科技巨头正在加大对端侧人工智能和“英雄所见

证券时报记者 赵梦桥 随着人工智能（AI）浪潮席卷全球，AI应用场景的探索也逐渐进入“深水区”。近期，科技巨头纷纷加大对端侧硬件的投入，标志着AI应用从云端向终端设备快速拓展。受益于计算能力的爆炸式增长，设备端人工智能正在以更快的响应时间和更好的隐私保护重塑消费电子行业。从设备形态的解读来看，不少基金经理认为手机作为一种相对成熟的应用，可以成为未来的“第一载体”。当然，AI眼镜也是有潜力的品类之一。因此，从投资端来看，端侧硬件品牌和上游供应链可能最先受益。此外，系统交互、语音识别等关键环节也有对手增加数量的机会。科技巨头正在加大对端侧人工智能的关注。近期，国内外各大科技巨头动作频频。 11月27日，阿里巴巴集团首款自主研发的夸克正式发布。该产品深度融合钱文大模型和阿里巴巴生态服务，具有导航、支付、AI问答等功能。 12月1日，字节跳动联合中兴推出搭载豆宝移动助手技术预览版的努比亚M153工程样机，并小批量销售。在国外，OpenAI和谷歌等科技巨头都发布了多款智能终端产品。华夏资管表示，这些巨头的集体行动并不是盲目跟风，而是源于端上AI盈利的清晰逻辑。例如，财报显示，工业富联三季度净利润大增62%产业链的利润密码——AI服务器和智能硬件组件的爆发式需求，直接让中国供应链企业受益。全球商业增长咨询公司Frost Sullivan预计，2029年中国端到端人工智能市场规模将达到3077亿元，年复合增长率达39.9%。与在“云端”完成计算不同，端侧AI是指模型将在终端设备上运行，计算推理在设备本地完成。用户指令和数据不会发送到云服务器。民生加拿大基金经理王悦认为，由于设备存储能力的原因，AI设备模型一般参数数量较少，只能完成轻任务；但它的响应速度和隐私保护都比云端模型更好，而且不依赖网络连接。云端AI开发更注重能力完成复杂的任务、思考的深度等。科技公司会注重模型的能力进行不断的迭代和训练；而端侧AI则更注重与硬件配合，以尽可能小的功耗完成轻型的端到端任务，更注重整理模型的适配以及应用程序的组合和调用能力。 “未来两者会更加合作，客户端负责处理简单的用户需求，包括调用app接口等，并在本地维护用户隐私数据。客户端无法处理的复杂需求则由保护更好、推理能力更好的云模型来完成，使其更加高效，隐私得到更好的保护。”王悦说。手机仍是“第一载体”，尽管国内外科技巨头围绕设备端AI的活动频繁，但大多集中在AI g等产品上。美女、AI音箱、专属智能终端。不少基金经理表示，作为第一流量入口，手机依然是端侧AI的第一载体。王悦指出，从短期发展来看，手机仍然是最符合逻辑的应用场景：首先，相比智能眼镜等新品类，手机拥有更成熟的硬件，在移动互联网时代已经拥有成熟的运营商，使用起来最为便捷。其次，手机厂商与上游软件厂商拥有完整的生态系统和合作模式，在推动终端侧AI与软件的合作融合方面最快；第三，手机目前的用户群体最广泛，支付意愿最强，最有希望快速商用。 Nord Fund基金经理谢毅也持有类似观点。他表示：“大模型可以嵌入到各种终端产品中。目前，手机可能更合适一些。 “智能眼镜可能需要较长的推广期，但可能更适合特定的场景，比如AR导航、实时拍摄、医疗辅助、健康监测等，比直接取代手机更有可能创造一些新的使用场景。”当然，我们现在还很难直接判断会集成多少或哪些终端设备端AI。 “这需要我们时刻关注行业的变化。”华南地区一位公共投资研究员认为，从未来的解读来看，端侧AI将极大改变端侧产品的用途和能力，因此厂商将不断探索各种新形态。其中，智能眼镜是现阶段玩家选择的最具潜力的品类。端对端上线最顺畅的品类是，但从时间轴来看，端对端品类的形式还有很长的探索期。符合投资消费电子的逻辑。如果将端侧AI发展的脉络辐射到资本市场，目前消费电子的投资逻辑可以与其更加契合。在王跃看来，端侧AI投资的主要衡量标准是看产业价值链变化所带来的变化。可以重点关注消费电子创新链中的优质企业、能够与客户共同开发新形态端侧硬件的组装工厂，以及能够受益于日益增长的边缘存储需求的散热、存储、系统交互、语音识别等核心企业。 “此外，还可以关注有生态和品牌能力的终端厂商，一方面，他们有推广终端侧自主开发模式的资源和能力。王越说道。前述华南公共投资研究员认为，短期内，端侧AI将首先启动产业硬件创新，手机、玻璃等产品的量和布局将逐步增加，上游供应链（整机组装、关键零部件）将最先受益。同时，硬件终端品牌厂商经过前期的投入和探索，也将逐渐找到新的商业化路径，带动终端侧终端的发展。终端价值体量和渗透率进一步提升。谢毅还表示，受益于端侧AI的产业链包括提供算力的上游芯片厂、提供传感器等关键零部件的电子元器件及模组厂商、以及提供芯片制造服务的代工企业。组装。当然，识别产品的OEM厂商也非常重要。 “在选择标的时，我们目前更倾向于主机厂，因为他们离消费者环节比较近。如果他们发展得好，很容易形成一些品牌优势和市场认可度。另外，知名度也比较高。一般来说，江河涌动会造成更大的干扰。”谢毅说。景顺长城基金基金经理刘宇认为，未来的投资重点不仅会集中在算力的增长上，还会关注“如何让人变得越来越好、越来越人性化”。关注的不再是单一的硬件或软件，而是“脑-体-感”的协同生态系统。 “谁能更好地定义人机交互的新范式，谁能更准确地捕捉情感融合等新兴需求，谁就能在未来价值链中占据主导地位。”李宇说。泡沫阶段。今年的“科技热潮”市场推动许多人工智能个股的估值创出多年新高。因此，近期关于该行业投资“泡沫”的争论时常被提及。 “‘泡沫’的说法更多是由于市场对行业发展缺乏耐心。”王悦表示，一个新产品的出现通常需要长期的初期投入和用户思维的训练，而且投入不能抛开潜在收益而只注重短期回报。如果把投资和回报与现在的端侧AI甚至整个AI进行比较，净资产收益率（ROE）就很难了。但参考移动互联网的“烧钱”大战，我们可以看到，在确定性的行业趋势面前，供给侧可以承受一段时间的投入，并在找到C端的需求偏好后，通过快速商业化收回上述成本。工头们华南地区知名公投研究员也表示，目前，无论是苹果、三星、华为等各大手机厂商，还是云厂商OpenAi、Meta、谷歌、亚马逊等，都在加速开发自己的新设备AI产品。云厂商有动力为大型模型投入的初始成本寻找商业回收方式，而手机厂商也需要快速提升模型能力，以应对云厂商在硬件领域的竞争。未来，我们将会看到MGA各大厂商继续长期投入端侧AI，打造自己的“护城河”。 “因此，端侧AI的发展不能用简单的ROE来看待，行业还没有到泡沫阶段。”该人士表示。谢毅认为，不同的企业需要分开评估。如果是一家传统业务发展良好、AI新业务AI良好的公司，估值泡沫可能会小一点，因为核心市场估值和盈利相对匹配。然而，对于原有核心业务较弱、新业务尚未发展出有利局面的公司来说，如果其股价出现大幅上涨，那么估值很可能预示着一些泡沫。 特别声明：以上nillalaman（如有的话，包括照片或视频）由自媒体平台“网易号”用户上传发布。本平台仅提供信息存储服务。 注：以上内容（包括图片和视频，如有）由网易HAO用户上传发布，网易HAO为社交媒体平台，仅提供信息存储服务。