基于成本、能耗、可靠性和時延、隱私、個性化服務等考慮，端云混合的AI才是AI 的未來，高通認為終端AI 能力是賦能混合AI 并讓生成式AI 實現全球規模化擴展的關鍵。

百億參數開源MoE 大模型Mixtral 8x7B 再掀熱潮，性能超LLaMA2-70B，對標GPT-3.5。MoE（混合專家模型）通過將任務分配給對應的一組專家模型來提高模型的性能和效率。Mixtral 8x7B 的專家數量為8 個，總參數量為470 億，但在推理過程中僅調用兩個專家即只調用130 億參數。

我們認為MoE 或為現階段大模型平衡成本、延遲以及性能的最優選擇，疊加開源模型本身高靈活性、安全性和高性價比特點，Mistral AI 的開源MoE 輕量化模型可能是未來最適合部署于終端的模型。目前，高通、聯發科、英特爾、AMD 等龍頭芯片廠商都推出了終端AI 芯片,能跑十億甚至百億量級大模型。后續類Mixtral 8x7B 的SMoE 模型在高性能基礎上繼續壓縮的話，很大幾率可以裝進終端設備實現本地運行。SMoE 輕量模型大幅降低了訓練的門檻和成本，且由于在推理時只激活少部分參數，保持較高性能的同時能適應不同的計算環境，包括計算能力有限的終端，降低推理成本且將催生更多大模型相關應用。

2024 年有望成為終端智能元年，看好擁有終端資源、深耕場景、掌握行業knowhow、積累了海量數據的B 端和C 端公司。1）未來每臺終端都將是AI終端，包括AI PC、AI 手機、AI MR 等，這將帶來全新的用戶體驗。2）AI PC有望成為“AI+”終端中最先爆發的。英特爾預計全球今年將交付4000 萬臺AIPC，明年將交付 6000 萬臺，預估2025 年底AI PC 在全球PC 市場中占比將超過20%；微軟AI PC 預計于今年亮相。3）隨著大模型逐步發展，尤其是多模態能力增強，更廣泛的AIoT 設備也迎來了更新換代的重要機遇。3）B 端私有化部署也是AI 應用的重要方向，關注邊緣側AI。4）鴻蒙：提供頂級流暢連接體驗，大模型有望賦能奔赴萬物智聯下一站。

人形機器人是大模型應用的重要硬件載體，也是終端智能發展的核心方向。1）人形機器人是目前具身智能最好的形態，因為它們有著與人相似的外觀設計，能更好地適應周圍的環境和基礎設施。2）端云混合的“大腦”讓機器人既能處理復雜和高強度的計算任務，又能實時進行信息處理和分析。

建議關注：1）算力基礎：中科曙光、神州數碼、浪潮信息、高新發展；2）AIPC：華勤技術、龍旗科技、聯想集團、星環科技-U、海光信息；3） 終端鴻蒙：

潤和軟件、九聯科技、東方中科、軟通動力、中國軟件國際、拓維信息、初靈信息；4）擁有豐富的終端資源：海康威視、大華股份、科大訊飛、螢石網絡、漫步者；5）B 端應用：北路智控、智洋創新、云涌科技、商湯-W、云從科技-UW。

風險提示：AIGC 技術突破不及預期、終端智能需求不及預期、宏觀經濟增長不及預期、國際環境變化。

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轉自西部證券股份有限公司 研究員：鄭宏達