基于成本、能耗、可靠性和时延、隐私、个性化服务等考虑，端云混合的AI才是AI 的未来，高通认为终端AI 能力是赋能混合AI 并让生成式AI 实现全球规模化扩展的关键。

百亿参数开源MoE 大模型Mixtral 8x7B 再掀热潮，性能超LLaMA2-70B，对标GPT-3.5。MoE（混合专家模型）通过将任务分配给对应的一组专家模型来提高模型的性能和效率。Mixtral 8x7B 的专家数量为8 个，总参数量为470 亿，但在推理过程中仅调用两个专家即只调用130 亿参数。

我们认为MoE 或为现阶段大模型平衡成本、延迟以及性能的最优选择，叠加开源模型本身高灵活性、安全性和高性价比特点，Mistral AI 的开源MoE 轻量化模型可能是未来最适合部署于终端的模型。目前，高通、联发科、英特尔、AMD 等龙头芯片厂商都推出了终端AI 芯片,能跑十亿甚至百亿量级大模型。后续类Mixtral 8x7B 的SMoE 模型在高性能基础上继续压缩的话，很大几率可以装进终端设备实现本地运行。SMoE 轻量模型大幅降低了训练的门槛和成本，且由于在推理时只激活少部分参数，保持较高性能的同时能适应不同的计算环境，包括计算能力有限的终端，降低推理成本且将催生更多大模型相关应用。

2024 年有望成为终端智能元年，看好拥有终端资源、深耕场景、掌握行业knowhow、积累了海量数据的B 端和C 端公司。1）未来每台终端都将是AI终端，包括AI PC、AI 手机、AI MR 等，这将带来全新的用户体验。2）AI PC有望成为“AI+”终端中最先爆发的。英特尔预计全球今年将交付4000 万台AIPC，明年将交付 6000 万台，预估2025 年底AI PC 在全球PC 市场中占比将超过20%；微软AI PC 预计于今年亮相。3）随着大模型逐步发展，尤其是多模态能力增强，更广泛的AIoT 设备也迎来了更新换代的重要机遇。3）B 端私有化部署也是AI 应用的重要方向，关注边缘侧AI。4）鸿蒙：提供顶级流畅连接体验，大模型有望赋能奔赴万物智联下一站。

人形机器人是大模型应用的重要硬件载体，也是终端智能发展的核心方向。1）人形机器人是目前具身智能最好的形态，因为它们有着与人相似的外观设计，能更好地适应周围的环境和基础设施。2）端云混合的“大脑”让机器人既能处理复杂和高强度的计算任务，又能实时进行信息处理和分析。

建议关注：1）算力基础：中科曙光、神州数码、浪潮信息、高新发展；2）AIPC：华勤技术、龙旗科技、联想集团、星环科技-U、海光信息；3） 终端鸿蒙：

润和软件、九联科技、东方中科、软通动力、欧冠杯软件国际、拓维信息、初灵信息；4）拥有丰富的终端资源：海康威视、大华股份、科大讯飞、萤石网络、漫步者；5）B 端应用：北路智控、智洋创新、云涌科技、商汤-W、云从科技-UW。

风险提示：AIGC 技术突破不及预期、终端智能需求不及预期、宏观经济增长不及预期、国际环境变化。

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转自西部证券股份有限公司 研究员：郑宏达