人工智能系列報(bào)告(一)：終端智能 人工智能AI的新革命

基于成本、能耗、可靠性和時(shí)延、隱私、個(gè)性化服務(wù)等考慮，端云混合的AI才是AI 的未來，高通認(rèn)為終端AI 能力是賦能混合AI 并讓生成式AI 實(shí)現(xiàn)全球規(guī)?；瘮U(kuò)展的關(guān)鍵。

百億參數(shù)開源MoE 大模型Mixtral 8x7B 再掀熱潮，性能超LLaMA2-70B，對(duì)標(biāo)GPT-3.5。MoE（混合專家模型）通過將任務(wù)分配給對(duì)應(yīng)的一組專家模型來提高模型的性能和效率。Mixtral 8x7B 的專家數(shù)量為8 個(gè)，總參數(shù)量為470 億，但在推理過程中僅調(diào)用兩個(gè)專家即只調(diào)用130 億參數(shù)。

我們認(rèn)為MoE 或?yàn)楝F(xiàn)階段大模型平衡成本、延遲以及性能的最優(yōu)選擇，疊加開源模型本身高靈活性、安全性和高性價(jià)比特點(diǎn)，Mistral AI 的開源MoE 輕量化模型可能是未來最適合部署于終端的模型。目前，高通、聯(lián)發(fā)科、英特爾、AMD 等龍頭芯片廠商都推出了終端AI 芯片,能跑十億甚至百億量級(jí)大模型。后續(xù)類Mixtral 8x7B 的SMoE 模型在高性能基礎(chǔ)上繼續(xù)壓縮的話，很大幾率可以裝進(jìn)終端設(shè)備實(shí)現(xiàn)本地運(yùn)行。SMoE 輕量模型大幅降低了訓(xùn)練的門檻和成本，且由于在推理時(shí)只激活少部分參數(shù)，保持較高性能的同時(shí)能適應(yīng)不同的計(jì)算環(huán)境，包括計(jì)算能力有限的終端，降低推理成本且將催生更多大模型相關(guān)應(yīng)用。

2024 年有望成為終端智能元年，看好擁有終端資源、深耕場(chǎng)景、掌握行業(yè)knowhow、積累了海量數(shù)據(jù)的B 端和C 端公司。1）未來每臺(tái)終端都將是AI終端，包括AI PC、AI 手機(jī)、AI MR 等，這將帶來全新的用戶體驗(yàn)。2）AI PC有望成為“AI+”終端中最先爆發(fā)的。英特爾預(yù)計(jì)全球今年將交付4000 萬臺(tái)AIPC，明年將交付 6000 萬臺(tái)，預(yù)估2025 年底AI PC 在全球PC 市場(chǎng)中占比將超過20%；微軟AI PC 預(yù)計(jì)于今年亮相。3）隨著大模型逐步發(fā)展，尤其是多模態(tài)能力增強(qiáng)，更廣泛的AIoT 設(shè)備也迎來了更新?lián)Q代的重要機(jī)遇。3）B 端私有化部署也是AI 應(yīng)用的重要方向，關(guān)注邊緣側(cè)AI。4）鴻蒙：提供頂級(jí)流暢連接體驗(yàn)，大模型有望賦能奔赴萬物智聯(lián)下一站。

人形機(jī)器人是大模型應(yīng)用的重要硬件載體，也是終端智能發(fā)展的核心方向。1）人形機(jī)器人是目前具身智能最好的形態(tài)，因?yàn)樗鼈冇兄c人相似的外觀設(shè)計(jì)，能更好地適應(yīng)周圍的環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施。2）端云混合的“大腦”讓機(jī)器人既能處理復(fù)雜和高強(qiáng)度的計(jì)算任務(wù)，又能實(shí)時(shí)進(jìn)行信息處理和分析。

建議關(guān)注：1）算力基礎(chǔ)：中科曙光、神州數(shù)碼、浪潮信息、高新發(fā)展；2）AIPC：華勤技術(shù)、龍旗科技、聯(lián)想集團(tuán)、星環(huán)科技-U、海光信息；3） 終端鴻蒙：

潤(rùn)和軟件、九聯(lián)科技、東方中科、軟通動(dòng)力、中國(guó)軟件國(guó)際、拓維信息、初靈信息；4）擁有豐富的終端資源：?？低?、大華股份、科大訊飛、螢石網(wǎng)絡(luò)、漫步者；5）B 端應(yīng)用：北路智控、智洋創(chuàng)新、云涌科技、商湯-W、云從科技-UW。

風(fēng)險(xiǎn)提示：AIGC 技術(shù)突破不及預(yù)期、終端智能需求不及預(yù)期、宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不及預(yù)期、國(guó)際環(huán)境變化。

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轉(zhuǎn)自西部證券股份有限公司 研究員：鄭宏達(dá)