2024年怎么看AI PC的市场空间

2024年怎么看AIPC的市场空间1AIPC将深入变革PC产业，颠覆传统硬软件形式经过30多年的发展，PC形式经历了桌面PC-笔电-平板电脑的变化，渗透率已接近天花板，人们对传统PC的需求更多来自于自然的换机周期。从出货量看，PC整体呈现周期性的特征。2020-2021年影响，对远程办公、在线娱乐等需求增多，带动了PC的一波需求。但随着人们生活回归正常，PC供给过剩，PC产业出现了两年的下行调整。生成式AI和LLM的飞跃式发展，深刻变革了个人生活与工作模式，加速各行各业实现智能化转型。AI技术需要在实际场景中得以更深入的应用，AI发展正从软件主导转向硬件+软件并行驱动，而智能设备作为人工智能触达终端用户的终极载体，正成为AI未来发展与落地的重要突破口。AIPC将AI模型与PC结合，为PC产业带来硬件架构设计、交互方式、数字内容、应用生态等方面的变革。PC作为一种通用的生产力平台，既能承载以消费内容为主的生活娱乐场景，也能承载以创作内容为主的工作和学习任务。AI模型的引入使得PC作为全场景个人通用设备的属性进一步强化，从而实现内容消费体验和内容创作效率的全面提升。PC通过更加专业复杂的键鼠交互、数字笔交互、触控交互等方式，为用户提供更为精准和专业的操控手段。这对于AI在专业性的任务，比如图形设计、编程等领域发挥更大作用。作为高精确度的交互平台，PC使得AI模型能准确接收和处理高度复杂的用户任务。从硬件层面来看，PC的通用计算能力强劲，并通过长期优化在性能、成本、体验方面达到极佳配置，是个人计算设备中拥有最强性能的通用计算平台，兼具强算力与便携性。AIPC是一个包含AI模型和应用的硬件设备结合体。它承担了原有的生产力工具和内容消费载体的职能，且能够本地运行AI模型、创建个性化的本地知识库，实现自然语言交互。AIPC通过集成AI计算单元的方式提供混合AI算力，并依靠开放生态来满足不同场景的需求。在满足生产力提升的同时，AIPC也能通过本地数据存储和隐私及数据保护协议来保护个人隐私和数据安全。AIPC是为每个人量身定制的个人AI助理，不仅提高生产效率，简化工作流程，且更好的掌握用户的使用习惯，保护个人隐私和数据安全。AIPC是对传统PC的深刻颠覆。AIPC可针对工作、学习、生活等场景，提供个性化的创作、个人助手、设备管家等个性化服务。基于终端厂商的定制化设计，场景化的功能预设以及对用户需求的不断挖掘，在丰富的模型和应用生态支持之下，AIPC所具备的个性创作、个人助手服务以及设备管家等能力，能够在工作、学习和生活娱乐等场景中分别体现出多样性的价值。各大PC厂商与微软、高通、AMD、英特尔等合作共同推动AIPC的研发设计和产品落地，2024年将陆续看到各品牌的AIPC产品上市。2024年将成为AIPC的元年。3月27日，英特尔携手微软联合公布了对于AIPC的定义标准：需要有NPU、CPU和GPU，并支持微软Copilot，键盘直接有Copilot物理按键。CPU、GPU和NPU每个元件都有AI专用加速功能，上述各部分可根据计算类型分配AI工作。NPU可为照片、音频和视频处理等低强度AI提供卓越效率，比云端计算响应时间更快，延长续航并提高性能，同时终端处理确保数据安全。GPU和CPU用于更重的AI任务，因同时执行多个AI模型可能会使运算能力有限的NPU过载；如果需要，NPU和GPU甚至可合作运行大语言模型。AI模型对内存容量和速度也有更高的要求，内存容量大小让模型更大更准确，内存速度提供更高的性能；执行大语言模型时内存容量将成为关键因素，某些工作可能需要16GB甚至32GB内存。对Copilot软件和Copilot物理按键的支持则更多是厂商基于自身商业因素考量而推出的企业产品标准。微软于3月22日推出其首款AIPC——SurfacePro10商务版和SurfaceLaptop6商务版。两款AIPC均搭载了英特尔酷睿Ultra处理器、为生成式AI设计的NPU和Copilot键。微软将Copilot的AI能力集成在AIPC中，通过Copilot与用户完成AI交互，而不需要下载任何第三方AI软件。微软利用AI模型强大的自然语言理解能力，提升PC理解用户需求的能力，而且Copilot会记住用户的操作习惯，更贴合用户个性化的需求。通过集成NPU，两款AIPC能够为用户提供包括WindowsStudioEffects和实时字幕等在内的AI功能，并且能让企业和开发者们构建自己的AI应用程序和体验。新搭载的Copilot键可以一键启动AIPC的Copilot体验，更快地调用Copilot为用户做事。2AIPC市场空间测算2.1AIPC主机市场规模预测PC周期复苏+AIPC催生市场新需求，未来2-3年有望迎来新一轮PC换机周期。根据IDC数据，21Q4-22Q4全球PC出货量呈现下降态势，23Q1跌至低点仅为5690万台；23Q2-23Q3同比降幅在收窄，出货量呈现环比回升态势。23Q4全球PC出货量6710万台，同比基本持平，从趋势看在逐季向好。从AI赋能来看，个人电脑中AI功能的增加和创新将催生市场新需求。新供给创造新需求，AIPC通过集成更强的硬件配置以及新的Windows操作系统，个人电脑将配备更多高效的AI功能，叠加其他AI工具在商业和生产力软件的广泛应用，AIPC市场有望迎来快速增长。从操作系统升级时间来看，未来Windows10停更将成为PC换机潮的重要推力。根据微软官网披露信息，Windows10将于2025年10月14日停更，届时Windows10所有版本将全部终止支持。而更高级别的Windows11系统对电脑有更高硬件配置的要求，意味着仅支持Windows10或更低系统配置的旧式个人电脑将难以适用。从系统市场份额来看，当前Windows10的近七成市场份额代表着未来广阔的换机空间。根据statcounter数据，截至2023年12月，Windows10的市场份额为67.4%，Windows11市场份额为26.5%。在Windows10停更的背景下，PC有较大的换机空间。我们从量价角度来分析AIPC市场的空间。从渗透率和历史出货趋势来看，2009年后PC逐步进入存量市场，其销售呈现周期特征，2019-2023年出货量在2.54-3.5亿台之间波动。对于搭载大模型的AIPC未来的出货，我们假设如下：1）2024~2030年全球PC整体出货CAGR为2.5%-3%；2）参考智能手机历史渗透率走势（2007-2011年五年渗透率近30%），考虑到生成式AI的迅猛发展、以及Windows操作系统的更新等，AIPC或有更快的渗透速度，2024-2028年五年渗透率或达到40%；3）增加基于AIPC渗透率变化的敏感性分析。基于以上假设，我们预计搭载了大模型的AIPC到2027年出货量9000万台左右（渗透率30%），到2030年出货量超过1.8亿台（渗透率60%）。价格方面，参考IDC对消费级市场、中小企业市场和大型企业市场AIPC平均单价的预测，预计AIPC的平均价格区间800-1000美元。我们预计搭载了大模型的AIPC到2027年市场规模800亿美元左右（渗透率30%，ASP超900美元），到2030年市场规模1800亿美元左右（渗透率60%，ASP达到1000美元左右）。2.2AIPC芯片市场规模预测主处理器、存储和屏幕是传统PC的成本三大件，由于AIPC有本地运行大模型的要求，主芯片（即算力）和存储将是其主要的升级方向。传统PC在主芯片架构上以“CPU+GPU”的方式为主流方案。作为设备、边缘计算和云技术的混合体，AIPC将不仅具有强大的计算能力和先进的AI技术，还带来了创新的交互方式和视觉体验，满足新的生成式AI工作负载需求，同时还可为用户提供量身定制的体验。在芯片架构设计上，AIPC最重要的是嵌入了AI芯片，形成“CPU+GPU+NPU”的异构方案。通过嵌入NPU的算力性能，提升终端AI能力，并更好地提升性能、控制功耗；为了适配AI应用和越来越强的NPU算力，CPU和GPU的性能也会有相应提升。在AI深度学习应用中三者有不同分工，训练阶段会使用CPU或GPU执行通用计算任务，而推理阶段或利用专门的NPU来提高效率。2023四季度，各大芯片厂商相继推出带NPU的算力处理器。英特尔于2023年12月14日发布代号为MeteorLake的酷睿Ultra处理器，这是英特尔首款配备集成式的神经网络加速单元（NPU）的酷睿处理器，用于在PC上带来高能效的AI加速和本地推理体验。MeteorLake首次采用3DFoveros封装技术的客户端芯粒设计，采用Intel4制程，集成Intel锐炫显卡，带来了独立显卡级别的性能。AMD于12月6日的AdvancingAI发布会上发布了锐龙8040系列移动处理器。锐龙8040系列基于Zen4CPU架构、RDNA3GPU架构、XDNANPU架构，通过进一步提升各部分的频率和效率，带来更好的AI性能。高通于10月的骁龙峰会上推出用于PC端的骁龙XElite芯片，可支持在终端运行130亿参数的大模型。代号为MeteorLake的酷睿Ultra系列处理器前期主打移动端的笔电办公。根据英特尔的官方指导价，CoreUltra7平均价格为480美元，相比英特尔最新的第14代Corei7处理器，其价格提升了21.8%；CoreUltra5平均价格为356美元，相比英特尔最新的第14代Corei5处理器，其价格提升了36.9%。参考英特尔CoreUltra处理器价格，对于搭载大模型的AIPC算力芯片市场，我们假设如下：1）高端机型算力ASP参考CoreUltra7的均价，中端机型算力ASP参考CoreUltra5的均价，并考虑到竞品主打性价比的策略，AIPC高端机算力芯片ASP为450美元，中端机算力芯片ASP为320美元；2）AIPC推广前期以高端市场为主，后期逐步向中低端市场渗透，带来相应的算力芯片高中低端比例的变化；3）增加基于AIPC渗透率变化的敏感性分析。基于以上假设，我们预计搭载了大模型的AIPC算力芯片在AIPC渗透率达到30%时市场规模超过340亿美元，在AIPC渗透率达到60%时市场规模超过670亿美元。在计算性能大幅提升的同时，存储特别是内存也将拓展至更大的容量，以满足大算力缓存的需求。根据存储大厂美光科技的数据，预计每台AIPC的DRAM容量或增长4-8GB，平均SSD容量也会增加。联想最新搭载英特尔CoreUltra7处理器的ThinkPadX1Carbon2023，其主力配置也达到32GB内存+1T/2TSSD，相比上一代增加了16GB的内存和512-1024GB的SSD。对于AIPC存储的增量市场，我们假设如下：1）参照DRAM和SSD的价格走势和价格区间，对新增4G/8G/16GB内存和512GBSSD做了价格敏感性分析；2）基于AIPC渗透率变化做了相关敏感性分析。基于以上假设，我们预计AIPC内存的新增市场规模有望超过70亿美元（渗透率60%，ASP为40美元），AIPC存储的新增市场规模有望超过70亿美元（渗透率60%，ASP为40美元）。3重点公司分析3.1AMD（AMD.O）RyzenAI是AMD在AIPC时代的战略武器。AMD的RyzenAI引擎基于全新设计的XDNA架构，可脱离网络和云端在本地执行AI工作负载，进而降低延迟、保护隐私。它也可以在端-云混合场景中运行，在云服务器和本地PC之间分配任务、协同加速。AMD在2023年初发布了锐龙7040系列处理器，第一次为X86处理器加入了独立的NPUAI引擎硬件单元。基于上一代锐龙7040系列处理器的笔记本产品已经有几十款，出货量数百万台，涵盖戴尔、联想、惠普、宏碁、华硕、雷蛇、小米等各大合作品牌。RyzenAI的应用不断拓展，合作伙伴包括微软、Adobe、Zoom、Cyberlink、Luminar，以及国内的字节跳动、爱奇艺等。RyzenAI驱动的加速功能目前已有100多个，尤其在AdobePhotoshop、PremierePro、AfterEffect、Lightroom等创意设计软件中，大量操作都可从中获得效率提升。AMD打造了全新RyzenAI软件平台，支持TensorFlow、PyTorch、ONNX等主流AI模型。AMD于2023年12月6日的AdvancingAI发布会上发布了锐龙8040系列移动处理器。锐龙8040系列基于Zen4CPU架构、RDNA3GPU架构、XDNANPU架构，通过进一步提升各部分的频率和效率，带来更好的AI性能。NPUAI性能算力从上代10TOPS提升到16TOPS，提升60％，也使得整体算力从33TOPS增加到39TOPS。锐龙8040运行Llama2大语言模型和视觉模型，性能可提升最多40％。基础性能方面，多线程性能提升最多10％，游戏性能提升最多80％，内容创作性能提升最多40％。锐龙8040系列总共有9款芯片，预计搭载该系列的电脑将从2024Q1开始发售。OEM品牌包括戴尔、惠普、联想、宏碁、华硕、雷蛇等。AMD下一代的“StrixPoint”处理器将在2024年内登场。StrixPoint将会升级到Zen5CPU架构、RDNA3.5GPU架构、XDNA2架构的新一代NPU，预计生成式AI性能增长超过3倍。3.2英特尔（INTC.O）英特尔于2023年10月19日启动AI加速计划，联结独立硬件供应商（IHV）和独立软件供应商（ISV），在2025年前为超过100万台PC带来人工智能特性，并由酷睿Ultra处理器率先推动。英特尔代号MeteorLake的酷睿Ultra处理器，是首款配备集成式NPU的酷睿处理器，为PC带来高能效的AI加速和本地推理体验。MeteorLake首个采用3DFoveros封装技术的客户端芯粒设计，采用Intel4制程，集成英特尔锐炫显卡，带来了独立显卡级别的性能。除了芯片产品外，英特尔还推出了AI推理和部署运行工具套件OpenVINO，在客户端和边缘平台上为开发人员提供了选择。该版本包括针对跨操作系统和各种不同云解决方案的集成而优化的预训练模型，包括多个生成式AI模型，比如Meta的Llama2模型等。3.3英伟达（NVDA.O）随着AI成为主流，英伟达披露其NVIDIARTXGPU的出货量超过1亿台，这些PC使用场景在新兴的生成式AI领域发挥着关键作用，为AI应用提供庞大的安装基础。英伟达于CES2024上推出了GeForceRTX40SUPER系列显卡新品。该系列显卡基于AdaLovelace架构，一共有三款产品：RTX4080SUPER、RTX4070TiSUPER和RTX4070SUPER。GeForceRTX40SUPER系列显卡具备强劲的游戏和生成式AI性能。GeForceRTX4080SUPER搭载16GBGDDR6X高速显存，可在4K下支持全光追游戏，比RTX3080Ti快1.4倍。在图形密集游戏中，拥有836AITOPS的英伟达DLSS帧生成提供了额外的性能提升，且RTX4080SUPER的速度是RTX3080Ti的2倍。GeForceRTX4070TiSUPER拥有更多核心，显存容量增至16GB，显存位宽为256bits，显存带宽大幅提升至672GB/s。NVIDIAGeForce高级副总裁JeffFisher表示，4070TiSUPER比3070Ti快1.6倍，开启DLSS3后比3070Ti快2.5倍。GeForceRTX4070SUPER的核心数量比RTX4070多20%，使其仅使用RTX3090的一小部分功耗就实现了超越RTX3090的性能。借助DLSS3，它的性能领先优势将扩大到1.5倍。在今年3月的GTC2024和GDC2024大会上，英伟达表述了以RTX为核心的AIPC正在利用英伟达数字人技术为商用和游戏领域创建一个“数字化身”的新时代。英伟达在这两场大会上重点展示了NVIDIAChatwithRTX的全面更新、NIM（NVIDIAMicroservices）的正式发布、基于TensorRT的AI应用加速等领域的最新进展。在针对开发者的层面上，英伟达表示：RTXAI平台，包括各种RTXGPU、RTXAI工具和软件SDK，能够帮助Windows开发人员创建领先的生成式AI功能，并令AIPC提供最佳性能支持。英伟达强调，针对搭载了专用AI加速硬件的AIPC，RTXAI平台在其中扮演着重要的角色，是整个AIPC的核心所在。在硬件性能层面上，新一代AdaLovelace架构的RTXGPU能提供的AI算力覆盖了20~1300TOPS的广袤空间。在产品形态上，RTXGPU也囊括了笔记本电脑、台式机、工作站乃至嵌入式产品等多个领域。在用户群体上，随着2018年RTXGPU面世以来，英伟达一直在加速向AI计算的转变，目前已经有超过1亿的用户在使用基于RTX的AIPC，同时面向AI市场领域的应用也超过了500款。从应用层面上，英伟达强调，RTXGPU能够为用户提供多种先进的AI应用。无论是居家还是办公，在使用提升工作效率和娱乐体验的软件时，都能充分利用RTXAI的力量。比如DLSS让游戏玩家可以在更高分辨率下，以更高帧率畅玩钟爱的游戏；创作者则可专注于创意本身，而无需在等待系统加载或重复乏味工作上浪费时间；开发者亦可以使用生成式AI进行原型设计和自动化调试，从而简化工作流等。3.4高通（QCOM.O）高通于2023年10月底的骁龙峰会发布了其首款用于PC端的处理器骁龙XElite。骁龙XElite专为生成式AI打造，采用高通OryonCPU，CPU性能为竞品的两倍。算力达到75TOPS，支持在终端运行超过130亿参数的生成式AI模型，针对70亿参数LLM每秒可生成30个to