AI大模型专题：AI大模型落地终端，AIPC驱动PC行业新增长(附下载）
今天分享的是AI大模型系列深度研究报告：《AI大模型专题：AI大模型落地终端，AIPC驱动PC行业新增长》。
（报告出品方：华鑫证券）
报告共计：30页
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数据安全和高成本阻碍大模型普及，AI大模型落地端侧势不可挡
◆ AI大模型在云端运行存在数据泄露、传输延迟、云端运营成本越来越高等诸多问题，阻碍大模型的商业化应用。在数据安全方面，以ChatGPT为例，根据 Cyberhaven的统计，每个使用ChatGPT的公司每周向ChatGPT泄露数百次机密材料，而ChatGPT正在将这些材料纳入其公开的知识库并进行共享。在云端大 模型运行成本方面，生成式AI大模型的参数量以数十、数百亿计，只有云端服务器可以满足模型训练、优化、推理的需求，而随着用户量及使用请求的逐渐增多， 云端尝试的运营成本越来越高。
◆ 混合AI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，以提供更好的体验，并高效利用资源，有助于缓解大模型运行成本以及提高数据安全性。
AI PC：大模型的最佳载体
◆AI PC主要是指可以运行人工智能，配备整合NPU处理器的个人电脑。具有存储容量大、计算能力强、交互模态以及承载场景丰富的优势。此外，AI大模型目前覆 盖的应用场景与PC高度重合，因此AI PC被称为“大模型的最佳载体”。
◆AI PC的特征为：拥有本地部署的大模型与个性化本地知识库组合构成的个人大模型，第一交互入口为个人智能体，可实现自然语言交互，AI PC将通过内嵌AI计 算单元的方式提供混合AI算力，还可以依靠开放生态来满足不同场景的需求。在满足生产力提升的同时，通过本地数据存储和隐私及数据保护协议来保护个人隐私 和数据安全。
AI PC仍处于AI Ready阶段，商用领域将成为主要需求来源
◆IDC将AI PC的发展划分为AI Ready、AI On两阶段：AI Ready是指PC芯片计算架构的升级，集成了NPU计算单元的CPU陆续推向市场，以更高的能效比实现计算 速度的提升，并在运行过程中具备更高的稳定性和可靠性，但尚未搭载AI大模型；AI On阶段具有完整的AI PC核心特征，并且在核心场景提供划时代的AI创新体 验，成为每一个人的个人AI助理。目前AI PC市场整体处于AI Ready阶段并开始向AI On过渡，大多数AI PC搭载轻量级的AI应用以及微软Copilot按钮，联想内置 大模型的AI PC预计2024年9月发布。
◆根据Canalys预测，兼容AI的个人电脑有望在2025年渗透率达到37%，2027年兼容AI个人电脑约占所有个人电脑出货量的60%，未来AI PC的主要需求来源为商 用领域，到2027年将有59%的需求来自商用领域。
AI PC为PC行业发展提供新动力
◆ 在AI PC的推动下，PC产业生态将从应用为本转向以人为本，从应用驱动转变为意图驱动。AI PC产业生态中，个人智能体将成为第一入口，在大模型与应用生 态的支持下，准确理解用户指令，给出恰当的反馈，跨应用进行调度，进而完成相对复杂的任务。模型、应用、算力厂商都需要围绕AI PC（终端）形态下新的 以人为本的需求做出改变，在研发工作中对AI的高效运行予以充分的考量，以适应AI PC新时代。用户不再是行业变革的被动接受方，而将成为主动参与者和创 造者。PC终端厂商和用户直接连接，因此，终端厂商将成为PC产业生态的核心中枢。
◆ AI PC将为PC行业注入新的增长活力。IDC预测，中国PC市场将因AI PC的到来，结束负增长，在未来5年中保持稳定的增长态势。台式机、笔记本电脑市场总规 模将从2023年的3900万台增至2027年的5000万台以上，增幅接近28%，而其中AI笔记本和台式机的占比将从2023年的8.1%提升到2027年的84.6%。
处理器：“CPU+GPU+NPU”异构方案
◆为大模型的本地运行需要强大的处理能力，离不开AI专用算力。因此，目前的AI PC通用计算架构开始采用“CPU+GPU+NPU”的异构方案，嵌入AI加速器——端 侧神经网络处理单元NPU。 CPU用来运行较小的工作负载并实现低延迟，NPU则专门针对神经网络工作负责进行优化，GPU用于需要并行吞吐量的大型工作负载， 三种芯片结合，就能实现更快速、更高效率的边缘AI模型推理。
◆英特尔于2023年12月首次推出内置NPU的PC处理器。相比于GPU，NPU能够更低功耗、更高效率地执行大模型任务。根据英特尔以Stable Diffusion文本解码器、 Unet、VAE三个步骤做的测试，如果全部放置在CPU上，所花费的时间为43秒。如果全部跑在GPU上，耗时仅14.5秒，功耗是37W，而如果说将部分步骤放置在 NPU其他的在CPU，那么耗时为20.7秒，功耗更是只有20W。
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