6月2日，邊緣計算概念股持續活躍，美格智能強勢漲停。

此前高通公司高級副總裁表示，高通正在從一家通信公司過(guò)渡到一家邊緣計算公司。

【資料圖】

國盛證券指出，與英偉達在計算能力相對應，高通在全球通信領(lǐng)域處于霸主地位，無(wú)論是從決定無(wú)線(xiàn)通信能力的基帶產(chǎn)品，亦或是決定手機性能的手機芯片，高通都擁有絕對的全球領(lǐng)先地位。而隨著(zhù)“算力”成為AI時(shí)代的最寶貴資源，高通不滿(mǎn)足于“通信”能力的領(lǐng)先，而是希望依靠通信能力和終端設備布局，從邊緣側進(jìn)軍被英偉達覆蓋的算力領(lǐng)域。

國盛證券認為，隨著(zhù)AI刺激下，算力加速走向“泛在”，高通有望憑借其手機芯片，物聯(lián)網(wǎng)芯片、通信芯片三大能力，成為邊緣算力的“英偉達”。

國信證券還提到，目前具備運行優(yōu)化模型能力的終端僅限頭部品牌旗艦手機，隨著(zhù)AI大模型在邊緣端落地，有望推動(dòng)新一輪換機潮。

邊緣算力優(yōu)勢

邊緣算力，通常指部署在設備本地的算力或者離用戶(hù)距離較近的數據中心中的算力，邊緣算力相較于云端算力，擁有低成本、低時(shí)延、高隱私三大特性。

1）低成本：當前主流的邊緣算力平臺主要采用高通主導下的ARM架構，相比于英偉達的復雜架構，ARM架構在小算力時(shí)擁有極低的單位成本，是降低開(kāi)發(fā)與用戶(hù)成本的必然選擇。

2）低時(shí)延：邊緣算力一般搭載在本地，無(wú)需將數據發(fā)送至云端并等待回傳的時(shí)間，可以滿(mǎn)足如自動(dòng)駕駛，快速對話(huà)等對時(shí)延要求高的場(chǎng)景。

3）高隱私：邊緣算力依靠設備本身搭載的算力或在用戶(hù)自有服務(wù)器上的算力進(jìn)行推理，可以實(shí)現數據不出用戶(hù)管轄范圍，對隱私的保護更好。

當下邊緣算力主要有兩種存在模式，一種是設備本身搭載的算力，這類(lèi)算力通常依托邊緣處理芯片存在，邊緣處理芯片包括了手機終端上的驍龍與蘋(píng)果M平臺，面向IOT設備的如高通8155芯片或者專(zhuān)為AI優(yōu)化的QCM8550芯片。通常，大單品采用直采芯片+定制PCB的形式進(jìn)行開(kāi)發(fā)，而中小廠(chǎng)商與細分垂直領(lǐng)域往往采購模組來(lái)滿(mǎn)足算力需求。

第二種算力存在形式是邊緣資源池，通常由離用戶(hù)較近的核心城市內的數據中心構成，或者由廠(chǎng)區，道路旁的小機柜、算力盒子提供算力。

AI生態(tài)中最重要的組成部分之一

國盛證券指出，當前市場(chǎng)普遍聚焦于云端算力發(fā)展，忽視了邊緣算力在A(yíng)I乃至社會(huì )數字化發(fā)展中的重要地位。隨著(zhù)AI大模型應用逐漸滲透進(jìn)入千行百業(yè)和各類(lèi)垂直細分場(chǎng)景，單純的大規模計算中心提供的算力將不能滿(mǎn)足多樣化的AI運算需求，其認為邊緣算力具備不可或缺性：

第一，未來(lái)隨著(zhù)計算芯片加速發(fā)展，單位算力成本中，電費與土地費用占比將愈發(fā)提升，算力成本將取決于智算中心的地理位置，以我國舉例，未來(lái)算力成本較低的西部將是云端算力主要部署地。因此，大算力與低時(shí)延需求將出現錯配。

第二，AI模型推理Token費用較貴，如果需要成熟商用，邊緣預處理將是必須選項。通過(guò)邊緣部署的算力，將用戶(hù)的多樣化需求進(jìn)行本地的預處理，簡(jiǎn)單的需求直接利用本地模型和算力推理，復雜需求通過(guò)邊緣算力預處理后，精簡(jiǎn)成最少的TOKEN發(fā)送至云端，從而能夠最低成本的實(shí)現應用功能，加速商業(yè)化。

最后，無(wú)論是對用戶(hù)個(gè)人敏感數據進(jìn)行推理，還是推理設計商業(yè)敏感數據，完全與云端隔絕的邊緣算力，能為用戶(hù)提供最好的數據安全保護。

國盛證券表示，在生成式AI爆發(fā)前，邊緣算力已經(jīng)逐漸滲透進(jìn)了部分商用場(chǎng)景，如手機云游戲、無(wú)人設備駕駛、自動(dòng)視頻識別等。如今隨著(zhù)MLC-LLM，谷歌模型體系等軟件基建加速，特斯拉機器人為具身智能完成物理基建，在終端設備上推理生成式模型，甚至讓智能設備同物理世界自主交互的條件已經(jīng)具備，未來(lái)隨著(zhù)應用加速滲透、預處理模型需求爆發(fā)，以及邊緣小模型推理，智能設備物理交互需求爆發(fā)。

邊緣端落地有望推動(dòng)新一輪換機潮

國信證券還提到，AI部署本地化具有必要性，優(yōu)勢包括更低的延遲、更小的帶寬、提高數據安全、保護數據隱私、高可靠性等。完整的大模型僅參數權重就占滿(mǎn)一張80G的GPU，但是通過(guò)量化、知識蒸餾、剪枝等優(yōu)化，大模型可以在手機本地實(shí)現推理。

其指出，不過(guò)目前具備運行優(yōu)化模型能力的終端僅限頭部品牌旗艦手機。

根據目前各家公司對于邊緣端部署的情況推測，即使經(jīng)過(guò)量化、剪枝、蒸餾等方式優(yōu)化大模型后，仍然需要旗艦版的手機芯片可以勉強承載運行。

假設旗艦機型主處理器頻率應在2.8GHz以上，或是價(jià)格在1000美金以上，根據IDC數據，1Q23全球手機銷(xiāo)量中主處理器頻率超過(guò)2.8GHz的占比36%，銷(xiāo)售價(jià)格在1000美金以上的手機銷(xiāo)量占比13%。

國信證券，隨著(zhù)AI大模型在邊緣端落地，有望推動(dòng)新一輪換機潮。

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