AI手机芯片行业：AI手机芯片有望成为最大端侧芯片市场_25页_2mb

AI手机芯片有望成为最大端侧芯片市场

核心内容概述

随着人工智能技术的快速发展，AI手机芯片正逐渐成为推动智能手机智能化升级的重要引擎。当前，AI手机的高渗透率预计将在未来几年显著增长，成为端侧芯片市场的重要组成部分。本文分析了AI手机芯片的发展趋势、现有厂商的布局、技术挑战及未来前景，并提出了对投资者的建议。

主要观点与关键信息

1. AI手机市场增长潜力巨大

• 渗透率提升：据Canalys预测，2024年全球AI手机出货量占比为16%，预计到2028年将增长至54%。
• 年均复合增长率（CAGR）：2023年至2028年间，AI手机市场将以63%的CAGR增长，显示出强劲的发展势头。
• 需求驱动：消费者对AI助手、端侧处理等增强功能的需求推动了AI手机的发展，使其成为AI技术在消费端落地的关键载体。

2. AI手机芯片是端侧AI标杆市场

• 竞争格局：目前主要由5G手机芯片厂商如苹果、高通、联发科等布局AI手机芯片市场。
• 技术趋势：AI手机芯片作为端侧AI的代表，将推动AI技术在消费端的成熟应用，并可能成为端侧芯片市场的最大细分领域。

3. 传统手机芯片的局限性

• 功能受限：当前手机芯片仅实现部分AI功能，如图像处理、语音识别等，尚未达到真正意义上的AI手机体验。
• 计算需求多样化：终端设备在功耗和散热方面存在限制，通用CPU和GPU难以满足AI用例的复杂计算需求。
• 异构计算架构的重要性：NPU等专用AI芯片的引入，有助于优化AI处理效率和能效，提升端侧AI体验。

4. NPU的发展与挑战

• NPU的优势：NPU专为AI推理优化，具备高效的标量、向量和张量运算能力，适合部署在移动设备上。
• 使用难点：NPU的性能释放依赖于对算力的合理利用、编程模型的优化以及硬件散热和功耗管理的改进。
• 生态建设：缺乏统一的工具链导致NPU在推理侧出现碎片化，影响应用开发的效率和创新性。

5. 小型语言模型（SLM）推动AI手机需求

• SLM定义：SLM是轻量级AI模型，参数量少于1亿，适合部署在资源受限的移动设备上。
• SLM优势：相比大型语言模型（LLM），SLM在内存占用、计算需求和部署效率方面更具优势。
• Phi-3模型表现：微软Phi-3系列模型在多个基准测试中表现出色，尤其在推理任务中，其性能与LLM相当，但更适用于移动端。

6. AI手机芯片的市场表现

• Phi-3部署测试：Phi-3-mini可在iPhone 14上离线运行，仅占用约1.8GB内存，每秒可生成超过12个tokens。
• 高通骁龙8Gen3：支持多模式生成式AI模型，如LLM、LVM和ASR，是高通首个支持这类模型的AI引擎。
• 联发科天玑9300：内置第7代NPU架构和硬件级生成式AI引擎，支持多模态AI应用，提供更快速、安全的边缘AI计算。
• 苹果M4芯片：搭载全新NPU，AI计算性能提升显著，支持每秒38万亿次AI计算，是目前端侧AI芯片的标杆之一。

投资建议

• 关注国内端侧芯片厂商：AI手机芯片作为端侧AI的代表，有望树立行业标准，成为未来增长的重要方向。
• 重点布局SLM与NPU结合的方案：小型语言模型与NPU的结合是未来AI手机芯片发展的关键，能够有效提升用户体验和市场竞争力。

风险提示

• 宏观经济下行：可能影响AI芯片的市场需求和厂商盈利能力。
• AI落地不及预期：AI技术在消费端的渗透速度可能低于预期，影响芯片销售。
• 技术路线变更：AI芯片技术路径可能发生变化，导致现有产品或投资方向失效。
• 行业竞争加剧：随着更多厂商进入市场，竞争压力可能加大，影响市场份额和利润空间。

分析师声明

• 本报告由张晓飞、华晋书撰写，基于公开市场信息和独立研究，不构成对任何人的投资建议。
• 报告内容反映分析师在发布日的判断，不保证信息的准确性和完整性，且可能随市场变化而调整。

电子研究团队信息

• 首席分析师：张晓飞（SAC编号：S0850523030002）
• 分析师：华晋书（SAC编号：S0850521090001）

投资评级说明

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