行业与公司 * 行业涉及AI端侧技术 包括AI手机 AI PC 智能汽车 以及NPU和定制化存储芯片领域[1] * 公司提及小米 荣耀 联想 晶晨股份 瑞芯微 高通 联发科 兆易创新 美光 三星 海力士等企业[15] 核心观点与论据 AI端侧技术发展 * AI端侧技术赋能移动设备实现本地AI大模型运行 保障数据隐私与低延时交互 需强大本地计算能力和多模态内容处理能力[1] * AI端侧芯片研究集中在NPU和定制化存储方向 通过3D堆叠提升存储带宽支持NPU高效运行[2] * 端侧设备包括AI手机和AI PC 需要先进工艺和架构平台支持如NPU和高带宽内存[3] AI手机市场前景 * AI手机通过预训练生成式AI模型重塑用户体验 预计2028年全球出货量将达54% 中国市场2027年有望达1.5亿部[1][5] * 因高端手机利润率高且能承受硬件成本增加 AI功能先落地高端市场后渗透中低端市场[1][5] AI PC发展趋势 * AI PC作为C端核心载体融合算力平台 个人大模型与应用 保护用户数据隐私[1][6] * AI PC渗透率将持续提升 带动PC平均售价增长 集成NPU的PC预计溢价10%-15%[1][6] * 厂商如联想重点推广独立NPU方案确保产品竞争力[6] 智能汽车需求 * 智能汽车座舱域离线小模型部署增加对NPU及定制化存储需求[1][7] * 独立NPU确保车辆在无信号覆盖场景下的大模型推理与交互 需标配独立NPU或端侧大模型[1][7] NPU技术优势与发展 * NPU是专为AI设计的芯片 在异构计算中与CPU GPU协同最大化生成式AI终端用户体验[1][8] * NPU性能指标包括TOPS和内存带宽 已广泛应用于手机 PC和汽车等领域[9] * NPU当前以集成式存在 分立式NPU方案成为行业探索重点 可提升算力并优化终端续航[3][10] * 未来旗舰手机和高端PC市场分立式NPU出货量预计达1.2亿颗 加上汽车市场将进一步增长[3][11] 定制化存储作用与市场 * 定制化存储是实现最佳NPU性能的关键 通过3D堆叠提高带宽和容量 适配端侧和云端推理[3][12] * 数据带宽较传统DDR产品数量级提升 功耗低适合电池续航载体[13] * 预计未来两到三年市场规模达20-30亿美元 随分立式NPU渗透进一步扩容[3][13][14] * 华邦Qube对标HBM2 兆易创新产品对标HBM2E并接近HBM3能力[13] 竞争格局 * 国内小米 荣耀 联想 晶晨股份 瑞芯微布局NPU方案 海外有高通和联发科[15] * 定制化存储领域兆易创新依托长鑫代工技术领先友商两到三年 与高通联发科深度合作 有望成为龙头企业[15] * 美光 三星 海力士等传统DRAM厂商也参与定制化存储市场[15]