电子行业深度报告：AI端侧芯片：算-存-连 半导体侧迎来AI大机遇

　　终端的智能化是历史的必然，AI 加速了智能化的过程。端侧AI 作为对于算力、存力、连接有着高要求的技术创新，对硬件配置提出高要求，因此AI终端将优先出现在硬件设计等打磨成熟的现有智能终端体中，如手机、PC、汽车、可穿戴、机器人等领域。软、硬件的技术突破与生态协同让端侧AI成为可能。NPU 算力爆发式增长，从骁龙855 的7TOPS 到8Gen4 的80TOPS，3 年20 倍增长；内存带宽突破，如LPDDR5X 较LPDDR5 提升33%，满足百亿模型加载；模型小型化技术让70 亿参数模型可在手机运行。
　　AI 终端，算力是核心指标。根据Canalys 的定义，AI 手机硬性标准：1）专用AI 计算单元：SoC 需集成NPU/TPU 等专用硬件；2）端侧大模型运行能力：支持本地部署LLM 及生成式AI 模型；3）推理速度要求：端侧LLM 推理性能需＞10 token/s；4)图像生成时效＜2 秒；因此终端异构混合（CPU+NPU+GPU）算力是AI 规模化落地的必然要求。从旗舰级芯片性能梳理来看，主要应用于手机、PC、XR 算力等soc 芯片企业还是以海外大厂如高通、联发科、苹果等为主，国内厂商在手机、PC 等领域起步较晚，但在端侧IOT 领域表现优异，尤其是原来在音视频、机顶盒、安防监控等IOT 领域深耕的厂商，有望在眼镜、耳机、手表、玩具、汽车、机器人等AIOT 领域实现高速成长。端侧AI 对存储小型化、高性能以及低功耗提出了极高的要求，存算一体技术如三星PIM 方案、华邦CUBE 方案有望解决存储墙问题。
　　连接方面看好多模无线连接AI SOC 快速成长。以乐鑫科技为例，公司产品以“处理+连接”为方向，在物联网领域目前已有多款物联网芯片产品系列，“处理”以 SoC 为核心，包括 AI 计算，“连接”以无线通信为核心，目前已包括 Wi-Fi、蓝牙和Thread、Zigbee 技术，产品边界进一步扩大。泰凌微也发布自愿性披露公告，公司TL7 系列端侧AI 芯片进展顺利。
　　SOC 走向先进制程是必由之路，2033 年AI SOC 市场空间有望触达千亿美元。从硬件层面来说，我们认为端侧AI 行业技术核心两大趋势：一是制程工艺持续升级，从成熟制程向先进制程演进；二是架构创新加速，存算一体架构使算力提升的同时有效降低功耗。由于端侧AI 下游细分品类众多，我们参考Verified Market Reports 数据，预计到 2033 年全球 AI SoC 市场将达 900 亿美元，2024-2033 年复合增长率 15%。
　　建议关注：我们认为，模型小型化技术愈加成熟，算力、存力、连接各硬件环节持续升级，AI 终端爆发指日可待，尽管在AI 手机、AI PC 等主流端侧算力芯片国内厂商的起步时间较晚，但在端侧 AIOT 算力、存储技术方向、无线连接芯片国内厂商大有可为，有望实现弯道超车，值得注意的是，端侧AI 大趋势下，各赛道优秀公司具备跨赛道集成的优秀能力，如存算一体、带有算力的连接AI SOC 等，建议关注如下核心环节标的：
　　1）端侧算力SOC：瑞芯微、恒玄科技、中科蓝讯、晶晨股份、全志科技、炬芯科技、星宸科技、富瀚微、国科微等；2）端侧存力：兆易创新、佰维存储、普冉股份、东芯股份、恒烁股份、江波龙、德明利、香农芯创等；3）端侧连接：乐鑫科技、泰凌微、博通集成等。
　　风险提示：端侧AI 产业进展不及预期，消费电子景气度不及预期，技术发展不及预期
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