电子行业专题：高通等IT龙头布局终端生成式AI，终端AI推理应用有望带动产业链
今天分享的是电子行业系列深度研究报告：《电子行业专题：高通等IT龙头布局终端生成式AI，终端AI推理应用有望带动产业链升级》。（报告出品方：安信证券）
精选报告来源公众：人工智能学派
报告共计：31页
【报告内容摘要如下】
科技龙头加快布局AI市场，终端侧AI商业化应用落地加速
AI市场持续火热，科技龙头积极布局终端侧AI。年初以来，以ChatGPT为代表的生成式人工智能带动了AI大模型的持续落地和商业化，IOS版ChatGPT已于近期推出，不久的未来OpenAl或为安卓手机提供相应的服务。ChatGPT应用的推出，无疑让更多人感受到了人工智能带来的便利，随着AI走进千家万户，终端AI算力和应用的发展是必不可少的。Meta、微软、谷歌、苹果、英特尔、联发科等各大科技巨头正在加速布局面向消费级和企业级的终端侧AI。
AI大模型参数规模增势迅猛，面对算力的巨大消耗，终端算力的发展或成为当务之急。从2012年的AlexNet的百万级参数开始，AI大模型参数规模每年都以指数级的增长速度在扩大，如今不同领域的AI大模型参数规模已经开始逐渐迈入千亿级和万亿级时代。以自然语言处理（NLP）为例，经过十余年的发展，模型参数已经达到了千亿级别，数据量增长了数百万倍。AI大模型可以从海量的数据中训练出通用的知识和能力，从而在不同的任务和领域中表现出强大的泛化性能，而AI大模型参数规模和训练、推理时所需要的算力呈正比关系，因此可以推测未来随着大模型参数规模的增长，对算力的消耗加大，终端算力的发展或成为当务之急。
高通有望引领混合AI发展，助力实现随时随地的智能计算
大模型有望走向端侧，混合AI前景广阔。2023年5月，高通发布了混合AI白皮书，指出混合AI是AI的未来。混合AI是指终端和云端协同工作，在适当的场景和时间下分配AI计算的工作负载。在一些场景下，计算将主要以终端为中心，在必要时向云端分流任务。而在以云为中心的场景下，终端将根据自身能力，在可能的情况下从云端分担一些AI工作负载。在以终端为中心的混合AI架构中，许多生成式AI模型可以在终端上充分运行，云端仅用于分流处理终端无法充分执行的任务。在基于终端感知的混合AI场景中，在边缘侧运行的模型将充当云端大语言模型的传感器输入端，以进一步分流计算任务并减少连接带宽，从而节省成本。终端和云端的AI计算也可以协同工作来处理AI负载，在性能和能耗上实现双赢。
混合AI能够带来成本、能耗、性能、隐私、安全和个性化优势。混合式AI能够解决大型生成式AI模型推理成本高的问题。仅在云端进行推理，数据中心基础设施成本会持续增加，而将一些处理从云端转移到边缘终端，云基础设施的压力能够减轻并且减少开支。边缘终端能够以很低的能耗运行生成式AI，实现环境和可持续发展目标。在混合AI架构中，终端侧AI处理稳定可靠，可以防止云服务器和网络连接拥堵时出现大量排队等待、高时延和拒绝服务的情况。此外，用户无论身处何地都可以正常运行生成式AI应用。终端侧AI从本质上有助于保护用户隐私，因为查询和个人信息完全保留在终端上，同时让更加个性化的体验成为可能，能够在不牺牲隐私的情况下，根据用户的个性进行定制。
【内容看点】
- 科技龙头加快布局 AI 市场，终端侧 AI 商业化应用落地加速
- 高通有望引领混合 AI 发展，助力实现随时随地的智能计算
- 高通持续提升终端硬件 AI 性能，终端侧全栈 AI 不断优化
- 混合 AI 有望率先给手机和 PC 端带来 AI 体验变革
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