在 2024 年国际消费电子展 (CES) 上，PC 端 CPU 芯片领导者英特尔和 AMD 相继公布了融合 AI 推理模块的台式或笔记本电脑中央处理器新品，AI 训练领域的 “卖铲人” 英伟达也寻求在 AI PC 市场斩获份额，在 CES 推出了同时覆盖高画质游戏以及 AI 应用软件的 GPU 新品 GeForce RTX 4080 SUPER。相比于 AI 训练，AI 推理领域与规模庞大的消费电子等应用终端的需求联系极其紧密，因此 AI 行业的发展重点有望从 “训练” 全面转向 “推理”。2022 年底 ChatGPT 问世标志着人类社会加速迈入 AI 时代，2023 年伴随而来的则是聚焦于 AI 训练领域的 GPU 需求呈爆炸式增长，在这股聚焦 AI 训练的热潮驱动之下，英伟达在 2023 年成为全球首家市值破万亿美元的芯片公司。相比之下，由于除 ChatGPT 外 AI 应用端暂无重磅产品，对于 TFLOPS 数值要求 (即算力要求) 较低的 AI 推理领域显得黯淡无光。但随着 2024 年 AI PC 以及 AI 智能手机等全新融合 AI 的消费电子即将涌现，“AI+ 万物” 这一趋势已难以阻挡。韩国科技巨头三星电子在 CES 2024 展会上举行了重磅发布会，三星 CES 主题是 “All for AI：人工智能时代的互联互通”。三星最新发布的产品可谓全线与 AI 相关，比如 AI 电视、AI 冰箱、AI 洗衣机、AI 吸尘器、AI 笔记本电脑等。大众汽车在 CES 宣布，其语音助手将嵌入 ChatGPT 人工智能技术，并用于所有车型。该汽车巨头展示了首款搭载 ChatGPT 的汽车，用户能够与语音助手通过类似 ChatGPT 的对话界面来解决疑问。该 AI 技术拟于今年第二季度初在北美和欧洲推广。国际大行瑞银 (UBS) 在最新发布的一份研报中指出，全球科技行业才刚刚开始大规模业绩增长周期，瑞银预计到 2027 年，AI 技术将在全球各大经济体的各行各业实现极其广泛的应用规模，从而推动 AI 大模型及 AI 软件应用成为价值高达 2250 亿美元的细分市场，与 2022 年仅 22 亿美元规模相比，可谓史诗级飞跃，在此期间的复合年增速预期高达 152%。而这些基于 “AI 融合万物” 背景的端侧 AI 大模型以及 AI 软件大规模应用趋势，势必将大规模呈现在 PC 与智能手机以及智能手表等广泛的消费电子应用终端，这也意味着 AI 推理重要性日益凸显，高效率地运行端侧大模型以及 AI 软件背后基于推理这一核心技术。高通首席执行官 Cristiano Amon 近日强调，不久后全球芯片制造商们的主要市场将全面转向 AI 推理领域。相较于 AI 训练，AI 推理领域对于 “海量数据轰炸” 应用背景下的 GPU 并行化算力需求远远不及训练领域，推理进程涉及应用已经训练好的模型来进行决策或识别，极度擅长复杂逻辑处理任务和控制流任务的以 CPU 为核心的中央处理器足以高效率地应付诸多推理场景。因此，随着 AI 融万物之势全面涌来，以 CPU 为核心的中央处理器即将迎来一轮全新的爆炸式市场规模扩张机遇，那些被忽略已久的消费电子端 CPU 巨头们正重返全球投资者视野。随着 AI 推理市场变得愈发庞大，推理端 “卖铲人们”——比如 AMD(AMD.US)、英特尔 (INTC.US) 和高通 (QCOM.US)，这三大消费电子领域的老牌芯片巨头，正迎来属于他们的 “英伟达时刻”，即股价与业绩开启同步暴增的时刻。AI PC 与 AI 智能手机元年开启！ CPU 巨头们重回市场聚光灯2024 年，可谓是 AI PC 与 AI 智能手机元年。惠普、戴尔、宏碁、华硕、微星和技嘉等知名 PC 品牌厂商都将于 2024 年推出首波基于英特尔或 AMD 处理器的 AI PC。三星正倾向于将人工智能技术作为今年实现更大规模智能手机销量的最关键因素，小米、Vivo、荣耀和 Oppo 等中国智能手机厂商的全新 AI 智能手机产品拟于今年发布。AI 应用有了 PC 和智能手机这两大核心消费电子载体，势必将成大量涌现之势。英特尔全新推出的 Core Ultra 处理器将 AI 专用的神经处理单元 (NPU) 与 Arc GPU 集成至 CPU，其中 NPU 专门用于 AI 推理任务加速，这一款集成 CPU+NPU+GPU 的中央处理器被设计为公司 “最高效的处理器”，标志着 AI PC 时代正式到来。英特尔面向笔记本电脑的 Lunar Lake 处理器则将于 2024 年下半年上市，这款芯片具有 “全新的低功耗架构以及显著的 IPC 改进”，GPU 和 NPU 模块的 AI 数据处理性能则比 Meteor Lake 高出三倍。英特尔表示，目前这些芯片已提供给英特尔的合作伙伴。AMD 在 CES 2024 上推出了 Ryzen 8000G 系列桌面处理器，这是 AMD 首款集成 AI 功能的桌面级中央处理器，集成了处理 AI 加速任务的 NPU，Ryzen 8000G 具备基于 Zen4 架构的 CPU，并且集成 Ryzen AI 引擎打造的 NPU 与 RDNA3 核显 GPU，定位桌面级平台。高通骁龙 8 Gen3 是高通首个专为 AI 加速而打造的移动端芯片，支持包括 Meta Llama 2 在内的多模型生成式 AI 大模型，可处理 100 亿参数规模的端侧 AI 大模型，每秒可执行最多 20 Token。据 Zacks Investment Research 研报，2023 年对 AI 行业而言是至关重要的一年，伴随着英伟达和 AMD 的训练端 GPU 产品亮相、以及各种投资和战略收购。展望 2024 年，Zacks 则表示，科技公司们拥有了芯片这一基础硬件后，他们将不断更新 AI 大模型、以及不断构建 AI 应用，因此 AI 技术进一步发展预计将带动消费者硬件升级——比如转向 AI PC 和 AI 智能手机，以及全新基于 AI 的软件服务，例如端侧 AI 大模型、嵌入聊天机器人等全新 AI 技术的软件应用端。而高效率地运行端侧 AI 大模型以及 AI 软件的背后，则基于 AI 推理这一核心的技术进程，而 AI 推理进程的硬件基础则在于以 CPU 为核心的中央处理器。CPU 的架构基础决定了 CPU 不仅能够进行通用型计算任务，专注于控制流以及处理复杂的顺序计算任务和逻辑决策时的调度特性使得 CPU 在 AI 推理领域全面发光发热。<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://img.zhitongcaijing.com/image/20240109/1704801149221044.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" title="1704801149221044.png" alt="1704801146(1).png" width="1248" height="698" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://img.zhitongcaijing.com/image/20240109/1704801149221044.png"/>在 AI 推理领域，比如 AI PC、AI 智能手机以及智能手表等消费电子的端侧 AI 大模型应用场景，以及运行各种 AI 软件，以专注于复杂逻辑决策的 CPU 为核心处理器，集成 NPU 与 GPU 担任辅助算力支撑，即可实现精简化的端侧 AI 大模型以及多个 AI 软件高效运行。在这些 AI 推理场景，对于 GPU 算力的需求远远不如训练端，毕竟 AI 训练端基于海量的并行化计算任务，大模型训练过程涉及处理大量数据和执行复杂的数学运算，这些任务适合通过并行化计算来加速处理，为了高效地执行这些并行化任务，使用 GPU 或其他 AI 专用硬件 (如谷歌 TPU、ASIC 芯片) 乃主力军。在多数 AI 推理任务中，以 CPU 为核心，辅以 NPU 和 GPU，能够有效地执行那些不需要大规模并行化处理的 AI 任务，例如处理小到中等规模的数据集或进行常态化的模型推理任务。在这套组合中，CPU 被视为核心部分，等同于 “人类大脑”，负责处理复杂的逻辑决策和控制任务流程，它是整个芯片系统的主要运算单元，负责执行程序的指令、处理日常计算任务，以及协调和管理整个系统的其他部分，对于那些不需要海量并行化处理的 AI 推理任务，CPU 能够实现高效的调度化处理。NPU(神经处理单元) 专为 AI 推理加速优化，能在较低的功耗下提供快速的 AI 推理性能，尤其适合处理神经网络相关任务。GPU 极度擅长并行化计算，适合于执行大量的矩阵和向量运算，在处理类似图像和视频分析等数据密集型 AI 推理任务时能担重任。<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://img.zhitongcaijing.com/image/20240109/1704800449669067.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" title="1704800449669067.png" alt="NPU.png" width="728" height="410" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://img.zhitongcaijing.com/image/20240109/1704800449669067.png"/>因此，英特尔、AMD 和高通这三大被市场遗忘已久的老牌 CPU 巨头近期重回资本市场的聚光灯之下，去年 11 月以来的股价上行趋势就是全球资金青睐这些公司最好的证明。这三大巨头甚至一度被一些分析师误认为将错过全球 AI 热潮。展望未来，AI 推理领域风头有望胜过训练领域，这些 “卖铲人” 即将迎来属于他们的 “英伟达时刻”从产业发展趋势来看，AI 算力负载大概率将逐步从训练全面向推理端迁移，这意味着 AI 芯片门槛可能将显著降低，覆盖可穿戴设备、电动汽车以及物联网等领域的芯片公司未来有望全面渗透至 AI 推理芯片领域。英特尔 CEO 近日表示，AI 推理技术将会变得比 AI 训练技术更重要，他强调英特尔不会单纯依赖 AI 训练，英特尔更加看重的是 AI 推理领域。高通 CEO Amon 则指出，芯片制造商们的主要战场不久后将由 “训练” 转向 “推理”， Amon 在近日接受采访时表示：“目前，AI 市场主要集中在使用大数据训练大语言模型的 ‘训练 ‘阶段，而英伟达是这一领域的主要受益者。但随着 AI 大模型变得更精简、能够在设备上运行并专注于推理任务，芯片制造商的主要市场将转向 ‘推理’，即模型应用。预计数据中心也将对专门用于已训练模型推理任务的处理器产生兴趣，一切都将助力推理市场规模超越训练市场。”华尔街大行摩根士丹利在 2024 年十大投资策略主题中指出，随着消费类边缘设备在数据处理、存储端和电池续航方面的大幅改进，2024 年将有更多催化剂促使边缘 AI 这一细分领域迎头赶上，AI 行业的发展重点也将从 “训练” 全面转向 “推理”。边缘 AI 是指在端侧设备 (如 PC、智能手机、IoT 设备和汽车等) 上直接进行 AI 数据流处理的技术。市场研究机构 Gartner 预计到 2025 年，50% 企业数据将在边缘端创建，跨越数十亿台设备。这意味着 AI 大模型的推理 (即应用模型进行决策或识别的过程) 有望批量在端侧设备进行，而不是在远程服务器或云端。据 InvestorPlace 研究报告，2024 年将是 AI 应用软件大爆发的一年，预计将出现数百种新的基于 AI 的应用软件，这些覆盖各行各业的 AI 应用将在社会之中广泛传播，InvestorPlace 预计到 2025 年，我们将会处于覆盖各行各业的 AI 软件浪潮之中。因此，AI 软件大爆发趋势意味着承载这些软件应用的 AI PC 与 AI 智能手机将迎来新一轮更换浪潮，加之软件对于硬件性能要求的逐年提升趋势刺激下，用于消费电子端推理任务的芯片需求料随之激增。知名研究机构 Counterpoint Research 预计，全球 PC 市场的出货量将在 2024 年回到疫情前的水平，这将得益于 Windows 11 更替、下一波 Arm PC 以及 AI PC;预计从 2020 年起，AI PC 将以 50% 复合增速增长，并在 2026 年后主导 PC 市场，预计渗透率将超过 50%。<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/http://img.zhitongcaijing.com/images/contentformat/2dfdb59e61b9f5ef1efb49a4c1fd04a4.jpg?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1080" height="641" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/http://img.zhitongcaijing.com/images/contentformat/2dfdb59e61b9f5ef1efb49a4c1fd04a4.jpg"/>另一研究机构 Canalys 预计全球 2023 年 PC 出货量约为 2.49 亿台，同比减少 12.4%，预计 2024 年 PC 出货量为 2.67 亿台，同比增长 7.6%，2024 年 AI PC 出货量在 2000 万左右，2027 年将有 60% 比例的 PC 具备最新版本的 AI 功能，2027 年 PC 出货量将超过 1.75 亿台。据群智咨询预计，2024 年作为 AI PC 发展的元年，在 PC 市场的渗透率有望达到 7%，2025 年渗透率逼近 30%，2026 年渗透率料超过 50%。根据知名市场研究机构 Counterpoint Research 的预测数据，预计到 2027 年底，内置生成式人工智能功能的 AI 智能手机出货量预计将超过 5 亿部。Counterpoint 预计 2024 年将成为全球 AI 智能手机的关键元年，但预估出货量将仅仅达到 1 亿部，因此预计 2023-2027 年间 AI 智能手机市场的复合年增长率高达 83%。<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://img.zhitongcaijing.com/image/20240109/1704800577469071.jpg?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" title="1704800577469071.jpg" alt="AI智能手机.jpg" width="1139" height="686" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://img.zhitongcaijing.com/image/20240109/1704800577469071.jpg"/>Counterpoint 的研究人员在 12 月发布的报告中写道:“三星和高通是这一细分市场最直接的领导者，因为目前的产品供应体系和生产能力使得它们成为先行者。”“就像它在可折叠手机上所做的那样，三星很可能在未来两年占据近 50% 的市场份额，其次是小米、Vivo、荣耀和 Oppo 等主要的中国 OEM 厂商。”股价预期方面，CPU 与 GPU 双产业巨头 AMD 股价近期持续飙升，华尔街分析师们对于 AMD 的目标股价愈发乐观。华尔街投资机构 Melius Research 将 AMD 评级从 “持有” 上调至 “买入”，未来 12 个月的目标价则从 125 美元大幅上调至 188 美元 (AMD 最新收盘价为 146.18 美元)。该机构认为，从 2024 年开始，生成式 AI 有望在企业 IT 支出上发挥 “光环效应”，并认为自 2023 年起，业绩表现优异的芯片公司可以继续保持股价飙升势头。<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://img.zhitongcaijing.com/image/20240109/1704800589260606.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" title="1704800589260606.png" alt="股价.png" width="1557" height="635" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://img.zhitongcaijing.com/image/20240109/1704800589260606.png"/>来自 KeyBanc 的分析师 John Vinh 则继续维持对 AMD 的 “跑赢大盘” 评级，并将目标股价从 140 美元大幅上调至 170 美元。John Vinh 表示，AMD 近几年极有可能在 AI 芯片市场占有约 15% 市场份额，这意味着约 200 亿美元的大规模营收机遇。来自 Tigress Financial 的分析师 Ivan Feinseth 将英特尔目标股价从 46 美元大幅上调至 66 美元 (英特尔最新收盘价为 48.45 美元)，维持 “买入” 评级。Feinseth 上调的价格目标是基于这两大催化剂：英特尔新推出的 PC 端结合 AI 加速的处理器， IFS(英特尔代工服务) 继续扩大，这两大催化剂后续将重新加速营收和现金流的增长趋势。瑞穗分析师 Vijay Rakesh 将高通目标股价从 140 美元上调至 155 美元 (高通最新收盘价为 139.03 美元)，并维持对该股的 “买入” 评级;另一知名投资机构伯恩斯坦 (Bernstein) 则将高通目标股价从 145 美元上调至 160 美元，维持 “跑赢大盘” 评级。

英伟达

三星电子

大众汽车(ADR)

AI 行业的发展重点有望从 “训练” 全面转向 “推理”。英特尔、AMD 和英伟达相继发布了融合 AI 推理模块的新产品，AI PC 以及 AI 智能手机等全新融合 AI 的消费电子即将涌现。三星电子在 CES 上发布了全线与 AI 相关的产品，大众汽车将嵌入 ChatGPT 人工智能技术。全球科技行业刚刚起步，AI 行业前景广阔。

AI 融万物之势席卷而来！ 推理领域 “卖铲人” 迎来 “英伟达时刻”

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