人工智能行业专题：AI模型下沉至终端，提升边缘计算需求

我们认为未来AI算力将综合考虑硬件能力、成本等因素，以混合AI的架构，在边端和云端灵活分配。

我们认为未来AI算力将综合考虑硬件能力、成本等因素，以混合AI的架构，在边端和云端灵活分配。大模型向智能终端（边缘端）渗透初见端倪，这类场景我们认为率先会在手机、PC、智能驾驶、具身智能、元宇宙、工业控制等场景落地。边缘AI核心在于引入边缘侧的AI能力，进一步增强边缘侧的算力能力、连接能力。建议重点关注物联网模组、智能控制器板块。

• AIGC大模型及应用爆红，拉动算力需求。在万物互联大部分场景中，云端处理存在时延较长、成本较高、并且涉及数据隐私等问题，边缘AI算力的引入至关重要。我们认为未来AI算力将综合考虑硬件能力、成本等因素，以混合AI的架构，在边端和云端灵活分配。

• 大模型向智能终端（边缘端）渗透，模型压缩和边缘侧计算性能提升是两大关键。目前从这两个方向上，都可以看到不错的进展预期，大模型在边缘端渗透初见端倪。这类场景我们认为率先会在手机、PC、智能驾驶、具身智能、元宇宙、工业控制等场景落地。

• 产业链角度，边缘AI核心在于引入边缘侧的AI能力，进一步增强边缘侧的算力能力、连接能力。重点包括AI芯片、算力/连接模组、边缘网关/边缘服务器/边缘控制器等硬件、AI算法/边缘计算平台等软件环节。从投资角度来看，建议优先围绕这几类产业链环节、兼顾业绩弹性优选标的。