电子：云端之下 苹果端侧AI布局加速

　　投资要点：
　　苹果多层次布局AI 产品，成果不断发布
　　苹果在AI 布局相对低调，但是近期随着相关成果的对外发布，表明了其对AI 领域的高度重视。从相关布局看，苹果布局涵盖芯片硬件层、开发者框架和工具、各类针对端侧AI 的优化策略以及最上层的大模型和入口，正在全方位多层次的进行AI 布局。随着6 月份WWDC及后续发布会的进行，相关产品有望面世。
　　硬件： ARM 和统一内存架构业内领先，Flash-LLM 突围端侧AI 内存瓶颈，AI 任务中硬件优势进一步扩大
　　在AI 浪潮前，苹果手机和电脑芯片综合性能就业内领先，M 系列芯片更是将ARM 架构和统一内存方案推向大众消费市场。M 系列芯片由于采用统一内存架构，无需在多个内存池之间复制数据，进而实现了笔记本端最高128G 内存和400GB/s 的带宽。作为对比，英伟达RTX 4090 显存为16GB，英特尔Meteor Lake 最高支持120GB/s 的带宽。随着AI 负载的增加，苹果高内存和高带宽的优势将进一步扩大。
　　同时我们看到统一内存架构并非苹果率先提出，苹果作为芯片设计商、操作系统开发商、PC 品牌的多重角色，凭借对生态的强力把控，以M1芯片为硬件基础才得到了开发者的支持，实现了CPU、GPU 协作的高效性，硬件优势壁垒极高。23 年12 月苹果发布Flash-LLM 方案，结合存储的硬件特性，创新性提出利用闪存解决大模型运行的内存瓶颈，通过该方案端侧设备能运行的模型参数量达到了原来的2 倍。同时大模型在CPU 上的推理速度提高了4-5 倍，GPU 上推理速度提高了20-25 倍，合计可将1Token 的I/O 延迟从2130ms 降低至87ms。
　　软件和模型：端侧模型新思路，结合使用场景的模型路线除了30B 参数的MM1 模型外，苹果更多在端侧模型上进行布局。
　　2024 年以来陆续发布了ReALM、Ferret-UI 以及开源模型OpenELM。
　　ReALM 从智能终端与用户交互中常见的指代消解问题出发，结合AI新技术和特征工程为该类任务提出了全新的研究范式，8000 万参数模型性能与GPT-4.0 相当，大幅提升端侧AI 的可用性。Ferret-UI 更是从“如何让AI 更好的理解屏幕”这一问题出发研发模型，初级任务显著优于GPT-4V。同时高级任务上GPT-4V 更好的表现也展示了云端AI的优势所在，混合AI 将会是AI 的未来。OpenELM 模型提出了“分层缩放”策略，有效分配Transformer 模型每一层参数从而提高准确率，并降低约50%训练数据量，从实验结果看苹果提出的架构非常有效，为后续苹果端侧AI 模型的推出打下了坚实的基础。
　　投资建议
　　苹果在AI 领域的相关成果展现了其在端侧AI 领域强大的技术储备和领先性，后续有望落地到硬件产品。建议关注:苹果供应链：立讯精密、歌尔股份、鹏鼎控股、东山精密、长盈精密、国光电器、领益智造
　　端侧IC：恒玄科技、晶晨股份、乐鑫科技、中科蓝讯、瑞芯微、矩芯科技
　　其它整机品牌：传音控股、漫步者
　　风险提示
　　技术发展不及预期、场景落地不及预期、市场竞争加剧
【免责声明】本文仅代表第三方观点，不代表和讯网立场。投资者据此操作，风险请自担。

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