核心观点：端侧AI是AI发展下一阶段，其具备独立性、低时延等性能，能够完成各种AI推理任务，大模型小型化、端侧AI框架开源等为终端硬件承载AI算法提供了可能；端侧AI芯片性能提升,存储、模组等升级打通了终端硬件运行AI算法的道路。AIPC、AIPhone作为端侧AI的核心持续向前发展，近期英特尔、高通、联想等国内外厂商持续发布相关产品、战略规划，打造智能终端的同时也完善相关产业生态，我们看好端侧AI产业进展。
　　端侧AI是AI发展下一阶段，大模型轻量化等技术推进端侧AI发展。端侧AI具备安全性、独立性、低时延、高可靠性等特点，能很好地完成各种AI推理任务。目前，多个大模型均已推出“小型化”和“场景化”版本，其轻量化提供了端侧运行基础。此外，对于数据精度例如INT4、INT8的支持优化、ExecuTorch等AI框架的开源，为端侧AI进展铺平道路。
　　端侧AI核心在于手机和PC，AIPhone和AIPC将开启新时代。从今年2月份举行的世界移动通信大会，高通展示了其手机端离线运行大模型，到5月份微软开发者大会高通展示其PC运行AI大模型，再到近期英特尔、联想等发布AIPC加速计划、发布首款AIPC等，可以看出，国内外厂商持续发力AIPhone和AIPC，端侧AI将走入新的时代。
　　AIPC核心升级在于芯片。AIPC不同于传统PC的主要之处在于其SoC芯片中要有AI模块，通过AI芯片中的NPU等模块为硬件终端提供算力支撑，从而运行端侧AI大模型。过去PC芯片主要是以Intel为代表的x86架构芯片，AIPC的提出要求了SOC芯片有AI算力，在端侧AI推理能力方面，过去手机上就搭载了NPU，高通经验积累深厚，Intel的笔记本芯片则是CPU+GPU。生态上，Windows也开始全力支持ARM体系，自去年开始了多轮支持Arm架构芯片的操作系统更新，高通大概率会在PC市场上拿到部分份额。除芯片外，DRAM、计算模组等有望迎来新的升级与市场机遇。
　　我们看好端侧AI产业进展，尤其是AIPhone和AIPC领域，其已有相关产品落地，将传统PC、Phone结合上AI能力有望带动整个PC、Phone产业链复苏；通过将大模型赋能终端硬件，AI应用浪潮将有望开启。
　　风险提示
　　人工智能模型技术发展不及预期：人工智能模型属于先进AI算法，若后续算法更新迭代效果不及预期，则会影响人工智能模型演进及拓展，进而会影响其商业化落地等，最终影响AIPC、AIPhone落地进展；
　　硬件研发不及预期：AIPC、AIPhone所涉及到相关芯片、存储、模组等，若相关硬件研发不及预期，则会影响相关产品落地，进而影响产业发展；
　　应用落地不及预期：端侧AI并非仅仅是硬件的升级，相关应用生态也非常重要，若后续应用落地不及预期，则会影响AIPC、AIPhone，甚至端侧AI进一步发展；
　　竞争加剧风险：在端侧AI发展旺盛的背景下，国内外各厂商均发力AIPC与AIPhone，众多参与厂商可能导致整体竞争格局恶化。