中金：端侧AI部署是当前AI实现规模化扩展及应用落地的关键

智通财经APP获悉，中金发布研究报告表示，端侧AI部署是当前AI实现规模化扩展及应用落地的关键。作为底层技术和上层应用之间的载体，该行看到AIPC在模型侧、硬件侧、软件及应用侧均存在产业升级趋势。

中金的主要观点如下：

为什么要讨论移动AI？在降本与安全的双重考量下，AI部署在逐渐从云端走向移动端。该行认为，终端和云端协同工作分流AI计算工作负载的端云混合模式或将成为主流部署方案。在此背景下，AIPC在模型侧、硬件侧、软件及应用侧均将发生变化。

在模型侧，从“暴力美学”大模型，到“删繁就简”轻量模型，轻量化移动模型发展迅速。谷歌2023年起相继发布Gemini Nano（1.8B/3.25B）、Gemma（2B/7B）等轻量化模型；Meta推出Llama 2、Mistral AI推出Mixtral 8x-7B等开源模型，引领移动模型轻量化发展趋势。此外，小米、OPPO、三星等手机厂商亦在轻量化移动模型开发及压缩方面努力。

在硬件侧，关注Arm架构、异构计算和存储升级，AIPC带动散热、电池及结构件等变化。根据Trendforce，微软计划在Windows12为AIPC设置最低门槛，需要至少40TOPS算力和16GB内存。结合端侧AI部署对算力、内存、功耗的要求，该行看到芯片端三大升级趋势：1）Arm架构以其低功耗、长续航的特点或将实现PC市场份额提升；2）异构计算或将成为主流方案；3）端侧AI运行亦对内存提出更高要求，将带动DDR5/LPDDR5渗透率提升及DRAM容量提高。此外，为了适配AIPC的计算及功耗需求，AIPC在散热、电池等环节亦或将带来升级变化。

在软件及应用侧，Wintel联盟持续发力。操作系统方面，新一代操作系统Windows11重点强调了AI的功能，并提供多项AI工具；应用方面，目前AI应用主要集中在云端，但该行看到英特尔本地运行diffusion模型的端侧应用，该行认为随着AI端侧部署的进一步落地，端侧AI应用或将持续丰富。

风险：AI算法技术及应用落地进展不及预期，AI变现模式不确定，消费电子智能终端需求低迷。

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