电子行业深度报告：如何看待AI手机对端侧%26云端算力影响？——算力需求看点系列.docx

内容目录

TOC\o1-3\h\z\u端侧AI在手机场景中如何落地？ 4

如何理解端侧AI对云端算力的依赖？ 5

端侧运行AI优势明显，AI处理持续向端侧转移 5

受限于算力制约，端侧AI仍需依赖云端算力 6

高通、联发科发布旗舰SoC，端侧AI算力不断增强 6

云端、端侧算力仍存在差距，复杂场景下云端大模型更为适宜 7

如何测算手机AI算力需求？ 9

累计AI手机用户数如何定义？ 9

AI手机文本推理需求与端侧模型、端侧硬件的关系 10

单日单机算力需求（文本）测算 11

未来展望 12

风险提示 13

图表目录

图1：苹果AI功能的应用情况 4

图2：WritingTools功能介绍 5

图3：端侧运行AI的五大优势 5

图4：AI处理的重心向端侧转移 6

图5：生成式AI模型持续从云端分流到终端运行 6

图6：主流手机SoC性能梳理 7

图7：端侧、云端算力需求的差距 8

图8：大模型性能总排行榜（2024年12月） 8

图9：10B小模型性能排行榜（2024年12月） 9

图10：全球智能手机出货量及预测 9

图11：AI手机渗透率情况 10

图12：全球智能手机价格带情况 10

图13：文本大模型网站访问量周度数据（单位：万次） 11

图14：文本大模型网站访问量周度数据（单位：万次） 11

图15：豆包大模型2024年日均tokens使用量 11

图16：2024/10-12月豆包大模型各应用场景调用量 11

图17：手机AI算力需求（文本）测算 12

端侧AI在手机场景中如何落地？

苹果引领AI手机市场，端云混合推动AI落地。2024年6月，苹果在WWDC24上正式公布了AppleIntelligence（苹果AI），推出了一系列AI功能：（1）Siri升级：Siri实现了更丰富的语言理解能力和个人情境的感知能力，支持跨APP操作、语义索引、直接键入等功能。（2）文字处理：苹果AI推出了系统级写作工具，支持用户在邮件、备忘录、Pages等第三方应用中，实现校对、重写、调整措辞语气等功能；在文字汇总方面，实现了快速提取录音、邮件的摘要；此外，还能够帮助用户自动管理消息通知。（3）图像生成：苹果AI实现了ImagePlayground文生图、Genmoji表情、Imagewand优化草图、自定义记忆影片和消除图片干扰等功能。值得注意的是，上述功能大多直接通过端侧运行，云端用于弥补端侧算力的不足。苹果AI中使用了两种基础大语言模型：一个约30亿参数，用于设备端运行的AFM-on-device；一个更大型的，基于服务器的AFM-

server。在用户发出指令后，苹果AI会分析用户发出的请求，如果用户需要使用的模型已经超出了端侧AI的能力上限，这时云端AI才会介入。此外，苹果在近日新上线的IOS18.2Beta1中，已经实现接入OpenAI，将ChatGPT集成到Siri和写作工具中，用户可以切换使用GPT-4o以调用性能更强的云端模型。

图1：苹果AI功能的应用情况

数据来源：苹果，

在这里，我们重点介绍WritingTools（写作工具）的一些功能。包括校对文本、重

写不同版本，使得语气措辞恰到好处；并支持对文本进行总结、关键点提取、图表制作、分点总结的功能。根据我们的测评发现，除了Summary、KeyPoints、Table、List这四个较为复杂的功能仅支持接入网络的场景下使用，其他WritingTools功能均可以在无网

络的场景下直接使用。

图2：WritingTools功能介绍

数据来源：苹果，差评X.PIN，

如何理解端侧AI对云端算力的依赖？

端侧运行AI优势明显，AI处理持续向端侧转移

端侧运行AI模型，具有成本、能耗、性能、隐私和安全、个性化五大优势。

图3：端侧运行AI的五大优势

数据来源：高通，

考虑到端侧运行AI具有明显优势，越来越多的生成式AI模型从云端分流到终端运行。事实上，在生成式AI出现之前，AI处理便持续向端侧转移，越来越多的AI推理工作在手机、笔记本电脑、XR头显、汽车等边缘终端上运行。例如，手机利用端侧

AI支持许多日常功能，比如暗光拍摄、降噪和人脸解锁。随着生成式AI模型的缩小，终端算力的提升，能在终端运行的生成式AI模型更加多样。如今，具备AI功能的手机、PC和其他品类的便携终端数量已