涉及的行业与公司 行业 * 全球科技行业，重点关注人工智能、边缘计算、半导体、IT硬件[1] * 具体细分领域：AI服务器、AI智能手机、AI PC、AI机器人、AI智能眼镜、AI内存（DRAM、HBM）、半导体制造与封装[5][9][12][18][25][29][85][96] 公司 * 全球科技巨头：苹果、英伟达、高通、Meta、三星、华为[12][118][124] * 半导体与内存：台积电、SK海力士、美光、三星电子[19][24][25][29][35] * 半导体设备与材料：应用材料、东京电子、LAM Research、KLA、BESI、ASMPT等[29] * IT硬件与PC品牌：戴尔、华硕、联想、宏碁、微星[29][43][48][56][57][62][71][76][80] * AI智能眼镜供应链：Goertek、Sunny Optical[126] 核心观点与论据 1 计算范式转变：从集中式AI服务器向分布式个人AI服务器演进 * 科技行业历史上在“分布式”和“集中式”计算之间循环 随着服务器和云/AI计算的出现 计算工作在“集中式”数据中心服务器中进行[5] * 目前预计AI计算将快速从基于集中式服务器的基础设施转向个人设备端AI服务器 科技大趋势将回归“分布式”[5] * 预计AI服务器将变得极其高效和紧凑 未来人们将能像携带智能手机一样轻松手持个人AI服务器 这些个人AI服务器预计将以智能手机、笔记本电脑、智能眼镜和机器人等多种形态实现便携化[5] 2 AI模型效率突破：小型化与边缘部署成为可能 * DeepSeek以其蒸馏后的DeepSeek-R1模型向行业发出了颠覆性信号 尽管使用了更少的GPU和更低版本的GPU 但在多项基准测试中表现出与最新OpenAI-o1模型相当甚至更优的能力[9] * DeepSeek的Distilled R1模型发布后 看到在边缘设备上处理、参数更少的模型能力日益增强 从而实现更具情境感知和响应能力的设备 相信这一进展将加速AI模型的小型化发展 使其能在边缘AI设备上运行[9] * 因此预计设备端AI需求将在2025年下半年出现 这将驱动计算结构的改变和半导体内容的增长[9] 3 设备端AI市场增长预测强劲 各大公司积极布局 * 随着AI蒸馏技术的扩展 预计AI模型尺寸将显著减小 加速便携边缘设备的架构变革 AI模型可直接嵌入设备[12] * 鉴于AI智能手机/AI PC/机器人市场在各种形态的生成式AI用例方面取得的进展 认为其前景广阔 根据IDC数据 AI手机出货量预计在2023-28E期间复合年增长率为+78% AI PC出货量在2024-29E期间复合年增长率预计为+28%[12] * 全球大型科技公司一直在推动采用设备端AI功能 包括发布特定芯片 如英伟达的DGX Spark和Jetson平台 苹果带有16核神经引擎的A18 Pro 高通的Snapdragon X平台 以及关键智能手机制造商如三星和华为采用边缘AI功能 在其设备上本地运行AI[12] 4 便携AI设备架构将经历三个阶段演变 * 预计便携AI服务器的出现将触发设备端AI产品架构的三个阶段转变：[17] * 阶段1（2025E起）：通过PCIe向传统冯·诺依曼架构添加AI套件 * 阶段2（2026E起）：利用近内存或具有增加I/O和带宽的LPDDR6 near NPU & TPU * 阶段3（2028E起）：将LPW/LLW DRAM直接放置在NPU/TPU旁边 类似于英伟达的AI服务器 * 预计所有IT设备采用的冯·诺依曼计算结构将最终演变为类似AI服务器的架构（阶段3） 其中LPW/LLW DRAM直接位于NPU/TPU旁边以最大化AI功能[17] * 在IT设备中 预计对快速变化用例响应最迅速的智能手机将在架构变革方面领先[17] 5 设备端AI技术发展方向：异构集成与先进内存 * 边缘设备不可避免地需要低功耗配置和更好的热效率 以支持高度集成电路内的AI操作 与数据中心用AI服务器不同 由于边缘设备有限的网络吞吐量 预计便携边缘设备的AI功能将取决于成本效率和能源效率[20] * 分析即将到来的AI硬件架构转变有三个主要方案：[20] * [1] 预计异构集成将更广泛采用 高端移动AP将处理器、GPU、SRAM和其他组件与近内存结合 * [2] 预计下一代近内存DRAM的采用将继续增加 LPDDR6和低延迟宽IO DRAM的使用可能进一步扩大 * [3] 预计采用混合键合的芯片到芯片集成将得到广泛采用 原因是[1]凸点间距从100um减少到5um [2]信号传输效率提高 [3]芯片厚度减少 6 LPDDR6和LLW DRAM将成为边缘AI关键内存技术 * 特别预计近内存DRAM的采用将继续扩大 预计未来边缘AI计算中逻辑芯片的SRAM贡献将下降或变得有限 而LPDDR6和低延迟宽IO的使用可能在2026-2028E期间扩大[24] * 对于AI手机 LPDDR6预计将首先在2026E开始主要使用 并在2027E成为主流 而LPW预计在2028E成为主流[24] * LPDDR6的数据速率预计范围为10.7Gbps至14.4 Gbps 并利用24位宽数据总线 从LPDDR5的16位总线增加 随着LPDDR6的I/O从LPDDR5X的64个几乎翻倍至144个 LPDDR6将达到高达38.4 GB/s的带宽 提供出色的边缘AI能力[24] * 采用垂直布线扇出技术构建的LLW DRAM随后将作为[1]移动应用的高带宽解决方案和[2]处理器中SRAM的替代品出现[24] 7 AI内存需求将呈现爆炸式增长 * 预计整体AI DRAM需求将以+75%的复合年增长率增长 从2024年的350亿颗（1Gb当量）增长到2028E的3310亿颗（1Gb当量）[28] * 对于AI智能手机 预计采用新计算架构的设备端AI DRAM需求将从2024年的7亿颗（1Gb当量）增长到2028E的530亿颗（1Gb当量） 2024至2028E复合年增长率为+198%[28] * 对于AI PC 预计AI PC DRAM需求将以+104%的复合年增长率增长 从2024年的6亿颗（1Gb当量）增长到2028E的108亿颗（1Gb当量）[28] * 对于AI机器人 认为机器人将从2026E开始有意义地采用设备端AI DRAM 预计机器人设备端AI DRAM需求在2024-2028E期间复合年增长率为+239%[28] * HBM在总DRAM需求中的份额预计将从2024年的5.5%增长到2028E的16.9%[25] 8 AI PC定义、优势与市场前景 * AI PC指的是集成了专用AI加速器（即NPU）以及传统CPU和GPU架构的PC 旨在运行设备端AI工作负载 如生成式AI助手、实时语言翻译、图像/视频增强和生产力工具 而无需依赖云端[44] * AI PC的好处包括1）对实时任务更好的性能和效率 2）本地处理数据提高了安全性和隐私性 3）增强的用户体验和企业应用 这种架构在AI任务中实现了更低延迟、增强的隐私和能效 PC品牌通过外形、捆绑的AI软件和企业AI解决方案来差异化其产品[44] * AI进化代表了PC架构的结构性转变 AI正在成为一种原生计算工作负载 随着AI PC变得像迷你AI服务器 硬件升级应会因更高的平均售价推动行业收入增长 根据IDC估计 这应导致PC总收入市场规模在2024年至2029E期间实现6-7%的复合年增长率[44] 9 AI PC采用率上升 但需杀手级应用和价格下降推动 * 目前 由于缺乏杀手级应用和较高的价格 消费者和企业领域的规模化采用进展缓慢 然而 根据IDC预期 AI PC的平均售价到2029E将稳步下降 指向大众市场采用和更低价格点的推动[47] * 根据IDC AI PC的渗透率应从2024年的30%迅速提高到2029E的98% 几乎所有PC都将是AI PC 随着更多引人注目的用例出现和平均售价降至1000美元以下 需求应在2026年显著改善[47] * 相信PC品牌可能是这一可能不可逆转的结构性趋势的主要受益者 领先的PC品牌如华硕、戴尔和联想都预测 AI PC的出货份额在未来几年将进一步增加 从2025年的20-30%上升 驱动因素包括硬件就绪、操作系统级AI集成、企业更新周期和成本溢价下降[47] 10 全球智能手机需求疲软 但AI智能手机渗透率提升 * 2025年全球智能手机需求可能保持低迷 2025E全球智能手机出货量预计为12.44亿部 同比仅增长0.7%[86] * 然而 AI智能手机（生成式AI手机）主要集中于高端及以上细分市场 苹果和三星引领出货量[90] * 生成式AI手机在2024年已占智能手机出货量的20%以上 不同品牌在设备端/云端大语言模型选项上采取不同方法[92] 11 AI智能眼镜成为AR领域新焦点 * 看到AI智能眼镜成为继AR/VR之后的另一个焦点 自从Meta在2024年10月发布其Ray-Ban Meta智能眼镜以来[111] * 2025年4月 IDC预测2025年AR/VR头显出货量年度下降12% 因供应指标指出一些关键参与者发布延迟 但预计2026年将反弹增长87% 销量应超过2021年疫情期间创下的1120万部峰值[100] * AI智能眼镜通常可分为三种主要类型：1）不带摄像头模块的智能眼镜 2）带摄像头模块的智能眼镜 3）带显示器的智能眼镜[117] * 在AI能力方面 这些智能眼镜通常与AI/大语言模型合作或加载 这也可能是AI货币化的一种新方式 例如 Ray-Ban Meta使用Meta AI 而Rokid Glasses采用阿里巴巴的通义千问大语言模型[117] * Meta在AI智能眼镜出货量方面领先 在2025年第二季度占据83%份额[120] * Meta的Ray-Ban Meta销售在第二季度加速 尽管今年早些时候增加了产量 但最受欢迎型号的需求仍超过供应[122] 其他重要内容 具体公司财务预测与投资评级 * 三星电子：买入评级 目标价120,000韩元 预计2026年半导体部门营业利润达32,417亿韩元 内存部门营业利润率达30.4%[30] * SK海力士：买入评级 目标价480,000韩元 预计2026年营业利润达64,129亿韩元 营业利润率达49% DRAM业务营业利润率达60%[35] * 宏碁：卖出评级 目标价26.0新台币 预计2026年每股收益2.02新台币[62] * 研华：中性评级 目标价365新台币 预计2026年每股收益13.42新台币[67] * 华硕：买入评级 目标价730新台币 预计2026年每股收益56.18新台币[71] * 联想：买入评级 目标价13.6港元 预计2027财年每股收益14.09美分[76] * 微星：买入评级 目标价180新台币 预计2026年每股收益12.27新台币[80] AI PC与传统PC规格对比 * AI PC型号通常配备更先进的处理器（如Intel Core Ultra系列、AMD Ryzen AI系列）、更多内存（普遍32GB）、更高分辨率显示屏、更快的连接（Wi-Fi 7）以及更高的价格（普遍在1,199美元至1,623美元之间） 而传统PC型号规格相对基础 价格更低（普遍在700美元至1,099美元之间）[56][57] 边缘AI市场整体规模预测 * 根据Precedence Research 全球边缘AI市场预计到2034年将达到约1430亿美元 在2025-2034年期间以21%的复合年增长率增长[61] * 智能制造、智慧城市、机器人和自动驾驶等领域对低延迟处理需求的增加应是边缘AI市场的关键需求驱动因素[61]