2024 年 01 月 02 日

巨头纷纷布局，AI PC 元年开启

计算机

投资评级：看好（维持）

陈宝健（分析师）

行业深度报告

chenbaojian@kysec.cn

闫宁（分析师）

yanning@kysec.cn

行业走势图

数据来源：聚源

 什么是 AI PC？——具备五大特性，或成为个人大模型普惠的第一终端

根据《AI PC产业白皮书》，AI PC具有五大特性：（1）内嵌个人大模型，拥有个性化本地知识库，（2）具备 CPU、GPU、NPU本地混合AI算力，（3）拥有开放的 AI 应用生态，（4）可运用自然语言交互，（5）拥有设备级个人数据和隐私安全保护。随着大模型的升级和用户规模的增长，云端 AI成本持续攀升，AI计算负载向边缘侧和端侧下沉将是大势所趋。PC 在场景、算力、安全性等方面优势显著，或将成为个人大模型普惠的第一终端：场景层面，PC模态交互能力丰富、承载场景全面，未来 AI PC 将成为个人秘书、助理和管家，商业落地路径顺畅；算力层面，PC 是个人拥有的性能配置最高的设备之一，可以支撑大模型低成本、高效率响应；安全层面，PC 是个人用户重要的本地存储终端，端侧大模型数据无需上传至云端，能够在保护隐私的前提下实现个性化的大模型体验。

 PC如何实现AI 功能？——异构计算下支持运行百亿级参数大模型

在 PC 端运行大模型的核心在于性能和功耗的平衡，英特尔酷睿 Ultra 和高通骁龙 X Elite 均采用 CPU+GPU+NPU 异构计算，其中高通骁龙 X Elite 已支持 PC 端运行经过压缩和性能优化的百亿级参数个人大模型。以采用分离式模块架构的英特尔酷睿 Ultra 为例，在异构计算下，（1）GPU 负责承载高性能、高吞吐量的AI应用，比如媒体、渲染和 3D 应用等；（2）NPU是专用的低功耗 AI引擎，适用于持续运行的AI应用；（3）CPU可以快速响应，适用于运行轻量级、单次推理的低延迟AI任务。根据英特尔测试，在异构计算下，Stable Diffusion 图像生成效率明显提升；视频剪辑工具剪映切换至下一代酷睿产品的 NPU 后，处理视频素材时的功耗和时长也明显降低。此外，根据工商时报报道，Windows 12 预计将于2024年6 月上市，或将引入大量AI技术。在底层芯片和操作系统的支持下，AI PC 有望加速落地。

 AI PC发展前景？——2024年或成为 AI PC元年，PC销售有望量价齐升随着科技巨头纷纷布局，AI PC有望加速渗透，根据 IDC报告，预计 2024年中国AI PC新机出货占比将超过 50%，AI PC 有望迎来发展元年。在AI PC 拉动下，消费市场将缩短换机周期、商用市场将加速智能化转型，PC 销售有望量价齐升。根据 IDC 数据，预计2027年中国消费和商用AI PC合计销售额将达 2308亿元，2023-2027 年复合增速达 90.5%，未来可期。

 投资建议

云端AI成本持续攀升，端侧 AI是大势所趋，随着科技巨头纷纷布局，AI PC有望加速渗透，2024 年有望迎来 AI PC 元年，建议重点关注。芯片端受益标的包括海光信息、龙芯中科等；软件端受益标的包括软通动力、中国软件国际、润和软件、中国软件、虹软科技等；智能硬件端受益标的包括科大讯飞、中科创达等。

 风险提示：技术发展不及预期；商业落地不及预期；政策支持不及预期。

1、什么是 AI PC？——具备五大特性，或成为个人大模型普惠的第一终端.. ... 3
2、 PC 如何实现 AI 功能？——异构计算下支持运行百亿级参数大模型....... .......................................................
3、 AI PC 发展前景？——2024 年或成为 AI PC 元年，PC 销售有望量价齐升. .................................................... .. 10
4、投资建议 ..... ............................................................ ...... 13
5、风险提示... .. 14

图表目录

图 1： IDC 预计具备 AI 算力的终端设备占比将持续提升...
图 2： PC 或将成为个人大模型普惠的第一终端....
图 3： AI PC可应用于工作、学习、生活等多个场景.. .... 4
图 4： AI PC 具备五大特性 .... .... 4
图 5：英特尔启动 AI PC 加速计划，目标 2025 年为 1 亿台 PC 实现 AI 特性. .... 5
图 6：高通发布下一代 PC旗舰平台骁龙 X Elite，支持运行 130 亿+参数的模型.
图 7：联想发布全球首款 AI PC，支持运行个人大模型.. ..........................................
图 8：英特尔于 2023 年 6 月公布酷睿 Ultra 品牌 .. .... 6
图 9： Meteor Lake 采用分离式模块架构，为英特尔 40 年来最重大的架构转变 .
图 10： Meteor Lake 首次内置 NPU，适用于持续的 AI 和 AI 卸载... ................................................... ..... 8
图 11：骁龙 X Elite 为 CPU、GPU、NPU 异构计算架构.. ...............................................
图 12：高通 Hexagon NPU 算力达 45TOPs..... ..... 8
图 13：在 NPU 支持下，Stable Diffusion 图像生成效率显著提升.. ........................................ ...... 9
图 14： IDC 预计 2024 年中国 AI PC 在新机占比将达 54.7% ... ........................................ ........ 10
图 15：预计 2027年中国中小企业、大型企业 AI PC新机装配比例分别为 88%、74%.. .........................................
图 16： AI 有望推动 PC 销售量价齐升 .. .. 11
图 17：预计 2027 年中国 AI PC 销售额将达 2308 亿元（单位：亿元）
表 1：受益标的盈利预测和估值 . .. 13

1、什么是 AI PC？——具备五大特性，或成为个人大模型普

惠的第一终端

云端 AI成本持续攀升，端侧 AI是大势所趋。随着大模型的升级和用户规模的增长，云端 AI 成本持续攀升。由于访问量激增超出了服务器的承受能力，OpenAI在 2023年11月一度暂停ChatGPT Plus 订阅。在英特尔、高通等芯片厂商支持下，终端设备 AI 能力将持续提升，AI 计算负载向边缘侧和端侧下沉将是大势所趋。根据 IDC《AI PC 产业白皮书》预测，2024年中国终端设备市场中将有 55%的设备硬件具备 AI 算力基础，预计 2027 年将进一步攀升至近 80%的水平，并进入平稳提升阶段。

图1：IDC预计具备AI算力的终端设备占比将持续提升

数据来源：《AI PC 产业白皮书》、开源证券研究所

PC在场景、算力、安全性等方面优势显著，或将成为个人大模型普惠的第一终端。（1）场景层面，PC模态交互能力丰富、承载场景全面，面向工作、学习、生活等场景，AI PC可以提供个性化创作服务、私人秘书服务、设备管家服务，商业落地路径顺畅；（2）算力层面，PC是个人拥有的性能配置最高的设备之一，可以支撑大模型低成本、高效率响应；（3）安全层面，PC 是个人用户重要的本地存储终端，端侧大模型数据无需上传至云端，能够在保护隐私的前提下实现个性化的大模型体验。

图2：PC或将成为个人大模型普惠的第一终端

资料来源：《AI PC 产业白皮书》

图3：AI PC可应用于工作、学习、生活等多个场景

资料来源：《AI PC产业白皮书》

AI PC具备五大特性，支持运行个人大模型。根据《AI PC 产业白皮书》，AI PC具有五大特性：（1）内嵌个人大模型，拥有个性化本地知识库，（2）具备CPU、GPU、NPU 本地混合 AI 算力，（3）拥有开放的 AI 应用生态，（4）可运用自然语言交互，（5）拥有设备级个人数据和隐私安全保护。

图4：AI PC具备五大特性

资料来源：《AI PC产业白皮书》

巨头纷纷布局，AI PC时代即将开启。英特尔启动AI PC 加速计划，目标 2025年为 1亿台PC实现AI特性，并即将发布首款AI PC 芯片；高通发布下一代PC 旗舰平台骁龙 X Elite，支持运行 130 亿+参数的模型；联想发布全球首款 AI PC，支持运行个人大模型。

（1）英特尔启动 AI PC加速计划，目标 2025年前出货 1亿台 AI PC，推出 300余项 AI加速的ISV功能。2023年 10月20日，英特尔在 on技术创新大会上宣布启动“AI PC加速计划”。“AI PC 加速计划”旨在联结独立硬件供应商（IHV）和独立软件供应商（ISV），在酷睿 Ultra 处理器的支持下，强化 PC 端的 AI 体验。根据计划内容，英特尔目标 2024年前推出超 300项AI加速的ISV 功能，2025年前为超过1 亿台 PC 配备 AI 加速器。英特尔初始伙伴包括 Adobe、Audacity、BlackMagic、BufferZone、CyberLink、DeepRender、Fortemedia、MAGIX、Rewind AI、Skylum、Topaz、VideoCom、Webex、Wondershare Filmora、Xsplit 以及 Zoom。

图5：英特尔启动AI PC加速计划，目标 2025年为 1亿台 PC实现 AI特性

资料来源：英特尔中国公众号

（2）高通发布下一代 PC旗舰平台骁龙 X Elite，支持运行 130亿+参数的模型。2023年10月25 日，高通在骁龙峰会上发布了面向PC端专为AI打造的下一代旗舰平台骁龙X Elite，推动终端侧AI的规模化扩展。骁龙X EliteAI引擎算力达75TOPS，支持运行 130 亿+参数的模型，连天助手可实现每秒处理 30 个 token，搭载骁龙 X Elite的 PC 预计 2024 年中面市，首批合作品牌包括宏基、华硕、戴尔、惠普、荣耀、联想、微软、三星、小米。

图6：高通发布下一代PC旗舰平台骁龙 X Elite，支持运行 130亿+参数的模型

资料来源：高通中国公众号

（3）联想发布全球首款AI PC，具备五大核心特质，支持运行个人大模型。10月 24日，在Tech World创新科技大会上，联想展示了全球首款 AI PC，支持运行个人大模型。10月31 日，英特尔、联想、爱奇艺签署三方合作备忘录，开启 AI PC领域的深度合作，加速 AI在应用端的落地。

图7：联想发布全球首款AI PC，支持运行个人大模型

资料来源：联想集团公众号

（4）英特尔即将发布首款 AI PC 芯片。英特尔于 2023 年 6 月公布酷睿 Ultra品牌，并将于 12 月 14 日发布第一代产品 Meteor Lake。Meteor Lake 基于 Intel 4 制程工艺打造，采用分离式模块架构设计，首次集成 NPU，支持在 PC 上实现高能效的 AI加速和本地推理体验。宏碁、华硕和微星已展示了搭载酷睿 Ultra处理器的笔记本电脑，预计未来将有更多PC厂商加入。

图8：英特尔于 2023 年 6 月公布酷睿 Ultra 品牌

资料来源：英特尔

Meteor Lake采用分离式模块架构，为英特尔 40年来最重大的架构转变。MeteorLake 由计算模块、SoC模块、图形模块、IO 模块四个独立模块组成，由Foveros 3D封装技术连接，像搭积木一样“堆叠”。英特尔表示，此次架构转变为 40 年来最重大的处理器架构变革。

具体来看，（1）计算模块（Compute Tile）：首次采用 Intel 4 制程工艺，在能耗比方面实现了重大进步。（2）SoC 模块（SoC Tile）：首次集成神经网络处理单元（NPU），支持高能效的 AI功能，兼容 OpenVINO 等标准化程序接口，便于 AI的开发及应用普及。此外，SoC 模块还集成了内存控制器、媒体编解码处理和显示单元，支持 8KHDR 和 AV1 编解码器以及 HDMI 2.1 和 Display Port 2.1 标准。（3）图形模块（GPUTile）：集成了英特尔锐炫图形架构，支持光线追踪和 Intel XeSS。（4）IO 模块（IO Tile）：集成 Thunderbolt 4 和 PCIe Gen 5.0。

图9：Meteor Lake 采用分离式模块架构，为英特尔 40 年来最重大的架构转变

资料来源：Tech Powerup、英特尔

2、 PC如何实现AI 功能？——异构计算下支持运行百亿级参数大模型

在终端运行大模型的核心在于性能和功耗的平衡，英特尔酷睿 Ultra和高通骁龙X Elite 均采用 CPU+GPU+NPU 异构计算，可以低功耗执行 AI 任务，X Elite 已支持在 PC 端运行经过压缩和性能优化的百亿级参数个人大模型。

（1）英特尔：Meteor Lake 首次内置 NPU，适用于持续的 AI 和 AI 卸载。在异构计算下，（1）GPU 负责承载高性能、高吞吐量的 AI 应用，比如媒体、渲染和3D 应用等；（2）NPU 是专用的低功耗 AI 引擎，适用于持续运行的 AI 应用；（3）CPU 可以快速响应，适用于运行轻量级、单次推理的低延迟AI任务。

图10：Meteor Lake 首次内置 NPU，适用于持续的 AI 和 AI 卸载

资料来源：新浪科技

（2）高通：骁龙X EliteNPU算力达45TOPs，支持运行 130亿参数大模型。高通骁龙 X Elite 采用自研 Oryon CPU 以及 Adreno GPU，还有一颗高性能 AI 硬件加速单元 Hexagon NPU，算力达 45TOPS，支持在端侧运行 130 亿参数的大模型。此外，骁龙 X Elite 还集成了独立的 Sensing Hub，包含了两颗 Micro NPU、ISP、DSP 以及独立的内存单元，可以在低功耗下执行AI任务。

图11：骁龙 X Elite 为 CPU、GPU、NPU 异构计算架构

资料来源：快科技

图12：高通 Hexagon NPU 算力达 45TOPs

资料来源：高通

根据测试，异构计算下，Stable Diffusion图像生成效率显著提升。根据英特尔测试，在 Stable Diffusion图像生成任务中：（1）全部由CPU 处理，时长为43.3秒，功耗为 40W；（2）全部由 GPU 处理，时长为 14.5 秒，功耗为 37W，相对效率提升至 3倍；（3）Unet+、Unet-由 NPU处理，时长为20.7秒，功耗为 10W，相对效率提升至 7.8 倍；（4）Unet+由 GPU 处理、Unet-由 NPU 处理，时长为 11.3 秒，功耗为30W，相对效率提升至 5 倍。视频剪辑工具剪映切换至下一代酷睿产品的 NPU 后，处理视频素材时的功耗和时长也明显降低，将 CPU 和 GPU 释放去满足用户复杂场景的算力需求，可以获得更流畅和更长续航的剪辑体验。

图13：在 NPU 支持下，Stable Diffusion 图像生成效率显著提升

资料来源：The Verge

此外，根据工商时报2023年12月报道，Windows 12预计将于2024年6月上市，或将引入大量 AI 技术。在底层芯片和操作系统的支持下，AI PC 有望加速落地。

3、 AI PC 发展前景？——2024 年或成为 AI PC 元年，PC 销售有望量价齐升

AI PC 有望加速渗透 2024 年将成为 AI PC 元年。随着巨头纷纷布局，集成了NPU 计算单元的 PC 将陆续推向市场，PC 端 AI 应用也将逐渐丰富，AI PC 也将由2023 年的 AI Ready 阶段迈入 2024 年的 AI On 阶段。根据 IDC 预测，中国 AI PC 占比将由 2023 年的 8.1%攀升至 2024 年的 54.7%，2024 年将成为 AI PC 元年。

图14：IDC 预计 2024 年中国 AI PC 在新机占比将达 54.7%

注：本图中的AIPC预测数据仅含AI笔记本电脑和AI台式电脑，不含AI平板电脑。2023年的AIPC均为AlReady设备。
数据来源：《AI PC产业白皮书》

在AI PC拉动下，消费市场将缩短换机周期、商用市场将加速智能化转型：

（1）消费市场：AI 对效率提升最为直接，AI PC 有望缩短消费者换机周期。考虑到效率提升对PC消费市场的刺激最为直接，在自媒体兴起的背景下，AI PC将大幅提升对文字、图像以及视频内容生产效率，有望缩短消费市场换机周期。

根据 IDC 数据，PC 消费市场的主流换机周期为 3-5 年，2022 年仅有 10%左右的用户有 2年内置换PC的计划。在AI PC拉动下，IDC 预计 2 年内换机用户将提升至 20%甚至更高，换机潮有望提前，同时消费群体向高端化发展。

（2）企业市场：AI 或成企业采购决策的关键因素，AI PC 加速智能化转型。根据 IDC8月发布的美国商用PC调查，IT 决策者表示AI是影响购买决策的最大因素，近一半的决策者表示会基于 AI性能更换PC品牌。

对于中小企业，由于组织架构简单，AI 赋能下有望显著提升协同办公、流程管理效率，提升员工人效，AI PC有望加速渗透。根据 IDC预测，预计 2027年 AI PC在中国中小企业的新机装配比例将达 88%，装配比例提升速度将快于消费市场。

对于大型企业，考虑到数据安全和部署的复杂度，AI PC带来的影响将体现在更长的时间维度中。根据 IDC 预测，预计 2027年AI PC 在中国大型企业的新机装配比例将达 74%，其中IT、互联网、金融和专业服务等行业的大型企业将率先导入。

图15：IDC 预计 2027 年中小企业、大型企业 AI PC 新机装配比例分别为 88%、74%

数据来源：《AI PC 产业白皮书》、开源证券研究所

AI有望推动 PC市场量价齐升，预计 2027年AI PC销售额将达 2308亿元。根据 IDC报告，随着需求的增长和 AI性能的提升，AI有望推动PC市场量价齐升，预计 2027 年 AI PC 销售额将达 2308 亿元，2023-2027 年复合增速达 90.5%。

具体来看：（1）消费市场，预计 AI 笔记本、AI 台式机单价分别为 5500-6500 元、4000 元左右，AI PC 销售额将从 2023 年的 141 亿元增至 2027 年的 1312 亿元，复合增速达 74.7%；（2）中小企业市场，预计AI笔记本、AI台式机单价分别为 5000-6000、3500元左右，AI PC销售额将从 2023年的 32亿元增至2027年的547亿元，复合增速达 103.3%；（3）大型企业市场，预计AI笔记本、AI台式机单价分别为 5500-6000、4000 元左右，AI PC 销售额将从 2023 年的 2.3 亿元增至 2027 年的 449 亿元，复合增速达 273.8%。

图16：AI有望推动PC销售量价齐升
消费市场AIPC平均单价

中小企业AIPC平均单价

消费市场AIPC销售额

大型企业AIPC平均单价

中小企业AI PC销售额
大型企业AIPC销售额

资料来源：《AI PC产业白皮书》、开源证券研究所

图17：IDC预计 2027年中国 AI PC销售额将达2308亿元（单位：亿元）

数据来源：《AI PC 产业白皮书》、开源证券研究所

4、投资建议

云端 AI 成本持续攀升，端侧 AI 是大势所趋，随着科技巨头纷纷布局，AI PC有望加速渗透，2024年有望迎来 AI PC 元年，建议重点关注。芯片端受益标的包括海光信息、龙芯中科等；软件端受益标的包括软通动力、中国软件国际、润和软件、中国软件、虹软科技等；智能硬件端受益标的包括科大讯飞、中科创达等。

表1：受益标的盈利预测和估值

证券代码	公司筒称	市值 (亿元) 2024/1/2	归母净利润 (亿元）			PE			评级
证券代码	公司筒称	市值 (亿元) 2024/1/2	2023E	2024E	2025E	2023E	2024E	2025E	评级
688041.SH	海光信息	1,682	11.77	17.70	24.26	142.9	95.0	69.3	买入
688047.SH	龙芯中科	438	-0.44	1.39	3.18	-	315.8	137.7	未评级
301236.SZ	软通动力	443	8.07	10.69	12.87	54.9	41.5	34.4	买入
0354.HK	中国软件国际	161	9.01	10.95	13.42	17.8	14.7	12.0	买入
300339.SZ	润和软件	204	1.80	2.86	3.83	113.4	71.3	53.3	买入
600536.SH	中国软件	305	1.00	2.91	4.55	306.0	104.9	67.1	未评级
688088.SH	虹软科技	157	1.48	2.22	3.06	105.6	70.4	51.3	未评级
002230.SZ	科大讯飞	1,044	10.10	13.21	17.23	103.4	79.1	60.6	买入
300496.SZ	中科创达	359	8.47	10.42	14.29	42.4	34.5	25.1	买入

数据来源：Wind、开源证券研究所（龙芯中科、中国软件、虹软科技盈利预测来自 Wind 一致预期，其他公司盈利预测来自开源证券研究所，港元兑人民币汇率为 0.9121）

5、风险提示

技术发展不及预期；商业落地不及预期；政策支持不及预期。

特别声明

《证券期货投资者适当性管理办法》、《证券经营机构投资者适当性管理实施指引（试行）》已于2017年7月1日起正式实施。根据上述规定，开源证券评定此研报的风险等级为R3（中风险），因此通过公共平台推送的研报其适用的投资者类别仅限定为专业投资者及风险承受能力为C3、C4、C5的普通投资者。若您并非专业投资者及风险承受能力为C3、C4、C5的普通投资者，请取消阅读，请勿收藏、接收或使用本研报中的任何信息。

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分析师承诺

负责准备本报告以及撰写本报告的所有研究分析师或工作人员在此保证，本研究报告中关于任何发行商或证券所发表的观点均如实反映分析人员的个人观点。负责准备本报告的分析师获取报酬的评判因素包括研究的质量和准确性、客户的反馈、竞争性因素以及开源证券股份有限公司的整体收益。所有研究分析师或工作人员保证他们报酬的任何一部分不曾与，不与，也将不会与本报告中具体的推荐意见或观点有直接或间接的联系。

股票投资评级说明

	评级	说明
证券评级	买入(Buy)	预计相对强于市场表现20%以上;
	增持(outperform)	预计相对强于市场表现5%～20%;
	中性(Neutral)	预计相对市场表现在一5%～+5%之间波动;
	减持(underperform)	预计相对弱于市场表现5%以下。
行业评级	看好(overweight)	预计行业超越整体市场表现;
	中性（Neutral）	预计行业与整体市场表现基本持平;
	看淡 (underperform)	预计行业弱于整体市场表现。
备注：评级标准为以报告日后的6~12个月内，证券相对于市场基准指数的涨跌幅表现，其中A股基准指数为沪深300 指数、港股基准指数为恒生指数、新三板基准指数为三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）、美股基准指数为标普500 或纳斯达克综合指数。我们在此提醒您，不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准。我们采用的是相对评级体系，表示投资的相对比重建议；投资者买入或者卖出证券的决定取决于个人的实际情况，比如当前的持仓结构以及其他需要考虑的因素。投资者应阅读整篇报告，以获取比较完整的观点与信息，不应仅仅依靠投资评级来推断结论。

分析、估值方法的局限性说明

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