智通財經APP獲悉，IDC發文稱，迄今爲止，投資者的大部分注意力都集中在AI價值鏈中涉及的半導體公司上，這是有充分理由的。2022年，AI半導體的IT基礎架構市場規模僅爲421億美元。IDC估算，到2023年，這一市場規模已增長64%，達到691億美元。到2024年，IDC預計市場增速將進一步提升至70%，市場規模達到1175億美元。到2027年底，IDC預測AI半導體的IT基礎架構市場規模將達到1933億美元，五年複合增長率（CAGR）爲35.7%。
注：上圖僅顯示IT基礎架構中的半導體相關市場，不包括手機或PC等終端設備涉及的芯片。
迄今爲止，雖然AI訓練端的增長主要發生在數據中心內，但隨着網絡的不斷虛擬化以及AI融入網絡基礎架構工作負載，我們預計下一波增長即將到來。之後，邊緣側將成爲下一個重大機遇。因爲到預測期結束時，數十億臺邊緣連接設備數量將翻倍，生成驅動AI推理的大部分數據。
服務器中的AI
縱觀整個服務器市場，目前存在兩種截然不同的趨勢。
2023年，受宏觀經濟壓力持續影響，企業投資放緩，全球服務器出貨量下降了19.4%，至1200萬臺。然而，同期內，由於超大規模企業和大型雲服務提供商紛紛擴大GPU部署，GPU服務器的增長迅猛，這在很大程度上是由AI需求推動的，因此平均售價（ASP）也上漲了37.1%，達到11,376美元。ASP的上漲抵消了銷量下降的影響，推動整體市場規模增長10.5%，達到1360億美元。
具體到AI服務器市場，IDC估計，2023年AI服務器佔整個服務器市場約23%，並且未來這一比例將持續上升。到2027年，我們預計AI服務器市場的收入將達到491億美元，其中一個關鍵假設是GPU加速服務器在所有加速類型中的收入份額將持續增加。
AI在終端設備中的應用
雖然目前大部分AI工作負載都發生在雲和數據中心，但在PC和智能手機等設備上本地運行AI也有充分的理由。這主要基於以下三個原因：
隱私和安全：擔心將敏感數據上傳到公有云的企業可能會選擇將數據存儲在本地設備上，以保留更多控制權。
節省成本：在設備的整個生命週期內，本地運行AI工作負載可以限制對昂貴的雲訂閱或資源的訪問需求，從而在成本上更具效益。
性能和延遲：在設備上運行AI可以消除工作負載在雲和網絡之間傳輸的延遲。
AI PC市場
雖然市場尚處於萌芽階段，但IDC預計AI PC的出貨量將在2024年開始大幅上升，並在2027年普及。據初步預測，2024年AI PC的出貨量將接近5420萬臺，約佔整個PC市場的21%。到2028年，我們預計這一比例將增至近60%，即AI PC的出貨量將達到1.664億臺。
預計2024年中國整體PC市場AIPC佔比將達到55%，而2027年將達到85%。其中，由於輕量級IT部署及雲端需求，AIPC在中小企業市場將發展最快，2024年將超過60%；消費市場受到遊戲場景和學習創作等場景的帶動也將有較快的發展，2024年將達到55.4%；大型企業受到安全等因素的影響，初期部署相對較慢，但預期在2027年，AIPC在大客戶市場的佔比將達到76.8%。
不同於國外，中國廠商AIPC的競爭更突出在每個廠商的個人智能體能力、大模型平臺及相關生態上。這使得每個廠商提供給用戶的模型算力、相關軟件以及相關的智能硬件設備間的配合就變得至關重要。隨着端側需求的提升，本地算力的要求也將進一步提升，從2024年下半年開始，算力在40 Tops以上的NPU芯片逐一發布，其中除了Intel、AMD、蘋果外，高通也發佈具有較高NPU算力的處理器和相關產品，未來將可能有更多的廠商進入到芯片競爭當中，同時市場對於NPU算力的需求也將進一步增長。
AI 智能手機市場
如今，市面上絕大多數智能手機已經集成了某種程度的AI功能，尤其是在攝影方面。IDC 定義的“下一代AI手機”是指配備片上系統（SoC）的設備，其內置的神經處理單元（NPU）性能高達每秒30萬億次操作（TOPS）或以上，能夠更高效地在設備上運行生成式AI模型。
據我們初步估計，到2024年，將有1.7億部AI手機出貨，約佔全球智能手機總銷量的15%，這一數字較2023年增長了3倍以上。隨着更多具體應用場景的出現，我們預計AI智能手機的佔比將持續上升。
在中國市場，IDC預測，隨着新的芯片和用戶使用場景的快速迭代，新一代 AI 手機在中國市場所佔份額將在 2024 年後迅速攀升——2027年達到 1.5 億臺，超過50%的手機預計將成爲新一代AI手機，這一轉變僅用了4年時間。客觀地說，傳統智能手機花了8年時間才達到同樣的里程碑。回顧智能手機時代，在微信、移動支付和共享經濟等創新浪潮的推動下，智能手機的普及率用了5年時間才達到10%，又用了3年時間達到59%。
展望未來：用例與變現
隨着行業的持續演進，人工智能將在不同媒介和部署環境中變得無處不在。儘管大部分繁重的訓練工作將繼續在雲端進行，但可以預見的是，更多的推理工作將在設備和邊緣側完成。因此，對於投資者來說，跟蹤人工智能在整個價值鏈中的擴散方式和速度變得尤爲重要。
重要的是，爲了維持資本市場已經出現的增長勢頭，必須做到以下兩點：
人工智能的用例必須兌現提高生產力和效率的承諾。儘管硬件越來越快速和強大，但這些新功能解鎖了哪些新解決方案，及帶來了哪些“殺手級應用”纔是最重要的。
變現途徑需要清晰明瞭，並以投資者認爲可接受的速度實現。儘管投資者到目前爲止基本上接受了不斷飆升的資本支出，但隨着股東們以高增長的收入預期來評估投資回報率，他們對這方面的審查可能會越來越嚴格。