全自动能力的AIAgent发展。我们认为端侧智能是大模型发展的重要分支。
点两条思路，寻找硬件的落地机会。我们看好1）AppleIntelligence推动苹
则实现了具备情感的互动。用户数方面，根据Similarweb，24年5月
ChatGPT的PC+移动端独立访客数达到3亿，在全球所有网站中排名第22。
观点#1：AppleIntelligence推动苹果用户换机，利好产业链业绩增长
6/11,苹果WWDC2024大会推出由苹果自研的端侧大模型、云端大模型、
上来讲，和OpenAI，Google的现有功能差异不大，但由于此类功能只在
iPhone15pro/max及以后系列搭载，有望推动苹果用户换机。根据IDC数
亿台。根据BankMyCell数字，2024年苹果手机活跃用户14.6亿人，对应
机交互困难一直是困扰其发展的一大难点。从最近谷歌推出的ProjectAstra
手为切入点，重塑包括Word、Excel、Powerpoint等通用办公软件，
能联动的方向发展。如何保护自身私域数据的安全是企业导入微软Copilot
的主要痛点之一。24年5月，微软推出Copilot+PC，通过在终端侧部署轻
大模型应用#1：从Chatbot到AIAgent，个人助理重塑手机应用生态6
过去一年，大模型能力的发展速度超出我们预期。以衡量LLM的常用的多语言理解均值评
测标准（MMLU）为例，2021年底全球最先进大模型的MMLU5-shot得分刚达到60%，
2022年底超过70%，而2023年底已提升至超过85%。在语言能力之外，AI大模型的多模
态能力也快速提升。2023年初，主流闭源大模型通常为纯文本的LLM。2023年至今，闭
源模型的多模态能力具有大幅度提升，目前主流闭源大模型通常具备图像理解、图像生成
能力。部分最前沿的闭源大模型，例如GPT-4o、谷歌Gemini，支持的模态更加多元，能
够理解文本、图像、音频、视频（帧），并生成文本、图像、音频。2022年9月，红杉资
本预计还需要近十年的时间，大模型才能实现实习生级别的代码生成、好莱坞质量的视频
和区别于机械声的人类质量语音，但是实际进展远超当时预期，Sora已经能够生成60s的
高质量视频，GPT-4o和谷歌Gemini都已经能够实现具备感情的实时人机语音交互。
我们看到，随着大模型能力的不断增强，AI的作用不断深化，生成式AI新的应用不断被解
锁。通过对AI在搜索、电商零售、办公、金融法律、影视游戏，医药、教育、汽车等行业
应用前景的分析，我们认为，AI应用的落地节奏或与行业数字化程度成正比，我们看到AI
大模型在互联网（搜索+广告营销）、办公、金融等领域率先迎来“iPhone时刻”。其中最
值得关注的应用包括：1）文本生成在电商、金融、医疗等行业替代传统客服；2）文本和
图像生成在办公、广告营销、金融、影视游戏等领域成为下一代生产力工具；3）蛋白质生
硬件是大模型的重要载体，什么是AI大模型时代的最佳硬件形态是投资人最关心的话题之
一。我们认为随着大模型能力的不断提升，新的硬件形态会被不断解锁。建议投资人沿着：
1）大模型如何赋能终端，2）终端如何解决大模型普及难点两条思路，寻找硬件的落地机
大模型如何赋能终端：交互能力提升（轻量级AR），代码执行（具身智能）。AR/VR一直
被认为有望替代手机成为下一代移动终端。但由于缺少触摸屏，人机交互困难一直是困扰
Meta的雷朋眼镜中我们看到，大模型所具备的图像理解、语音交互，以及根据语音交互结
果进行的执行能力有望大幅度提高AR/VR产品的交互能力。另外，虽然目前具身智能的发
展仍然处于非常早期阶段，但是大模型所具备的以上能力，也有望提高机器人对环境的理
终端如何解决大模型痛点：隐私保护（AIPC）。23年3月，微软推出面向Office的Microsoft
通用办公软件，以及Dynamics套件等专业软件在内的生产力工具矩阵，向数据协同、
功能联动的方向发展。如何保护自身私域数据的安全是企业导入微软Copilot的主要痛点之
一。24年5月，微软推出Copilot+PC，通过在终端侧部署轻量级的大模型，在保护隐私的
前提下，能够实现会议纪要、文档总结、PPT智能创作、文生图等企业的基本办公需求，
是大模型时代生产力工具的主要支点。我们认为2025年AIPC渗透率有望大幅提升。
终端如何解决大模型痛点：高频使用（AI手机）。手机是人们日常生活最高的交互终端，具
有普及率高、使用频率高，考虑终端算力、存力以及客户应用需求等因素，手机已经成为
AI大模型在C端落地的重要设备。去年底至今，随着三星GalaxyS24、GooglePixel8等
重要产品上市，以及苹果WWDC推出AppleIntelligence，手机AI的功能逐渐清晰。目前
语音助手、修图、写作助手等功能成为主流。苹果通过Siri，将AI当作手机不同App之间
联系的工具，而不是像此前三星和谷歌的AI应用更侧重于让AI去完成单一特定任务。未来
AI软件由谁付费或发展成手机品牌商、芯片厂商、软件厂商、消费者的四方博弈，但随着
token成本的下降和苹果较大的优质用户基数，模型API成本或持续下降，并推动应用加速
回顾2024年至今股价表现，受益于AI对云计算、软件、广告等业务的拉动，大模型/云服
务板块公司（微软、谷歌、Meta、腾讯、商汤）普涨，其中Meta涨幅超过40%，腾讯涨
幅超过30%，谷歌涨幅超过20%。智能硬件中，各品牌竞逐AI手机，2023年底至今，多
款搭载AI功能的安卓新机面世，小米年初至今涨幅达到18.7%，苹果涨11.6%。自2023
年底开始，多品牌密集发布AIPC产品，联想年初至今涨10.3%，叠加AIPC产业链公司
同时受益于AI服务器逻辑，戴尔涨幅达到96.6%。AI是汽车智能化阶段竞争的关键，但受
制于竞争加剧、销量承压，智能驾驶产业链普跌。人形机器人方面，优必选涨72.6%。
大模型应用#1：从Chatbot到AIAgent，个人助理重塑手机应用生态
AI大模型的能力进步推动Chatbot在C端广泛“出圈”。Chatbot（聊天机器人）通过自动
化方式来处理和回复用户输入，可以模拟人类对话，通过文字或语音与用户进行实时交互。
2010年代，随着NLP等技术的发展，Chatbot已经在客服、营销、企业信息服务等领域得
到了广泛应用。然而，由于语言理解及生成能力有限，因此Chatbot的落地范围局限在B
端特定服务型场景，并未诞生具有广泛影响力的C端产品。2022年12月，ChatGPT在文
本生成、代码生成与修改、多轮对话等领域展现了大幅超越过去AI问答系统的能力，标志
着Chatbot行业进入AI大模型时代。此后，Chatbot作为C端用户体验大模型门槛最低的
产品，成为大模型厂商的“标配”，谷歌Bard、百度文心一言、阿里通义千问等产品在2023
在文字对话功能之外，Chatbot功能随着AI大模型能力的发展而迅速丰富。过去一年，我
们看到，各大模型厂商的Chatbot产品普遍新增了图像理解、文生图功能，并且新增应用
当时用户已经创建超过300万个GPTs，主要的GPTs涵盖图像生成、写作、科研、编程/
软件开发、教育、生产力工具和生活七大类别。GPTStore取代了此前的插件商店（2024
年3月关闭），用户不仅可以在平台上分享自己创建的GPTs，还可以从其他人那里获取各
种GPTs，形成丰富的GPTs生态系统。GPTStore定制版本可以针对特定任务或行业进行
优化，允许用户与外部数据（如数据库和电子邮件）进行简洁的交互。2024年5月，随着
OpenAI更新GPT-4o模型，ChatGPT能够识别用户语音的感情，并输出语音，实现如同
含义提供信息和建议但不直接处成工作初稿，人类进行目标拆分，工具选择，进度控制，
Chatbot逐渐向AIAgent演进。AIAgent是指大模型赋能的，具备规划、记忆、工具、行
动能力的智能体。我们认为Chatbot的演进方向是智能化和自动化程度逐渐提升，需要人
类参与的程度逐渐下降，逐渐过渡到人与AI协作的Copilot，最终形态是AIAgent，Agent
只需要人类的起始指令和结果的反馈，具有自主记忆、推理、规划和执行的全自动能力，
从Chatbot向AIAgent的演进过程中，手机应用生态或将发生改变。我们认为手机或是
向AIAgent演进率先落地的硬件载体，发挥AI个人助理的作用。AI个人助理可以记住生活
和工作中的各种信息，如下周的晚餐计划或工作会议的内容，并自动整理和索引这些信息；
可以帮助用户完成例如安排约会、预订旅行、点餐、播放音乐、回答问题等各种任务。落
地过程中，手机应用生态或将从目前以应用商店+APP的模式转变为AgentStore+Agent
资料来源：甲子光年《2024中国AIAgent行业研究报告》，IDC与OPPO《AI手机白皮书》（2024）
手机是人们日常生活较高的交互终端，具有普及率高、使用频率高的特点，考虑终端算力、
存力以及客户应用需求等因素，手机已经成为AI大模型在C端落地的重要设备。去年底至
Intelligence，手机AI的功能逐渐清晰。目前语音助手、修图、写作助手等功能成为主流。
以三星今年1月发布的GalaxyS24为例，该机型搭载自研大模型SamsungGauss，具备
实时翻译/圈选搜图/生成式编辑/笔记助手等功能。软件方面，基于OneUI6.1系统，强化虚
拟助手Bixby，为用户提供丰富多样的应用服务。据Techweb，Google有望在10月推出
Pixel9系列，预计将搭载基于最新Gemini模型的AI助手，执行复杂的多模态任务。芯片
自然对话OS融合的多模态内容合规幻觉消除复杂推理任务调度文本语音图像视频轻松创作工具
势语音、文字、图片、文档、视频全能聊服务生态支持人设支持个性化问答和推荐AIAIAIAl
由苹果端侧大模型、云端大模型、ChatGPT共同组成，算力足够下依赖终端，复杂场景则
使用私密云计算或ChatGPT，能够1）增强Siri理解能力，配备多轮对话、总结信息、屏
幕内容感知、应用智能交互等能力，2）提供邮件智能回复、通知整理，备忘录和通话录音
/撰写/摘要等功能，3）支持图像生成/智能修图等功能，4）ChatGPT4o将融入siri和writing
tools，作为云端备选模型。我们看到AppleIntelligence核心能力包括文生文、文生图、跨
App交互与个人情境理解，并需要以OpenAIChatGPT4o作为云端备选模型，配备上了目
前已有的大部分AI功能。苹果通过Siri，把AI当作手机不同App之间联系的工具，而不是
像此前三星和谷歌的AI应用更侧重于让AI去完成单一特定任务。苹果让Siri在未来成为应
用分发入口和流量入口，以超过13亿台用户基数生态去提供好的产品解决方案。
IDC认为，新一代AI智能手机需拥有至少30TOPS性能的NPU，能够在手机上运行LLMs，
硬件方面，我们看到：1）SoC：AI引擎升级、NPU算力提升，SoC进一步升级确定性强；
升300%；3）电源：电池/电源管理芯片升级，但弹性相对较小；4）光学：AI推动屏下摄
像头应用取得突破。软件方面，新一代AI智能手机在系统架构和应用方面更加匹配个性化、
软件方面，与功能机和前代智能机相比，新一代AI智能手机更加注重场景化服务能力。前
代智能机在功能机的基础上增加了手机OS和内嵌语音助手，并针对用户不同需求推出独
立APP进行响应。新一代AI手机在大模型和原生化服务组件库的基础上，提供用户可定
义的智能体开发平台和专属智能体，实现AI文本/AI图像/Al语音/Al视频等功能，满足用户
据IDC，全球AI手机2024年出货量有望同比增长233%至1.7亿台。中国AI手机所占份
额自2024年以后会迅速增长，预计2024年中国市场AI手机出货量为0.4亿台，2027年
将达到1.5亿台，且AI手机渗透率有望在2027年超过50%。我们认为，AI手机以其智能
化、个性化的特点，有望吸引更多用户进行换机升级，从而引领新一轮的换机潮。
图表10：全球AI手机出货量及预测图表11：中国AI手机出货量及渗透率预测
根据2024年4月7日发布的《4月手机观察：华为份额继续提升，关注P70等新机发布》，
根据IDC数字，苹果2023年销量2.34亿台，预测苹果2024年销量下降8.2%到2.15亿台
。根据BankMyCell数字，2024年苹果手机活跃用户14.6亿人，对应目前换机周期6.
23年，如果AppleIntelligence能够缩短换机周期3个月，可以带动约1000万台新机销
售。利好苹果产业链公司业绩增长（立讯、鹏鼎、环旭、水晶光电、蓝思、东山精密、比
注：2024E预测值变动幅度是较2023年10月23日发布的《10月手机观察：华为和新机补库需求带动产业链复苏》中的预测值的变动幅度
AI大模型有望提升AR/VR交互能力，加速其进入主流市场。据IDC，2023年，AR/VR产
年有望温和复苏。AI大模型的出现驱动语音助手、物体识别和生活助理等功能赋能AR/VR
设备，提升了用户与虚拟环境的互动质量，据VR陀螺（2024/6/5），Meta雷朋智能眼镜出
货量已超百万副，AI大模型的出现有望加速AR/VR技术进入主流市场的步伐。
语音助手、物体识别、生活助理等AI功能已在AR/VR产品中广泛出现。语音助手功能让
AR眼镜能够通过上下文语义理解与用户进行更自然的交流，如李未可MetaLensS3通过
大型语言模型AI系统提供闲聊和建议。物体识别技术使AR眼镜能够识别现实世界中的物
体，例如Meta雷朋智能眼镜引入建筑识别和菜单翻译功能。此外，生活助理功能与用户的
社交生活深度绑定，提供聊天回复、邮件整理、购物建议等个性化服务。这些AI功能的融
合不仅提升了用户体验，还预示着AR/VR产品将更加智能化，为用户提供更便捷和个性化
的服务。随着技术的不断进步，预计未来AR/VR设备将实现更复杂的多模态AI应用，进
生产力工具、沟通工具及协作工具经历了PC时代、移动互联网时代的演进，正在进入AI
时代。微软、谷歌与金山办公等公司以AI大模型对原有的生产力工具应用进行升级，通常
提供文档理解、文字生成、图片生成、数据分析与处理等等功能，提升用户生产力。
微软是全球生产力工具的领导企业，围绕企业业务与管理流程，已经形成了布局完整的产
品矩阵，目前正主导生产力工具的AI化。微软的产品矩阵覆盖企业办公、客户关系管理、
资源管理、员工管理、低代码开发等业务环节，微软已经围绕这些业务环节，推出相应的
Copilot产品，对原有产品进行AI大模型赋能。从Copilot时点来看，微软首先在主力产品
Office套件上线Copilot，然后逐步在企业业务与管理流程的Dynamics套件、开发相关的
手”为切入点，重塑微软生产力工具矩阵，向数据协同、功能联动的方向发展。目前办
公场景Office、企业业务流程场景Dynamics下的Copilot已明确单品收费标准。微软的
应日历季度1Q24）业绩会，近60%的财富100强企业正在使用。2）面向企业流程中的财
家庭应用方面：1）面向C端用户办公场景推出CopilotPro；2）面向Win11和部分Win10
推出CopilotforWindows，支持通过任务栏上或键盘上的Copilot按钮进行快速访问；3）
注：图中展示了Microsoft主要应用分类及代表应用，数字表示Copilot功能上线的先后顺序
Workspace的功能定义为：1）写作，例如生成项目计划、提案、简报等、以及优化文本；
2）整理，例如通过简单描述创建项目跟踪表格；3）创建图像；4）联系，例如在视频通话
金山办公WPS已陆续在主要产品上线WPSAI服务。WPSAI已经覆盖文字、演示、PDF、
表格、智能文档、智能表格、智能表单等产品，涵盖了金山办公的主要产品。此外，金山
AI编程工具在功能上具有高度相似性，主要包括自动代码生成、代码分析与错误检测、实
时编程建议。AI工具的应用极大地提高了开发效率，自动完成编写样板代码、设置环境和
调试等重复性任务，使得开发者能腾出时间进行创造性开发；实时语法与错误检查功能有
助于提升代码质量，减少代码调试时间，加快开发过程。根据微软官网调查数据，使用AI
工具辅助编程后，74%的开发人员反映能够专注于更令人满意的工作，88%的使用者感觉
Copilot具备强大的网络搜索和推理决策能力，能回答开发过程中的问题。比如通过自然语
言描述需求，Copilot可以自动生成代码，并提供部署建议。据微软FY3Q24（对应日历季
度1Q24）业绩会，GitHubCopilot付费用户数已达到180万，环比增速35%以上，收入同
Extensions，提升开发者的效率。开发者在编写代码之外花费了75%的时间用于追踪工作
Studio和VisualStudioCode等多种编辑器实时工作，减少上下文切换，开发者只需专注
于核心代码。2）推出CopilotWorkspace，提高团队使用GitHub管理项目的效率，提供清
晰的代码变动可视化界面，增强项目掌控感。3）推出Copilotconnectors，便于开发者用
第三方数据和应用定制Copilot，提升开发效率。例如，开发者可以用西班牙语语音要求
AIPC=边缘算力+内置大模型。目前AIPC定义众多，芯片厂商、PC品牌厂商、第三方
机构均各自有自己的定义。我们认为广义来说，处理器具有NPU提供的边缘算力能力，以
及具有内置大模型，就可以称之为一款AIPC。以联想4/18推出的AIPC系列产品看，目
前AIPC主流功能可以分为8类，PPT智能创作、文生图、文档总结、智能问答、AI识图、
会议纪要、智会分身、设备调优，我们认为这是公司在AIPC的初期尝试，预计24年底全
IDC预计全球PC出货总量稳定增长，AIPC渗透率持续提升，2027年或达60%。根据IDC
AIPC下NPU与独立GPU方案或将长期共存。AI应用落地将对PC算力提出更高要求，
高通、英特尔、AMD等芯片厂商纷纷展开布局，陆续推出针对AIPC场景优化的芯片产品。
在PC侧，使用独立GPU运行AI运载，具备高性能、高吞吐量等优势，但功耗高；NPU
方案更具高能效、低功耗等特点，但对高性能要求AI负载支持能力有限。考虑AI任务需求
以及用户偏好不同，我们认为AIPC市场使用1）CPU+NPU+GPU处理器（英特尔Meteor
合作为处理AI负载主力的算力架构方案或将长期共存。2022年，据IDC数据，ARM架构
CPU在PC市场的市占率约11%，主要布局厂商为苹果。2023年10月，高通推出的基于
ARM架构XElite芯片具备突出的AI性能表现，符合AIPC发展趋势，有望带来ARMCPU
Haas表示称，Arm预计将在五年内拿下WindowsPC市场50%以上的份额。
AIPC推动存储规格升级，DRAM最低16GB、LPDDR占比或逐渐提高。1）阿里通义千
问7B模型的原始大小是14.4GB，在联想的LenovoAInow中运行的模型则压缩到了4GB。
由此，AI大模型+电脑本身的缓存，大概只要5-6G内存能运行起来，而OS本身需占用5-6GB，
而非现在主流的DDRSO-DIMM模组，主要考量在于传输速度的提升；DDR5目前速度为
缩短反应速度的AIPC将有所帮助。今年LPDDR占PCDRAM需求约30~35%，未来将
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10年管理咨询行业研究工作和8年企业管理实践，在公司战略规划、人力资源管理、企业文化建设、组织流程设计、项目可研、行业分析等方面具有扎实的理论知识和丰富的实战经验，能提供相应模块的线上线下咨询培训和方案
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