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AI终端行业专题报告：从大模型到智能体，端侧算力助力AI规模化应用。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。