智通財經APP獲悉，中金髮布研究報告表示，端側AI部署是當前AI實現規模化擴展及應用落地的關鍵。作爲底層技術和上層應用之間的載體，該行看到AIPC在模型側、硬件側、軟件及應用側均存在產業升級趨勢。
中金的主要觀點如下：
爲什麼要討論移動AI？在降本與安全的雙重考量下，AI部署在逐漸從雲端走向移動端。該行認爲，終端和雲端協同工作分流AI計算工作負載的端雲混合模式或將成爲主流部署方案。在此背景下，AIPC在模型側、硬件側、軟件及應用側均將發生變化。
在模型側，從“暴力美學”大模型，到“刪繁就簡”輕量模型，輕量化移動模型發展迅速。谷歌2023年起相繼發佈Gemini Nano（1.8B/3.25B）、Gemma（2B/7B）等輕量化模型；Meta推出Llama 2、Mistral AI推出Mixtral 8x-7B等開源模型，引領移動模型輕量化發展趨勢。此外，小米、OPPO、三星等手機廠商亦在輕量化移動模型開發及壓縮方面努力。
在硬件側，關注Arm架構、異構計算和存儲升級，AIPC帶動散熱、電池及結構件等變化。根據Trendforce，微軟計劃在Windows12爲AIPC設置最低門檻，需要至少40TOPS算力和16GB內存。結合端側AI部署對算力、內存、功耗的要求，該行看到芯片端三大升級趨勢：1）Arm架構以其低功耗、長續航的特點或將實現PC市場份額提升；2）異構計算或將成爲主流方案；3）端側AI運行亦對內存提出更高要求，將帶動DDR5/LPDDR5滲透率提升及DRAM容量提高。此外，爲了適配AIPC的計算及功耗需求，AIPC在散熱、電池等環節亦或將帶來升級變化。
在軟件及應用側，Wintel聯盟持續發力。操作系統方面，新一代操作系統Windows11重點強調了AI的功能，並提供多項AI工具；應用方面，目前AI應用主要集中在雲端，但該行看到英特爾本地運行diffusion模型的端側應用，該行認爲隨着AI端側部署的進一步落地，端側AI應用或將持續豐富。
風險：AI算法技術及應用落地進展不及預期，AI變現模式不確定，消費電子智能終端需求低迷。