算，小型AIoT设备的DRAM、NAND及NOR Flash均有扩容趋势。关注NOR Flash、存算一体等。3）电池：电芯数量、能量密度提升，快充普及都将优化续航和补能体验；散热：端侧AI算力提升，散热材料迎来确定性升级机遇。除此以外，品牌/代工、光学、传感器等环节也值得关注。4摘 要 相关标的：•算力+连接：瑞芯微、晶晨股份、全志科技、乐鑫科技、恒玄科技、中科蓝讯、富瀚微、星宸科技等；•存储：兆易创新、普冉股份、东芯股份等；•电池/散热：豪鹏科技、珠海冠宇、德赛电池、欣旺达等；领益智造、中石科技、思泉新材等；•光学：水晶光电、舜宇光学科技等；•品牌/代工：漫步者、佳和智能、国光电器、奋达科技等。 风险提示：宏观环境波动风险；AI技术落地不及预期；行业竞争激烈；中美贸易摩擦增加。二、端侧AI的潜在爆品：智能眼镜一、巨头相继入局，端侧AI渐起三、硬件迎来升级，重点关注SoC、存储等环节四、相关公司目录5AI飞速发展，大模型百家争鸣6资料来源：SuperCLUE，中信建投图表：国内外大模型进展 2022年11月30日，OpenAI发布了ChatGPT，催生了全球对大型模型技术的高度关注和加速发展。在这一全球趋势下，国内外的AI公司和研究机构迅速跟进，推动了大模型技术的飞速发展和应用快速尝试。 国内的几家领先科技公司和学术机构，如百度、阿里、字节跳动、科大讯飞、清华大学等，已经开发出与GPT-4处于同能力等级的大模型，如百度文心一言、腾讯通义千问、科大讯飞星火、字节豆包、智谱ChatGLM等，在中文处理和理解方面有不俗的表现。这些模型不仅在语言理解和生成任务中表现优异，还在多模态领域如视频和音乐生成方面展示了强大的能力。随着各家模型差距缩小，端侧AI成为各家角力点7 AI的云端基础设施投资持续，终端商业价值变现时点来临。2023-2024年云端AI基础设施的资本投入大幅增长，且增长势头预计维持。资本开支用于构建强大的计算和数据存储能力，使得大模型能力不断迭代增长，但模型之间差异在缩小。这些技术需要在终端设备上应用落地，最终通过这些应用实现商业价值的转化，从而形成一个从投资到变现的完整闭环。 应用创新成为各家角力点，端侧AI迎来新一轮创新周期。端侧AI带来成本、能耗、可靠性、隐私、安全和个性化优势，已经具备实践基础，大模型在端侧的嵌入已经开始。从终端看，先落地、成规模的终端将是手机和PC，2024年苹果、安卓都发布了AI旗舰机，2025年AI手机将创新升级、价位下沉，此外XR、智能眼镜、耳机、智能家居等也正在融入AI。图表：数量可观的AI模型可从云端分流到终端运行图表：大模型在手机的嵌入——品牌手机与大模型公司合作资料来源：高通，中信建投图表：大模型在PC的嵌入——Copilot赋能办公资料来源：各公司官网， OPPO《AI手机白皮书》，中信建投资料来源：Intel，微软 ，中信建投端侧AI的商业模式：掌握AI Agent入口，实现产业链价值闭环8 互联网大厂、手机大厂布局端侧AI，可能归因于以下几点：•大模型应用不限于软件，硬件同样重要•硬件是流量的重要入口•AI硬件的商业化变现或许比软件更容易（用户对软硬件的付费意愿差异） 端侧AI的商业模式：终端产品的成本包括了硬件成本、大模型成本、其他投入（如渠道、广告等），品牌厂如字节、Meta、小米等需要通过AI变现回收云端的资本开支，并实现收入利润的增长。AI变现的方式包括：•更高的终端售价•应用商店分佣•增值服务•订阅服务•。