似乎近期投资者对端侧AI的关注度也提高了，是怎么回事？一起来看看~
端侧AI热度上升的一个重要催化剂是惠普一季度业绩显示，公司PC出货自2021年以来首次转正，管理层预计AI PC在下半年出货量的占比为10%，预期3年后占比将达到50%，同时，苹果发布的Apple Intelligence系列产品，也让投资者看到了AI在终端设备进行部署的进程在加快。
之前讨论AI，更多地是在讲云端，比如GPU计算性能的进步和光模块速率的提升等等
端侧AI的具体情况是怎样的呢？
AI根据部署位置和应用场景可以分为云端和边缘端两大类。云端应用主要包括云计算数据中心、企业私有云等。云端场景需要对文字、图像、视频等数据进行深度处理和多维分析，因此更侧重于高性能和高计算密度。边缘端主要包括各种消费电子、智能家居、可穿戴设备、自动驾驶汽车等。边缘端主要实现数据采集、初步处理和前端交互。相比于云端，边缘端侧重于低功耗和高能效。未来AI更多可能会是混合的形态，也就是云端和边缘端协同工作。目前来看，AI手机和AI PC可能是承载边缘端AI较为理想的平台，既具备人机自然交互条件，又能成为适用于多场景的生产力工具，充分发挥出AI的多项功能。根据Canalys的预测，2024年全球AI手机渗透率将达到16%，2028年有望上升至54%，2024年全球AI PC渗透率将达到19%，2028年有望上升至71%。
随着AI手机和AIPC的放量，是不是也会类似云端的AI服务器那样，带来硬件端的投资机会呢？
由于要部署AI，AI手机和AIPC都需要在传统的配置上进行升级。先来说AI手机，现在基本可以确认，至少会有这几项升级：首先是芯片、存储和PCB，这与运算性能直接相关；其次是摄像头，因为需要进行多模态的交互；然后是散热、电池和电感，这影响到手机的功率和续航；最后还包括结构件、连接器和传感器，这涉及到手机结构的优化以及与其它AI终端的互动。
接下来说AIPC，首先峰值算力（CPU+GPU+NPU）需要达到40Tops，芯片的计算能力需要提升，其次，内存也需要相应的扩展，根据微软的观点，AI PC上基础AI模型需要16GB内存，标准AI模型则需要32GB内存，高级AI模型则要求64GB内存或更多，最后，为了降耗和提高续航，电池和散热模块也需要进行改进。前面讲的这些方面，还只是AI手机和AI PC硬件端明确需要升级的内容，后继我们可能还会看到更多为了提升AI体验所需要改进的配置项目，这也是为什么消费电子板块近期得到了市场广泛的关注。
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