电子行业深度报告：算力需求看点系列——如何看待AI手机对端侧-云端算力影响？

证券研究报告·行业深度报告·电子 东吴证券研究所 1 / 14 请务必阅读正文之后的免责声明部分 电子行业深度报告 如何看待 AI 手机对端侧&云端算力影响？——算力需求看点系列 2025 年 02 月 15 日 证券分析师 陈海进 执业证书：S0600525020001 chenhj@dwzq.com.cn 研究助理 李雅文 执业证书：S0600125020002 liyw@dwzq.com.cn 行业走势 相关研究 《关注 DeepSeek 推动 AI 应用带来的推理需求，利好国产设备》 2025-02-06 增持（维持） [Table_Tag] [Table_Summary] 投资要点 ◼ 端侧 AI 在手机场景中如何落地？苹果引领 AI 手机市场，端云混合推动 AI 落地。2024 年 6 月，苹果在 WWDC24 上正式公布了 Apple Intelligence（苹果 AI），推出了一系列 AI 功能，包括：Siri 升级、文字处理、图像生成等，上述功能大多直接通过端侧运行，云端用于弥补端侧算力的不足。我们重点梳理了 Writing Tools（写作工具）的一些功能，根据测评发现，除了 Summary、Key Points、Table、List 这四个较为复杂的功能仅支持接入网络的场景下使用，其他 Writing Tools 功能均可以在无网络的场景下直接使用。 ◼ 如何理解端侧 AI 对云端算力的依赖？展望 AI 手机在算力上的布局，我们认为云端 or 端侧算力都是未来中短期不可或缺的存在。一方面，在成本、功耗和隐私性优势较大的情况下，算力从云端分流到终端运行或为大势所趋。但当前无论从 SoC 算力水平还是端侧模型性能来看，仍然还有较大的提升空间。我们认为端侧算力落地的可行路径有：（1）端侧 SoC 硬件不断升级支撑 AI 需求。（2）端侧小模型针对主流功能做定向优化减轻算力负载。另一方面，端侧/云端算力不是此消彼长的关系，我们认为端侧 AI 对算力总盘子的拉动作用会长期存在。当前从 0 到 1阶段，用户更关注端侧 AI“有没有”或“效果好不好”，而不是“推理速度快不快”。而展望从 1 到 10 的阶段，推理速度一定会是重要的优化环节，我们认为在一些特定场景中云端推理仍然是不错的选择。 ◼ 如何测算手机 AI 算力需求？我们将测算拆分为累计 AI 手机用户数及单日单机算力需求两方面。（1）累计 AI 手机用户数：IDC 预计全球智能手机出货量稳定在 12-14 亿部/年，根据 Canalys 预测，2024/2028 年全球 AI 手机渗透率或将达到 16%/54%。我们进一步预计到 2030 年 AI手机有望渗透到“千元机”价格带，由此 AI 手机渗透率或将达到 80%。（2）单日单机算力需求：根据“推理算力需求=2×参数量×token 数”的公式，进一步拆分端侧/云端算力来计算。（3）结论：我们测算得到端侧算力需求在 2024-2027 年间基本维持翻倍以上的增速，2027-2030 年间增速依然在高双位数水平。云端算力需求若折算成 Blackwell GPU 卡的 FP8 算力，2025/2026 年需求量约为 12/103 万张。 ◼ 产业链相关公司 - 消费电子整机：立讯精密、歌尔股份、领益智造、蓝思科技等。 - 端侧 SoC：翱捷科技、晶晨股份、瑞芯微、全志科技、恒玄科技等。 - 云端算力链：工业富联、沪电股份、胜宏科技、寒武纪、海光信息（与计算机联合覆盖）、龙芯中科、盛科通信（与通信联合覆盖）等。 ◼ 风险提示： AI 手机出货量不及预期风险，端侧软硬件技术发展不及预期风险，AI 创新效果不及预期风险。 -7%0%7%14%21%28%35%42%49%56%2024/2/192024/6/182024/10/162025/2/13电子沪深300 请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 东吴证券研究所 2 / 14 内容目录 1. 端侧 AI 在手机场景中如何落地？ .................................................................................................... 4 2. 如何理解端侧 AI 对云端算力的依赖？ ............................................................................................ 5 2.1. 端侧运行 AI 优势明显，AI 处理持续向端侧转移 ................................................................. 5 2.2. 受限于算力制约，端侧 AI 仍需依赖云端算力 ...................................................................... 6 2.2.1. 高通、联发科发布旗舰 SoC，端侧 AI 算力不断增强 ................................................ 6 2.2.2. 云端、端侧算力仍存在差距，复杂场景下云端大模型更为适宜............................... 7 3. 如何测算手机 AI 算力需求？ ............................................................................................................ 9 3.1. 累计 AI 手机用户数如何定义？ .............................................................................................. 9 3.2. AI 手机文本推理需求与端侧模型、端侧硬件的关系........................................................... 10 3.3. 单日单机算力需求（文本）测算........................................................................................... 11 3.4. 未来展望................................................................................................................................... 12 4. 风险提示 .........................................................................................................