上證報中國證券網(wǎng)訊(記者 劉怡鶴 王彥琳)在5月8日舉行的2024年東北證券大科技投資策略會議上，東北證券電子產(chǎn)業(yè)首席分析師李玖從AI終端的計算能力和閃存向全社會的計算能力網(wǎng)絡(luò)和工業(yè)水平介紹了AI時代的中國機遇。

與聯(lián)想發(fā)布相結(jié)合《AI 在PC產(chǎn)業(yè)(中國)白皮書中，李玖對AI的定義 總結(jié)了PC的特點。AI PC可以進行多模式自然語言交互；將大模型壓縮到合適的終端規(guī)模，壓縮后仍然具有通用場景服務(wù)能力；推理需要很強的AI算率，終端標配當?shù)氐幕旌螦I算率(主要是當?shù)氐?，輔以邊緣和云)；微調(diào)和人性化服務(wù)需要基于個人數(shù)據(jù)和隱私信息。AI PC的核心是客戶專屬的個人模型與PC相結(jié)合。

李玖認為，從市場上已經(jīng)發(fā)布的新產(chǎn)品來看，行業(yè)已經(jīng)形成了AI。 最低PC不成文門檻：AI算率（NPU）要達到40 TOPS，閃存(DRAM內(nèi)存或VRAM顯存)應(yīng)達到16GB。AI終端給消費電子硬件帶來的變化，首先是大算率，其次是大內(nèi)存。

在終端計算率解決方案中，全球計算率供不應(yīng)求，李玖對華為的“鴻蒙系統(tǒng)解決方案”持樂觀態(tài)度。李玖強調(diào)，鴻蒙系統(tǒng)不是平替安卓等系統(tǒng)，而是超越它。核心是多端協(xié)同，即不同硬件和設(shè)備協(xié)同完成同一任務(wù)?！而櫭上到y(tǒng)生態(tài)應(yīng)用開發(fā)白皮書》展示了三種多端協(xié)同的使用場景:顯示協(xié)同、交互協(xié)同和計算率協(xié)同。

李玖團隊對此的理解是，當配備鴻蒙系統(tǒng)系統(tǒng)的硬件形成互聯(lián)時(例如，當使用“超級終端”功能時)，所有硬件系統(tǒng)暫時將其組合為“同一系統(tǒng)”。在“同一系統(tǒng)”下，雖然不同的硬件終端在物理上沒有有線連接，終端存儲也沒有安裝在同一個PCB主板上，但終端之間的計算、存儲和其他功能可以共享和相互調(diào)用。在分布式操作系統(tǒng)下，終端之間的互動實現(xiàn)了革命性的創(chuàng)新，如“跨端轉(zhuǎn)移”、“多端協(xié)作”、“分布式硬件”等顛覆性的感覺。

計算率協(xié)同可以處理單個終端計算能力的不足，而不需要云計算能力。例如，當用戶在手機或大屏幕上玩游戲時，他們使用計算任務(wù)(AI計算和圖像渲染)來協(xié)助完成游戲應(yīng)用(其他手機、平板電腦、筆記本等)。)，從而提高游戲幀率和畫質(zhì)。

“鴻蒙系統(tǒng)從系統(tǒng)上連接硬件和設(shè)備集群，利用集群的計算率完成同一任務(wù)，大大降低了AI等應(yīng)用對端側(cè)硬件計算能力的要求，實現(xiàn)了對計算能力要求較高的端側(cè)任務(wù)的靈活處理。”李玖表示，開發(fā)者可以在終端和終端互動中展示更多的創(chuàng)新，中國的物聯(lián)網(wǎng)軟硬件生態(tài)將因鴻蒙系統(tǒng)而更加繁榮，中國物聯(lián)網(wǎng)軟硬件的競爭力將大大提高。

在李玖看來，在AI浪潮下的電子跑道上，雖然內(nèi)存機會不如算率熟悉，但概率翻倍。內(nèi)存和存儲的區(qū)別在于，閃存和計算決定了即時運行應(yīng)用程序的大?。淮鎯Q定了照片、文檔和應(yīng)用軟件包的容量。

2022年，手機閃存和存儲的高配置是8 今年AI手機配置已經(jīng)上升到16GB。 未來512GB有望進一步翻倍至32GB 1TB。

運行更大的模型需要更大的內(nèi)存，這意味著DRAM有望打開高增長；同時，為了實現(xiàn)更快的推理速度，需要更大的內(nèi)存帶寬，DRAM需要更接近CPU/GPU，高級封裝、ABF載板等環(huán)節(jié)迎來機遇。

與消費電子的明星賽道攝像頭相比，李玖使用了一個明星賽道攝像頭。2019年上下，手機升級浪潮從一個攝像頭增加到兩個、三個甚至四個攝像頭。作為一款擁有大量終端用戶的消費電子產(chǎn)品，這一趨勢給相機相關(guān)的光學(xué)器件等行業(yè)帶來了可觀的增量。

李玖對記者說：“我認為下一步的內(nèi)存產(chǎn)業(yè)鏈將再現(xiàn)智能手機的‘光學(xué)時刻’，甚至可能翻倍。

對于云計算率，李玖認為AI應(yīng)用將催生向流量需求的巨大東西。面向AI的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)要求服務(wù)器、交換機、計算卡/GPU芯片、光模塊、PCB、實現(xiàn)連接器等硬件均衡發(fā)展。

值得注意的是，李玖提出，從更廣泛的角度來看，AI的底座不僅僅是由計算率組成的。AI時代對社會工業(yè)水平提出了更高的要求。超大型數(shù)據(jù)中心給供電系統(tǒng)帶來更大的壓力，給碳中和和熱管理帶來更大的挑戰(zhàn)，提高了運維服務(wù)的難度，進一步提高了系統(tǒng)儲能的穩(wěn)定性。AI生產(chǎn)力與各行各業(yè)緊密結(jié)合，其實是全社會工業(yè)能力的綜合體現(xiàn)。

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