东北证券李玖：从AI终端到全社会工业能力 中国在AI时代的机遇突出

上证报中国证券网讯(记者 刘怡鹤 王彦琳)在5月8日举行的2024年东北证券大科技投资策略会议上，东北证券电子产业首席分析师李玖从AI终端的计算能力和闪存向全社会的计算能力网络和工业水平介绍了AI时代的中国机遇。

与联想发布相结合《AI 在PC产业(中国)白皮书中，李玖对AI的定义 总结了PC的特点。AI PC可以进行多模式自然语言交互；将大模型压缩到合适的终端规模，压缩后仍然具有通用场景服务能力；推理需要很强的AI算率，终端标配当地的混合AI算率(主要是当地的，辅以边缘和云)；微调和人性化服务需要基于个人数据和隐私信息。AI PC的核心是客户专属的个人模型与PC相结合。

李玖认为，从市场上已经发布的新产品来看，行业已经形成了AI。 最低PC不成文门槛：AI算率（NPU）要达到40 TOPS，闪存(DRAM内存或VRAM显存)应达到16GB。AI终端给消费电子硬件带来的变化，首先是大算率，其次是大内存。

在终端计算率解决方案中，全球计算率供不应求，李玖对华为的“鸿蒙系统解决方案”持乐观态度。李玖强调，鸿蒙系统不是平替安卓等系统，而是超越它。核心是多端协同，即不同硬件和设备协同完成同一任务。《鸿蒙系统生态应用开发白皮书》展示了三种多端协同的使用场景:显示协同、交互协同和计算率协同。

李玖团队对此的理解是，当配备鸿蒙系统系统的硬件形成互联时(例如，当使用“超级终端”功能时)，所有硬件系统暂时将其组合为“同一系统”。在“同一系统”下，虽然不同的硬件终端在物理上没有有线连接，终端存储也没有安装在同一个PCB主板上，但终端之间的计算、存储和其他功能可以共享和相互调用。在分布式操作系统下，终端之间的互动实现了革命性的创新，如“跨端转移”、“多端协作”、“分布式硬件”等颠覆性的感觉。

计算率协同可以处理单个终端计算能力的不足，而不需要云计算能力。例如，当用户在手机或大屏幕上玩游戏时，他们使用计算任务(AI计算和图像渲染)来协助完成游戏应用(其他手机、平板电脑、笔记本等)。)，从而提高游戏帧率和画质。

“鸿蒙系统从系统上连接硬件和设备集群，利用集群的计算率完成同一任务，大大降低了AI等应用对端侧硬件计算能力的要求，实现了对计算能力要求较高的端侧任务的灵活处理。”李玖表示，开发者可以在终端和终端互动中展示更多的创新，中国的物联网软硬件生态将因鸿蒙系统而更加繁荣，中国物联网软硬件的竞争力将大大提高。

在李玖看来，在AI浪潮下的电子跑道上，虽然内存机会不如算率熟悉，但概率翻倍。内存和存储的区别在于，闪存和计算决定了即时运行应用程序的大小；存储决定了照片、文档和应用软件包的容量。

2022年，手机闪存和存储的高配置是8 今年AI手机配置已经上升到16GB。 未来512GB有望进一步翻倍至32GB 1TB。

运行更大的模型需要更大的内存，这意味着DRAM有望打开高增长；同时，为了实现更快的推理速度，需要更大的内存带宽，DRAM需要更接近CPU/GPU，高级封装、ABF载板等环节迎来机遇。

与消费电子的明星赛道摄像头相比，李玖使用了一个明星赛道摄像头。2019年上下，手机升级浪潮从一个摄像头增加到两个、三个甚至四个摄像头。作为一款拥有大量终端用户的消费电子产品，这一趋势给相机相关的光学器件等行业带来了可观的增量。

李玖对记者说：“我认为下一步的内存产业链将再现智能手机的‘光学时刻’，甚至可能翻倍。

对于云计算率，李玖认为AI应用将催生向流量需求的巨大东西。面向AI的数据中心网络要求服务器、交换机、计算卡/GPU芯片、光模块、PCB、实现连接器等硬件均衡发展。

值得注意的是，李玖提出，从更广泛的角度来看，AI的底座不仅仅是由计算率组成的。AI时代对社会工业水平提出了更高的要求。超大型数据中心给供电系统带来更大的压力，给碳中和和热管理带来更大的挑战，提高了运维服务的难度，进一步提高了系统储能的稳定性。AI生产力与各行各业紧密结合，其实是全社会工业能力的综合体现。

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