从大模型到智能体，AI Agent(智能体)爆发元年，点燃新一轮创新周期。目前的AI 工具大多都是bot(机器人)，包括以ChatGPT 为代表的LLM(大语言模型)，都仅是一个应用程序，只有当用户输入特定内容时才会被动反馈。
　　而AI 助手的下一程，将关注AI Agent 的构建，以LLM 或多模态模型为核心，具备跨应用、主动、自我升级等特征，成为用户的全能助手。例如联想推出AI Twin，AI Twin 将建立本地知识库，预测用户的任务和提供自主解决方案，让设备成为用户的数字延伸。而OpenAI 推出的GPTs，构建了通向Agent 的桥梁，未来研发将加速。我们认为，随着AI Agent 的成熟，AI 应用的规模化落地势在必行，有望推动新一轮的消费电子创新周期。
　　AI 大模型规模化扩张带来推理算力需求激增，布署端侧算力缓解成本压力。
　　2023 年5 月，高通发布《混合AI 是AI 的未来》，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，以更高效利用资源。原因在于生成式AI 模型大多拥有数十亿级参数，对计算基础设施要求极高，且AI 推理的规模将远高于AI 训练，推理成本将随着日活用户数量及其使用频率的增加而增加，而云端推理的成本掌握在云厂商手中，这将导致规模化扩展难以持续，因此布署端侧算力是生成式AI 规模化扩展至关重要的一步。
　　生成式AI 与端侧AI 先行，倒逼智能设备硬件性能升级。“安迪-比尔定理”代表着智能终端硬件和软件间螺旋式发展演进关系，一般来讲软件的更新升级要与硬件资源所匹配。然而，生成式AI 快速发展使得AI 应用在软件及系统层面率先作出巨大改变和升级。例如，微软推出Microsoft 365 Copilot全面接入AI 功能，Windows Copilot 是第一个提供集中生成式AI 协助的电脑平台。端侧AI 应用打破了软硬件迭代式演进规律，进而倒逼智能设备硬件性能升级，为此芯片龙头争先推出支持生成式AI 的处理器。例如，高通骁龙X Elite 专为生成式AI 打造，支持端侧运行超130 亿参数AI 模型；苹果发布新一代M3 系列芯片，其中M3 Max 支持开发数十亿参数AI 模型。
　　各大手机终端品牌积极投入AI Agent 端侧部署的创新周期。回顾手机发展历史，就是终端智能化升级的历史，从功能机到智能机，再到未来的AI 智能体，智能化升级才是终端行业最核心的成长驱动因素。上一轮智能机“黄金十年”在2016 年达到14.69 亿部的高点，此后手机市场再次陷入存量竞争。4Q23 以来，高通、联发科等头部芯片厂均针对性升级了移动平台的AI能力，安卓系厂商以紧随其后推出了搭载相关平台的旗舰机型，并升级了各自的手机助手，积极投入新一轮的AI Agent 创新之战。
　　手机新品获端侧模型加持，革新人机交互模式。小米14 系列手机首发搭载高通骁龙8 Gen3，其自研60 亿参数大模型能够流畅运行，在知识问答、文字扩写、表格生成、编写代码等生成式AI 应用方面带来全新体验；小米14 Pro亦支持终端侧AI 大模型图像处理。Vivo X100 系列手机首发搭载联发科天玑9300，其首款全局智能辅助应用“蓝心小V”拥有更自然、便捷的人机交互方式和丰富多维的信息表达。手机端侧模型加入有望革新人机交互方式与使用体验，从而加速手机换机周期。
　　处理器龙头客户端收入边际增长，PC 换机周期有望得到加速。据IDC 数据，全球PC 出货量自2014 年达到顶峰5.38 亿部后，逐年下滑至2018 年的4.06亿部；虽此后年度出货量有所上升，但仍未超过2014 年峰值水平。2022 年全球PC 出货量仅4.54 亿部，同比减少12.5%。1Q23/2Q23 出货量分别为8764/8937 万部(YoY -25.8%/-19.8%，QoQ -21.5%/2.0%)，表明全球PC 市场复苏存在一定压力。英特尔与AMD 作为全球个人PC 处理器龙头，自FY23 起面向PC 等客户端产品收入同环比逐季改善。其中，FY3Q23 英特尔客户端计算事业部收入同比减幅收窄至3.2%，环比增长16.0%；AMD 客户端部门收入同比增长42.4%，环比增长45.6%。随着端侧AI 应用深化及终端AI 芯片陆续推出，PC 换机周期有望得到加速。
　　产业链相关公司：消费电子：传音控股、光弘科技、电连技术、顺络电子、东山精密、鹏鼎控股、赛微电子、韦尔股份、力芯微、歌尔股份、福蓉科技；基础算力：沪电股份、工业富联、国芯科技、杰华特、江波龙、德明利、精研科技；物联网端侧芯片：晶晨股份、恒玄科技、北京君正、兆易创新、乐鑫科技。
　　风险提示：AI 创新不及预期；AI 技术发展不及预期；产品研发不及预期；终端需求不及预期；行业竞争加剧。
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