前言：智能手机终于迎来革命性的新变化，市场普遍认为生成式AI将对智能手机带来革命性影响，催化新一轮换机高峰，带动手机市场量价齐升并迎来生态格局变化。本篇就来说说AI手机。
特别说明：
有看官对我各种系列觉得好奇，想问问我是如何分类的。这里统一回复下：
对于任何的题材实际都要经历四个阶段，分别是：萌芽、成长、爆发和衰退。我不同的系列实际对应的就是不同的阶段。
萌芽阶段：依赖于专业深度和人脉广度，像21年6月和大家全网首次分享「元宇宙」题材就是如此，限于规则关系，这部分内容我分享的很少，如果时机成熟，可以多分享一下。
成长阶段：依赖于资金厚度和政策力度，像连续2年的年度总结中我都谈到的储能就是如此。这是我分享的主要内容，也就是「前瞻系列」的由来。
爆发阶段：依赖于市场氛围和专业深度，像去年初和今年末爆发的数字经济概念就是如此，爆发阶段的确是大家已经熟悉的赛道，但赛道能不能挖掘出新意，决定了你的收获，像去年数字经济，我率先分享了温控赛道，这就是「风口系列」的由来。
衰退阶段：潮起就有潮落，这阶段或许还比较火，但问题就明显了，国内的投研圈也是报喜不报忧的多，有的也会被掩埋，我会尽我所能给大家做「吹哨人」。
本篇目录
1.手机产业目前的现状
2.手机端能发挥AI大模型的作用吗？
3.AI手机带来哪些变化？
4.除了整机厂，还有哪些环节收益？
5.相关上市公司
6.独家核心提示
一，手机产业目前的窘境
1.2023年全球与中国智能手机出货量跌幅收窄，2024年有望实现反弹。
根据IDC数据，23Q3全球智能手机出货量3.03亿部，跌幅收窄至0.1%；23Q4出货量3.26亿部，出货量同比增速由负转正达到8.5%。中国市场的出货量增速也在2023Q4由负转正达到1.2%，在连续10个季度同比下降后首次实现正增长。
2.重大创新是手机换机潮的核心驱动力。
2007年iPhone初代发布，再到2010年4G兴起，智能手机与功能手机的使用体验拉开明显差距，智能手机因此开始大范围取代功能手机，出货量进入持续多年的快速增长期。此后，智能手机在摄像头、屏幕等硬件设计上继续微创新。而近几年智能手机无论是革命性的还是微创新都陷入瓶颈，换机周期大幅拉长，根据Techlnsights，2023年全球智能手机换机周期创新高（51个月），换机率创新低（23.5%）。AI技术正为智能手机市场注入新的活力，若AI手机实现使用体验的革命性创新，将复刻智能手机取代功能手机的高速增长。
3.大模型驱动智能化升级，将成为新一代AI手机的核心特点
AI大模型，如GPT-4表现出在多种任务上的卓越性能，包括自然语言理解、对话生成和复杂的推理任务。这些模型的复杂性和所需的计算资源远远超出了传统手机应用的范畴，但它们的成功激发了将更先进的AI能力集成到移动设备中的愿景。是是例如，手机可以使用AI模型来优化语音、图像处理等传统加速任务，并提供高度个性化的推荐，甚至进行实时的语言翻译和复杂的对话交互。
二，手机端能发挥AI大模型的作用吗？
能否通过本地运行AI大模型提升智能化体验将成为新一代AI手机发展的关键。根据OPPO 《AI手机白皮书》的定义，新一代AI手机需要支持包括Stable Diffusion和各种大语言模型在内的Gen AI模型在端侧运行，而为了更高效地运行大模型， NPU算力应大于30TOPS。
1.AI大模型在云端与终端混合运行将是一段时间内的主流解决方案
AI大模型可以按照云端运行、终端运行、混合运行三种模式在手机上落地，其中混合运行或许是当下生成式AI规模化扩展的最优解，也是各大厂商AI手机普遍采用的思路。以三星S24为例，简易AI应用如通话语音翻译离线运行，复杂应用如文生图、圈选即搜则由Google等云端大模型提供支持。
2.大模型轻量化与硬件性能突破将支撑本地运行更强大AI大模型
大模型压缩技术加速突破。高通的实验数据表明，在借助高通的量化感知训练后，不少AIGC模型可以量化至INT4模型 ，与INT8相比，性能提升约90%，能效提升大约60%。
核心硬件配置升级支撑更高参数量模型的本地化部署。各大手机厂商也开始在手机中配置12/16G甚至更高的的DRAM容量，为更高参数的大模型运行提供基础。
三，AI手机带来哪些变化？
1.AI赋能操作系统内核，个人智慧助理式操作系统成为趋势
AI手机操作系统竞争再度升级，手机操作系统不再局限于界面和应用，而是向更智能、个性化的方向迈进。未来有望通过自研端侧大模型赋能操作系统“个性化成长”，加持意图识别人机交互，基于用户自己的行为和数据去学习和理解他的意图，形成个人智慧助理式个人化操作系统。
2.“堆叠硬件”竞争局限有望被打破，大模型能力决定红利分配
AI手机发展将推动智能手机市场进入新的竞争阶段。随着华为在市场上的重新崛起，防守市场份额并投资开发全新的亮眼功能成为其他厂商聚焦重心，AI成为关键因素，有望打破原有“堆叠硬件”的竞争局限，刺激创新加速并深刻改变商业模式，大模型能力决定红利分配方式。手机厂商与大模型厂商竞合并存，市场发展红利进一步向头部集中。
不同于堆叠硬件的简单粗暴模式，培育优质大模型周期长、成本较高，未来市场格局或将向头部手机厂商自研AI，头部大模型厂商赋能尾部手机厂商（不排除会如SOC出现高通、联发科一样出现独大的大模型厂商）方向演变，市场发展红利将向头部手机厂商与大模型厂商集中。
3.手机厂商深入参与各大核心环节，对行业发展具有重要话语权
模型、操作系统、芯片以及应用的进展决定AI手机的进度。区别于PC行业中Wintel生态的封闭性，手机厂商拥有更大的自主权和选择空间，可在模型、操作系统、应用甚至芯片上选择自研路线，因而手机厂商对AI手机的发展具有重要话语权。
4.具有高算力与本地部署大模型的AI手机销量有望快速增长
由高端机型向中端机型渗透，AI手机渗透率将快速提升。2024年起，新一代AI手机出货量将大幅增长。根据OPPO《AI手机白皮书》，2024年全球新一代AI手机出货量将达到1.7亿台，占全球手机市场15%；2024年国内出货量将达到0.4亿台，并在2027年升至1.5亿台，占中国手机市场的51.9%。
5.AI有望推动智能手机价值量提升
AI技术融入智能手机将加速硬件规格的升级。智能手机厂商可借助AI手机创新及相关卖点推动ASP持续增长。
四，除了整机厂，还有哪些环节收益？
1.SOC：集成高性能CPU和GPU，嵌入专门AI处理单元
根据实际需求集成不同的功能模块，手机SOC集成度不断提升。在不断更迭的用户需求以及技术进步的驱动下，计算架构正在不断演进。当前 SoC已成为功能最丰富的硬件，集成了 CPU、GPU、NPU、ISP、调制解调器（基带）、协处理器、DSP、内存等不同功能模块，部分 SoC还集成了电源管理模块、各种外部设备的控制模块。
生成式AI需要多样处理器。SOC通过NPU和异构计算开启终端侧生成式AI。NPU专为实现低功耗加速AI推理，并随新AI用例、模型和需求发展不断演进。
2.存储：大模型要求足够空间部署，内存容量有待进一步提升
据联发科介绍，130亿参数AI大模型大概需要13GB内存 (INT8)才能运行，但是目前智能手机平均内存不足6GB，高端手机平均内存仅9GB，未来需要进一步提升内存容量。延迟是AI应用性能的关键，需采用UFS和LPDDR等高速存储类型和接口标准。
3.散热：AI大模型本地运行需要更强的散热性能
5G已经推动了一轮手机散热系统的升级，热管/均热板+石墨散热片的整体解决方案成为主流、AI大模型本地长时间运行的场景需要较强散热。
4.电池与电源管理：更多功耗要求电池续航能力不断升级
移动性是智能手机的核心特征之一，而不断的推理任务将使得手机耗电加快，电池系统的续航能力需要不断升级，能量密度提升推动电池容量增长，电源管理IC也要配套升级。
5.光学：AI打开手机摄像潜力，推动手机光学持续优化创新
AI有望更充分地挖掘智能手机摄像头的潜力，向专业相机看齐，并对摄像头性能提出更高要求
6.射频： AI技术增强数据传输性能，保障云端混合的AI手机体验
AI手机采用混合AI部署模式，通过终端和云端的协同工作，旨在增强个性化服务、隐私保护、可靠性和效率。该体验在很大程度上受到网络连接速度、能耗和稳定性的影响。这种依赖关系并非单向的；AI技术也在积极用于改进数据传输性能。例如，业界领导者高通已经将AI集成到其5G和WiFi解决方案中，以优化连接性能，从而形成了一种相互促进的关系。
7.钛合金结构件：革新消费电子传统制造工艺与材料，将与AI共同提升手机附加值
钛合金轻量化和高强度特性使其适用于3C领域，已成为旗舰手机的理想材料。AI手机首先定位于旗舰机型，旗舰机型配备钛合金结构件有进一步提升产品附加值的作用。
五，相关上市公司
为方便大家对我每天整理的题材、概念涉及的个股进行收集、归纳、整理，即日起，我按照发布时间将每天涉及的板块个股做合集清单，方便大家翻阅，见下图
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六，独家核心提示
「前瞻系列」，自然是有些超前的，超前并不等于没有表现，但至少说明目前还没有被市场充分挖掘，而其中最容易出现的就是个股行情带动板块行情，所以在个股的把握上更为重要，这时候特别要关注「公司业务匹配度」的情况，也就是「高匹配度个股核心内容解读」中的内容，只有关联度高才能有持续表现。
以上是我自己研究的方向和思路，也就是和大家一起分享下。
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