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1、1/242025 年年 1 月月 17 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告行业研究报告慧博智能投研AI PC行业深度：行业概况、发展趋势、产业行业深度：行业概况、发展趋势、产业链及相关公司深度梳理链及相关公司深度梳理AI PC 具备自然语言交互、个人大模型、混合算力、开放应用生态、隐私安全五大特征，有望快速渗透PC 市场，进而带动产业链升级；芯片厂商积极推动 AI PC 芯片迭代，夯实硬件基础，整机、软件厂商积极推动应用生态完善，目前行业整体已从“AI Ready”阶段发展至用户体验探索的阶段。伴随 AI PC 整机产品加速发布，有望加速产业链换机需求。根据 Canalys 预估，202
2、4 年全球 AI PC 出货量将达到 5100 万台，2026 年将达到 1.54 亿台，2028 年将达到 2.08 亿台，20242028 年五年的年复合增长率将达到 42%。Canalys 预计到 2025、2026 年全球 AI PC 的渗透率将提升至 43%、55%。沿着以上产业发展态势，我们对 AI PC 行业进行分析探讨，力图以全面、客观的视角对 AI PC 行业相关问题进行梳理，帮助大家加深认知，更好地了解和把握行业发展脉络。当前 AI PC 行业的市场现状是怎样的？AI PC 行业发展的必要性有哪些？AI PC 对于相关硬件性能的进化，将起到怎样的影响？其产业链情况是怎样的？
3、释放着哪些层面的发展机遇？及当前相关企业发展情况如何？后续行业有哪些发展趋势？立足上述问题，我们为大家一一梳理。目录目录一、行业概况.1二、驱动因素.5三、市场现状.7四、AI PC 驱动硬件性能全面进化.10五、产业链分析.14六、相关公司.17七、发展趋势.20八、参考研报.24一、行业概况一、行业概况1、AI PC 是是 AI 与与 PC 的结合，是算力平台、个人大模型、个人智能体、的结合，是算力平台、个人大模型、个人智能体、AI应用生态的新型硬件混合体应用生态的新型硬件混合体AIAI PCPC 是算力平台、个人大模型、个人智能体、是算力平台、个人大模型、个人智能体、AIAI 应用生态的
4、新型硬件混合体应用生态的新型硬件混合体。据 IDCAI PC 产业（中国）白皮书，IDC 认为 AI PC 具有自然语言交互的个人智能体、内嵌个人大模型、标配本地混合AI 算力、开放的 AI 应用生态、设备级个人数据&隐私安全保护五大核心特征。2/242025 年年 1 月月 17 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告AIAI PCPC 是迄今为止最强的个人计算平台是迄今为止最强的个人计算平台。PC 自诞生以来始终代表了个人计算平台的能力巅峰，是个人计算设备中拥有最强性能的通用计算平台。在 AI 时代，异构算力（CPU 中央处理单元+NPU 神经网络处理单元+GPU 图形处理单元）协同运用
5、，为 PC 提供了强劲的并行计算力。同时，据联想联手 IDC 联合发布的AI PC 产业（中国）白皮书，PC 相对于手机、可穿戴设备等其他终端，是当之无愧的算力之王。AIAI PCPC 是承载个人大模型的理想平台是承载个人大模型的理想平台。个人大模型是由公共大模型和本地大模型组合形成的大模型，既要继承公共大模型强大的能力，又要能够为个人所有、提供个性化专属服务；搭载个人大模型具有能够进行多模态自然语言交互、压缩后依然具备通用场景服务能力、需要强 AI 算力进行推理、需要基于个人数据和隐私信息进行微调和个性化服务四个要求；AI PC 具备全模态人机自然交互条件、承载最多场景的个人通用设备、最强的
6、个人计算平台、存储容量最大、最受信赖的安全终端四个特征，与个人大模型的搭载要求完美契合，是承载个人大模型的理想平台。gZ8VnZuXmUmNtRaQbP6MnPmMtRrMlOmMoPlOtRoOaQpPwPwMmNmRuOpOtO3/242025 年年 1 月月 17 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告2、复盘复盘 PC 发展历程，技术创新是拉动换机需求的重要动能发展历程，技术创新是拉动换机需求的重要动能AIAI 赋能推动赋能推动 PCPC 进入新一轮创新周期进入新一轮创新周期。PC 即个人电脑，是一种电子计算机，通常由中央处理器、显示器、键盘鼠标、硬盘驱动器、存储器、扬声器和操作系统
7、等组成。PC 的发展历程主要分为 6 个时期。导入期导入期（1936-19801936-1980），PC 理论基础逐步夯实，大规模集成电路和新型 CPU 架构引入，计算机逐渐迈向小型化，成本也随之下降。成长期（成长期（1980-20001980-2000），80 年代苹果苹果推出了全球首台图形界面计算机，随后 Windows操作系统面世，图形化的展现和交互方式大大降低了普通人使用计算机的门槛。包括联想联想在内的众多终端公司相继成立，推出个人电脑产品、形成产业链，也正式宣布人类进入个人电脑(PC)时代。成熟期成熟期（2000-20102000-2010），PC 迎来网络化和移动化技术突破所带来的
8、第二次变革，互联网技术的爆发让传统的计算机能够通过互联网实现信息的快速传递和共享。随着高性能处理器进一步微型化，个人电脑（PC）朝着更轻便、更便携的方向发展。瓶颈期（瓶颈期（20102010 至至 20192019），在 2011 年前后传统 PC 形态出货量达到峰值，此后部分 PC 应用需求转移至智能手机和平板电脑。宅经济催化期（宅经济催化期（2020-20222020-2022），2020 年受益于疫情导致的居家远程办公及学习的影响，PC 出货有所回暖，而后在 2022 年有所回落。AIAI 赋能赋能 PCPC 带来新一轮带来新一轮创新浪潮（创新浪潮（20232023 年至今）年至今），A
9、I 加速发展，赋能 PC 行业，AI PC 诞生，开启新一轮创新浪潮。复盘复盘 PCPC 发展历程，技术创新有望催生发展历程，技术创新有望催生 PCPC 换机需求换机需求。硬件创新硬件创新，在 20 世纪 70、80 年代，Altair 和AppleI&II 推向市场，半导体+显示器+键盘的基本架构形成，产品成本大幅度下降，同时 VisiCalc、Adobe PageMaker 等生产力工具软件出现，Macintosh 问世，图形操作系统和鼠标出现，人机交互方式4/242025 年年 1 月月 17 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告实现革命性进步，推动了 PC 的商业化落地。功能创新功
10、能创新，20 世纪 90 年代，第一代互联网（Web1.0）即PC 互联网快速发展，带动网络新闻、在线搜索、电子邮件、即时通信等应用迅速普及，提升了全球信息传输的效率；21 世纪初，Web2.0 即移动互联网诞生并蓬勃发展，笔记本电脑、智能手机的诞生让网络变得更为“便携”，实现线上、线下随时随地的紧密交互；Web1.0 和 2.0 的创新对 PC 换机需求均有较大的拉动作用。AIAI 有望推动新一轮有望推动新一轮 PCPC 创新浪潮创新浪潮，AI PC 具有本地大模型、混合算力等特征，催化了处理器、加速器、存储器等硬件端的升级，也带来更多智能产品和应用，有望推动 PC 行业在硬件端、功能端实现
11、创新。3、AI 加速发展并落地端侧，加速发展并落地端侧，PC 部署部署 AI 大模型具备多方面优势大模型具备多方面优势AIAI 快速发展，大模型参数量指数级增长快速发展，大模型参数量指数级增长。ChatGPT 拉开了 AI 大模型时代的序幕，大模型与传统深度学习模型相比，拥有更多的参数，展现出所谓的“规模定律”，即模型的性能随着模型规模、数据集规模和计算量的增加而指数级提升。传统模型的参数量一般在数万到数亿，而大模型的参数量通常超过亿级，甚至达到万亿级。端侧部署端侧部署 AIAI 大模型在成本、时延、安全和个性化等方面具备优势大模型在成本、时延、安全和个性化等方面具备优势。在云端运行大模型存在
12、数据泄露、传输延迟、成本高等诸多问题，端侧部署则在成本、能耗、性能、隐私、安全和个性化方面具备优势。成本方面成本方面，将 AI 运算能力直接集成到终端装置中，可以显著降低对云端计算资源的依赖，从而减少每次运算的成本，这对于软件服务商来说是一大优势，能够在不增加额外成本的情况下，提供更加高效且经济的服务。安全方面安全方面，对于涉及敏感企业运营数据或个人隐私的应用，将数据保留在装置端而不是传输到云端，可以显著提高安全性。这种方法减少了数据外泄的风险，即使是在提供高级资讯安全保证的情况下，直接在装置上处理敏感信息始终是更安全的选择。时延方面时延方面，对于需要高度即时性的应用场景，比如视讯会议和游戏，
13、任何形式的延迟都可能对用户体验造成负面影响，端侧 AI 的集成可以帮助减少因数据传输而引起的延迟，从而提供更加流畅和即时的用户体验。个性化方面个性化方面，具有自学习能力的本地大模型可以成长为每个用户专属的智能体，从而有能力为用户提供个性化的服务和推荐。5/242025 年年 1 月月 17 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告二、二、驱动因素驱动因素1、云端和本地协同作业云端和本地协同作业，重塑重塑 PC 使用体验使用体验SmartSmart PCPC 到到 AIAI PCPC：早在 2015 年左右，一些厂商就开始积极探索智能 PC 的使用场景，即 Smart PC。微微软软在 2015
14、 年将 AI 语音助手 Cortana 植入 Windows，为 Smart PC 奠定了基础。21 年英特尔英特尔发布的第 11代酷睿处理器的发布推动了 AI 技术在 PC 日常使用中的应用，该芯片搭载 DLBoost:VNNI、DLBoost:DP4a、GNA2.0 等技术，实现了 PC 端的 AI 降噪、AI 背景虚化和 AI 收音功能，显著提升了远程办公的体验。Smart PC 主要聚焦本地特定场景的优化，如人机交互的语音智能唤醒、免接触式场景和开盖开机等功能，实现简化操作，对用户的技能要求较低。然而，Smart PC 成本较高，由于成本和算力的限制，推进速度相对较慢。随着生成式 AI
15、 的快速发展，新的解决方案出现，即云端+本地端协作，为实现更强大的 AIPC 功能提供了新的可能性。PCPC 的的 AIAI 智能化由硬件和软件协同驱动，重塑智能化由硬件和软件协同驱动，重塑 PCPC 使用体验使用体验。一方面，AI 应用的稳定运行需要硬件提供充足算力支持。另一方面，软件层可以提升 AI 应用的使用体验。经过近几年的不断发展，目前硬件端和软件端共同趋于成熟，预计 PC 端 AI 智能化进程将进入快车道。AI PC 拥有集成软硬件混合式智能学习与推理能力，利用云端和本地协同作业，通过云端的大数据处理本地端 PC 用场景，依托云算力来提升本地性能平衡。与云端模型相比，AI PC 具
16、有三大关键特点提高用户使用体验。承载个人的大模型，安全性增加，满足用户隐私保护需求；可靠性更强，本地端能够实现即时响应；成本降低，用户与厂商实现双赢。2、安全性增加，满足用户隐私保护需求安全性增加，满足用户隐私保护需求AIAI PCPC 作为端侧大模型解决方案，能够帮助解决作为端侧大模型解决方案，能够帮助解决：数据隐私问题数据隐私问题。一般来说，云端模型在初始阶段不具备某一领域的专业能力，需要接入相应数据训练后才具有相应推理能力，因此，企业需要将核心资产数据上传至云端进行训练，而训练后的模型将被全行业共享，弱化企业竞争壁垒，因此一般而言，企业的核心数据大多不允许上传至云端。数据安全问题数据安全
17、问题。随着云端 AI 技术的不断推广，越来越多的员工使用 ChatGPT 进行辅助工作，数据安全问题也不断出现，三星公司在开放员工使用 ChatGPT 不到 20 天内，公司出现 3 起掌握到的数据泄露事6/242025 年年 1 月月 17 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告件，包括 2 起设备信息泄露和 1 起会议内容泄露，23 年 3 月 20 日 ChatGPT 服务中断期间 ChatGPT Plus订阅者数据泄露，在此期间，用户能够查看某些用户的名字和姓氏、电子邮件地址、付款地址、信用卡号的最后四位数字以及信用卡到期日期。大约 1.2%的 ChatGPT Plus 用户受到此故
18、障的影响。AIAI PCPC 应运而生，云端和本地协同作业增强数据安全性应运而生，云端和本地协同作业增强数据安全性。随着云端 AI 技术的不断推广，商用需求增加，2023 年商用 PC 出货量预估高达 1 亿台，占总出货量的 43%，考虑企业用户拥有更高的数据安全性需求，用户越来越需要一种可以提高生产力的同时保护用户的个人数据和隐私安全的模式。AI PC 应运而生，通过本地化处理数据，AI PC 增强了终端设备自身的独立性。该模式避免了云端或其它外部服务器对 AI任务的参与，规避了云端数据传输风险，提升了安全性和终端设备的独立性，同时减少了个人数据在云端的暴露和被篡改的风险，分担了云端数据安全
19、压力，为行业带来更加安全、高效的 AI 应用方案。3、可靠性更强，本地端侧能够实现即时响应可靠性更强，本地端侧能够实现即时响应云端服务的性能受限于服务器的处理能力，云端服务的性能受限于服务器的处理能力，AIAI PCPC 依靠本地推理，稳定性更好依靠本地推理，稳定性更好。云端服务依靠服务器，如果服务器负荷过重或处理能力不足，识别性能可能变得不稳定。根据 OpenAI 产品服务记录，像 CHATGPT 等产品几乎每月都经历多次错误率增加、服务器中断等故障事件。这些中断事件可能导致系统不可用的时间跨度在 1 至 9 小时不等，对用户体验产生负面影响。AI PC 以本地推理为主，边缘和云端推理为辅，
20、能够在混合算力、混合模型之间智能、合理的调配任务，有效缩减响应时间，增强服务的稳定性。降低对网络的依赖，降低对网络的依赖，AIAI PCPC 实现在离线状态下的可操作性，不再受制于网络条件的约束实现在离线状态下的可操作性，不再受制于网络条件的约束。相较于云端服务，本地化的大模型能力赋予 AI PC 更强大的独立运算能力，为用户提供了更灵活的使用体验。在云端服务中，系统的稳定性受制于网络连接的质量。不稳定的网络、无法覆盖的信号区域或信号质量差势必会影响到服务的响应速度和反馈时间。据 2023 年 IDC 对用户 AIGC 平台使用体验的调研显示，“响应速度慢”和“反馈时间长”成为用户主要的负面反
21、馈。相比之下，AI PC 通过本地化的大模型能力，实现了离线状态下的自主操作。这使得用户在任何时间、任何地点都能够进行创造性的工作，摆脱了对网络连接的依赖。7/242025 年年 1 月月 17 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告4、使用成本降低，实现用户与厂商双赢使用成本降低，实现用户与厂商双赢本地与云端结合大大降低使用成本本地与云端结合大大降低使用成本。生成式 AI 在诞生之初主要通过云端以付费 API 接口的形式向用户提供服务，使用云端设备往往需要很高的费用，作为普通用户使用 CHATGPT-4 需要每月花费 20 美金，每三小时的使用上限为 50 条消息，而作为开发者，如果需要通
22、过 API 调用 OpenAI 的模型，则价格以每1,000 个标记（token）为单位计算，每 1ktokens 大概为 500 字，CHATGPT-4 每输入 500 字大概需要0.01 美金，每输出 500 字需要 0.03 美金，对于开发者来说价格较为高昂，AI PC 可以很好的和云端结合，在端上运行模型，可以解决用户的较为基础的问题，将较为复杂的意图通过云端的巨大模型来解决，这种组合可以大大降低使用者的成本。AIAI PCPC 的红利不仅仅体现在用户层面，对应用厂商来说同样具有显著的优势，能够分摊云端算力成本的红利不仅仅体现在用户层面，对应用厂商来说同样具有显著的优势，能够分摊云端算
23、力成本。将一些处理从云端转移到终端，不仅可以减轻云基础设施的压力，同时也有助于降低运营成本。这种本地化处理的趋势为应用开发商和应用开发者，提供了更为经济和高效的方式来探索和构建应用。据估算ChatGPT 每天的运营成本可能超过 70 万美元。通过在 AI PC 上进行本地处理，应用厂商能够减少对云端服务器的依赖，降低了在维护和更新云基础设施上的投入。这对于小型独立应用开发商尤其重要，因为他们可能没有庞大的云服务预算，AI PC 提供了一个更为可行的选择。另一方面，AI PC 的本地化大模型能力为应用开发者提供了更丰富的工具和资源，使他们能够更加灵活地创造各种应用。这种高效性和经济性有助于激发更
24、多独立应用的创新和发展。应用开发者可以更容易地探索新的功能、提升用户体验，而不用过分担心云端服务的性能和成本问题。技术突破技术突破+产品落地产品落地+生态逐步建立生态逐步建立。从 PC 发展的历史看，往往会经历从技术突破到产品落地，再到生态逐步形成的过程。从 AI PC 产业看：技术角度，算力提升与算法改进逐步满足 AI PC 对于终端算力的低功耗、高性能的需求；产品角度：芯片厂商陆续发布针对 AI PC 场景优化的芯片产品，如骁龙XElite、英特尔 Meteor Lake，整机厂商也积极推进产品落地；生态角度：底层算力厂商立足现有领域优势，积极开展合作，生态有望逐步建立、包括 AI 软件、
25、操作系统等。三、三、市场现状市场现状1、AI PC 渗透率提升推升渗透率提升推升 PCASP，单机半导体价值量提升超，单机半导体价值量提升超 17%8/242025 年年 1 月月 17 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告20242024 年年 AIAI PCPC 规模性出货元年，预计全规模性出货元年，预计全 AIAI PCPC 出货量有望达到出货量有望达到 51005100 万台万台。伴随着 AICPU 与 Windows12的发布，2024 年将成为 AI PC 规模性出货的元年，IDC 预计 2024 年全球 AI PC 出货量将达到 5100 万台。Canalys 指出，未来 5
26、 年优化后的大预言模型和 AI 工具的出现，以及集成 AI 功能后的操作系统升级，将推动 AI PC 的渗透率，预计 2027 年 AI PC 出货量占比将达 60%，成为主流。高通高通/AMD/Intel/AMD/Intel 相继推出更新硬件，相继推出更新硬件，AIAI PCPC 单机半导体价值量较非单机半导体价值量较非 AIAI 高端高端 PCPC 提升提升 17%17%，DRAMDRAM 价值量翻价值量翻番番。据 TechInsights 数据，高端 PC 中半导体价值量约 448 美元，AI PC 单机半导体价值量约 522 美元，较非 AI PC 提升 17%。其中在 AI PC 中
27、 DRAM 单机价值量较非 AI PC 翻番。尽管尽管 AIAI PCPC 长期较难推动整体长期较难推动整体 PCPC 出货量，但出货量，但 AIAI PCPC 平均销售价格及单机半导体价值量提升，驱动全平均销售价格及单机半导体价值量提升，驱动全球球PCPC 领域半导体市场规模同比增长领域半导体市场规模同比增长 13%13%。据统计，高端笔记本单机半导体价值量约 448 美元，AI 笔记本单机半导体价值量约 522 美元，考虑到中低端 PC 采用 381 美元作为非 AI PC 单机半导体价值量。测算得到 2024 年全球 PC 领域半导体市场规模约 1063 亿美元，同比增长 13%。若无
28、AI PC 贡献则同比下降 3%，由此可见 AI PC 平均单价及单机半导体价值量的提升，为 PC 领域半导体市场规模带来新的增量。2、微软重新定义微软重新定义 AI PC，NPU 核心算力须达核心算力须达 40TOSIntelIntel 和微软联合定义和微软联合定义 AIAI PCPC 三大标准，三大标准，NPUNPU 核心算力须达到核心算力须达到 40TOPS40TOPS。3 月 27 日，英特尔英特尔在一场开发者活动中，介绍了与微软微软公司之前联合定义的 AI PC 标准，主要包括三大条件：设备须配备 NPU、CPU 和GPU；设备支持微软的 Copilot；键盘上直接配有 Copilo
29、t 物理按键，其中 NPU 核心算力须达到 40TOPS。9/242025 年年 1 月月 17 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告3、AI PC 产品迅速涌现，品牌和产品迅速涌现，品牌和 OEM 厂商各有布局厂商各有布局品牌厂商和品牌厂商和 OEMOEM 厂商积极推出厂商积极推出 AIAI PCPC 产品产品。2023 年 12 月，联想联想首次发布 Thinkpad X1 Carbon AI。根据快科技报道，联想 Thinkpad X1 Carbon AI 搭载英特尔酷睿 Ultra 处理器，其 CPU+GPU+NPU 三大 AI引擎可以更好地释放本地 AI 能力。在 AI 应用方面
30、，Thinkpad X1 Carbon AI 可以实现：加速本地Adobe Lightroom Classic AI 图片编辑速度和 Adobe PR AI 视频处理速度；为商务会议提供背景虚化、延伸聚焦、人物居中、智能降噪等 AI 功能；在本地部署百川、智普、千问等大语言模型平台，实现图像生成、视频剪辑等功能；低速网络环境下视频补帧，提高用户试听体验。继联想之后，苹果苹果、宏碁宏碁、惠普惠普、戴尔戴尔、华硕华硕、荣耀荣耀等品牌厂商也相继推出旗下 AI PC 产品。根据中国电子报消息：头部的 PC 厂商已经在 AI PC 上搭载了 AI 降噪、AI 文生图、AI 引擎、AI 软件等技术或功能。
31、如：联想联想 ThinkPad T14p AI 2024 深耕 AI 文字、图形、影音、编程等多个专业领域。如：内置模型和法律模型相结合，零基础用户可以借此生成法律文件；内置模型和音乐创作模型结合，用户只需要提出简单需求，该模型就能生成丰富多彩的音乐；内置模型和绘画模型相结合，用户只需要简单的文本描述或绘制草图，AI 画师就可以借此转化为视觉图像。苹果苹果 Macbook Air 是苹果旗下首款 AI PC 产品。MacOS 系统在 M3 芯片的加持下可以提供 AI 功能，用户可以实现实时语音转文本、翻译、文本预测、视觉理解、辅助等功能。Macbook Air 还可以运行优化的AI 模型，包括
32、大语言模型和图像生成扩散模型。目前 Macbook Air 已经适配了多款 APP，例如在 Goodnotes 中用 AI 数学解题助手检查作业，或使用剪映专业版降低背景噪音。这些功能可以帮助用户提高生产力和创造力。宏碁宏碁非凡 Go AI 内置 Acer Sense 智慧电脑助手，主持多种个性化 AI 功能，如：AcerLive Art 一键抠图、Acer Alter View 动态壁纸、智慧会议 2.0 等。为了降低用户 AI 使用门槛，宏碁非凡 Go AI 键盘单独设置 AI 按键，可以快速开启 Acer Sense 智慧电脑助手，实现开机即用的便捷操作。惠普惠普 Envy X360 1
33、4 接入 200 亿参数本地大语言模型，不联网也可以高效地进行 AIGC 创作。本地 AI 性能也让 500 万像素的摄像头更加智能，AI 降噪和 TNR 双重降噪技术让画面清晰度再上新高度。NPU 可以实现自动缩放、裁剪图像、自动取景、眼神接触弥补、背景模糊等功能而无需占用 GPU 资源，可以有效提升电池续航。10/242025 年年 1 月月 17 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告戴尔戴尔 XPS14 支持 CPU+GPU+NPU 三大 AI 引擎，可以实现 8 倍 AI 能效提升。用户可以在本地设备上直接进行复杂的 AI 计算，而无需依赖云端资源，大大提高了工作效率和数据安全性。
34、用户在进行数据分析、图像处理、视频编辑时更加流畅和便捷。四、四、AI PC 驱动硬件性能全面进化驱动硬件性能全面进化1、处理器：积极布局处理器：积极布局 Arm 架构，架构，x86 架构持续迭代架构持续迭代（1）Arm 处理器加速开发，高通、联发科陆续入局处理器加速开发，高通、联发科陆续入局苹果：苹果：M4M4 性能强劲，性能强劲，AIAI 算力再升级算力再升级。M4 芯片采用台积电 N3E 制程工艺，CPU 采用 4 大核+6 小核，较 M2最高提升 50%。GPU 采用 10 核架构，具备动态缓存功能，渲染性能较 M2 提升 4 倍，支持硬件加速的网格着色、光线追踪等功能。通过搭载 16
35、核神经网络引擎，AI 算力达 38TOPS，较 M3 提升 111.1%，可有效支持高性能 AI 端侧大模型。高通：骁龙高通：骁龙 X X 系列兼具高算力与低功耗，专为生成式系列兼具高算力与低功耗，专为生成式 AIAI 打造打造。2021 年高通以 14 亿美元收购由原苹果首席芯片架构师威廉姆斯三世、原谷歌首席芯片架构师 Manu Gulati 及原谷歌系统架构师 John Bruno共同创立的 Nudia。基于 Nudia 在 Arm 芯片领域的丰富技术积累，高通在兼容 ARM 指令集的前提下实现CPU 完全重构并推出自研 Oryon CPU。根据高通，Oryon CPU 加持的骁龙 XEl
36、ite 采用 4nm 制程工艺打造，拥有 12 个高性能核心，主频为 3.8GHz，支持双核睿频至 4.3GHz，是首个 4GHz 以上的 ARM 架构 CPU 核心。CPU 单核性能较 M2Max/Intel 酷睿 i9-13980HX 分别提高 14%/1%，能耗分别降低 30%/70%。搭载的Adreno GPU 引入微切片推理，性能较 Ryzen9-7940HSGPU 提升 90%，功耗降低 80%，支持每秒 4.6 万亿次浮点运算。Hexagon NPU 最高算力达 45TOPS，整体最高算力达 75TOPS，支持在端侧运行超过 130 亿参数的生成式 AI 模型。并且骁龙 XEli
37、te 有高达 42MB 的总缓存容量，内存带宽 136GB/s，并支持八通道LPDDR5x。2024 年 4 月 24 日，高通发布骁龙 XPlus，其作为骁龙 X 系列的次旗舰产品进一步完善高通在PC 处理器的多层级布局。与骁龙 XElite 相比，骁龙 XPlus 的 Oryon CPU 具有 10 个定制高性能核心，最11/242025 年年 1 月月 17 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告高主频降低至 3.4GHz。根据 GeekBench 6 测试，骁龙 XPlus 多线程 CPU 性能较 M3 芯片提高 10%，并且在相同峰值性能下，功耗较酷睿 Ultra7155H 降低
38、54%。伴随自研 CPU 架构的完善及 NPU 算力提升，高通X 系列处理器性能有望进一步提高，助力 PC 处理器市场份额占比增长。联发科携手英伟达推进联发科携手英伟达推进 ArmArm PCPC 处理器开发处理器开发。根据 Notebookcheck，联发科将与英伟达合作开发 AI PC 处理器。新款芯片将采用台积电 3nm 制程工艺，性能对标苹果 M4，预计将在 2024 年第三季度完成设计，第四季度进入验证阶段，有望在 Computex2024 公布处理器相关信息。（2）x86 处理器迭代更新，性能持续升级处理器迭代更新，性能持续升级英特尔：英特尔：MeteorMeteor LakeLa
39、ke 首次集成首次集成 NPUNPU，LunarLunar LakeLake 和和 ArrowArrow LakeLake 加速提高处理器性能加速提高处理器性能。Meteor Lake 采用分离式模块化设计，基于 3DFoveros 封装技术将处理器划分为计算模块（Intel4）、I/O 模块（N6）、SoC 模块（N6）和图形模块（N5），能效比可达 Alder Lake2 倍。计算模块：CPU 集成新一代 RedwoodCove P 核和 CrestmontE 核，CrestmontE 核将时钟速度提高 4%6%。GPU 引入 Xe-LPG 架构降低能耗；SoC 模块：首次集成 NPU，A
40、I 算力达 34TOPS；图形模块：升级为全新 XeLPG 微架构集成显卡。根据英特尔，下一代 Arrow Lake 的 GPU 架构将升级至 Xe-LPG+，通过引入 XMX 计算单元高效支持 XeSS 超分技术，提高视频及游戏帧率，并且 Arrow Lake H 将使用 Intel 20A 工艺制造。Lunar Lake 将对 Meteor Lake和 Arrow Lake 的多芯片设计进行改进，计划采用 Lion Cove 架构的 P-Core 和 Skymont 架构的 E-Core，同时采用 Intel18A 工艺制造，进一步提高处理器性能。AMDAMD：RyzenRyzen 处理器
41、快速迭代，性能提升显著处理器快速迭代，性能提升显著。2023 年初 AMD 推出集成 NPU 的 Ryzen7040 系列 PC 处理器，采用台积电 4nm 工艺，内置 AMD Ryzen AI 引擎算力可达 10TOPS。2023 年 12 月 AMD 推出 Ryzen 8040“Hawk Point”处理器，与 Ryzen7040 相比，NPU 算力提高至 16TOPS，整体算力达 39TOPS，AI 大模型运行性能最高可提升 40%，游戏性能最高提升 80%。根据 AMD，下一代 Ryzen 8050“Strix Point”将集成 XDNA 2 NPU，生成式 AI 性能可达 Hawk
42、 Point 的 3 倍，高配版 Strix Point Halo 将集成 40 个 RDNA3+GPU 计算单元，NPU 算力高达 40TOPS。12/242025 年年 1 月月 17 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告工艺制程升级工艺制程升级+先进封装驱动先进封装驱动 PCPC 处理器性能进化处理器性能进化。根据台积电，与 5nm 制程技术相比，3nm 制程的逻辑密度增加约 70%，可实现相同功耗下频率提升 10-15%，或相同频率下功耗降低 25-30%，进一步提高芯片的运算能力以及能效比。目前台积电规划的 3nm 制程包括 N3B、N3E、N3P、N3X、N3AE，苹果 M3
43、及 M4 系列芯片已采用 N3E 工艺，AMD Zen 5 架构处理器及英特尔 Lunar Lake 预计也将采用 N3 系列工艺。根据英特尔，其 Intel 18A 制程进度良好，预计 2025H1 量产并应用至 CoreUltra 300 系列的 Panther Lake处理器。以 Chiplet 为代表的 3D 封装技术，通过芯片封装小型化、高密度化，可实现异质异构的系统集成以及高互联密度与低信号传输延迟。并且先进封装有望延续摩尔定律，持续提升芯片性能并降低先进制程工艺成本。根据 Yole 预测，2022-2028 年全球先进封装市场规模将由 443 亿美元增长至 786 亿美元，CAG
44、R 达 10.6%。AI PC 处理器有望基于先进封装突破摩尔定律限制，持续增强 AI 算力。2、内存、结构件、内存、结构件、PCB、电池、散热全面升级、电池、散热全面升级内存：内存：AIAI PCPC 驱动驱动 DDR5DDR5 加速渗透加速渗透。与 DDR4 相比，DDR5 可支持单一芯片最高容量上限增加至 128GB。DDR5 基础频率即达到 4800MHz，较旗舰级 DDR4 提高 12.5%，数据传输速率提高 2 倍。DDR5 工作电压较DDR4 更低，可进一步降低能源消耗并减少产热量。并且 DDR5 将 PMIC 电源管理芯片集成至内存 PCB 板，可智能调节电压变化，减轻主板电源
45、管理负担。双通道的设计也大幅降低延迟，提高内存效率并提升系统稳定度。根据 Yole Developments 预测，2023 年 DDR5 内存出货量将超过 DDR4，2026 年 DDR5 市场份额将达到 90%以上。伴随 AI PC 算力需求持续增长，其对数据传输速率及功耗提出更高要求，DDR5 具有更大容量与更快传输速度，并且功耗较 DDR4 更低，AI PC 采用 DDR5 是未来必然发展趋势。13/242025 年年 1 月月 17 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告结构件：轻薄、高强度碳纤维有望成为未来主流结构件：轻薄、高强度碳纤维有望成为未来主流。目前铝镁合金凭借高强度与较
46、低的密度成为主流轻薄笔记本电脑结构件，满足用户便携性需求。AI PC 将全面升级算力、功耗、续航等性能，为实现 AI PC功能升级同时控制整机重量，需要采用更加轻薄的结构件材料。根据复合材料及碳纤维复合材料应用现状，碳纤维材料密度仅为铝合金 58.6%，并且比强度是铝合金 4 倍，目前联想联想已将碳纤维应用至ThinkPad X1 系列以及 YOGAAir 13s Carbon 中，其中 YOGAAir 13s Carbon 机身质量仅为 984g。伴随碳纤维制备工艺日益成熟，其生产成本将逐渐降低，有望成为 AI PC 主流结构件材料。PCBPCB 载板：高频高速载板：高频高速 HDI/ICH
47、DI/IC 载板快速增长，低损耗载板快速增长，低损耗 M6M6 覆铜板加速应用覆铜板加速应用。PCB 是承载数据传输的基础硬件载体，伴随 AI PC 对数据传输速率及功耗提出更高要求，高频高速 PCB 是未来发展必然趋势。HDI 板较普通 PCB 板具有更多层数，可实现更高集成度与更复杂电路设计，并且体积小、重量轻、数据传输速度快，可更好满足 AI PC 需求。根据 MarketReport，2023-2030 年 HDI 板市场将由 124.5 亿美元增长至254.2 亿美元，CAGR 达 10.6%。IC 载板属于 PCB 高端产品，具有高密度、高精度、高性能、小型化以及轻薄化等优良特性。
48、根据 Yole，2022-2028 年全球先进 IC 载板市场规模将由 181.8 亿美元增长至 340亿美元，CAGR 达 11%。Prismark 预计 2020-2026 年 IC 载板占比将由 15.68%提高至 21.11%。AI PC 高频高速的数据传输速率对介质损耗提出更高要求，M6 覆铜板的介电常数较 M4 降低 9.2%，介质损失因子较M4 下降 53.8%，可有效减少数据传输损失，未来渗透率有望加速提升。电池：多电芯串并联电池：多电芯串并联+硅碳负极材料赋予硅碳负极材料赋予 AIAI PCPC 充沛动力充沛动力。单颗电芯电压及容量均受限制，笔记本电脑通过将标准电池串并联获得
49、更高电池容量及电压。根据戴尔官网，标准型 6 芯电池续航时间为 4860Wh，而 9 芯电池的续航时间可达 90Wh，较 6 芯电池最高提升 87.5%。传统石墨负极克容量仅为 372mAh/g。硅基负极理论克容量达 4200mAh/g。硅碳负极电池将碳材料引入硅/氧化亚硅中形成硅碳复合结构，不仅可以有效提升锂离子电池负极的比容量，还可以有效改善电极的导电性能。根据荣耀，硅碳负极电池能量密度较石墨负极电池提升 12.8%，配合低压电荷聚合技术，低电压电池容量提升达 240%，未来将应用至MagicBook 系列笔记本电脑中。散热及电磁屏蔽：散热及电磁屏蔽：AIAI PCPC 高算力带来更高功耗
50、与电磁干扰，散热材料、散热系统及电磁屏蔽材料亟待升高算力带来更高功耗与电磁干扰，散热材料、散热系统及电磁屏蔽材料亟待升级级。散热材料：根据富烯科技招股说明书，目前 PC 主流散热材料是人工石墨散热膜，石墨烯膜理论导热系数达 5300W/(m.K)，较人工石墨散热膜高 165%以上，渗透率有望提升；散热系统：风冷系统可采用更大的散热片并设计更复杂的风道提高空气流动效率，增强散热效果。液冷系统采用定制水冷套件或闭环液体冷却系统，使用高热传导效率的冷却液提升散热性能。通过细化和优化散热片设计，液冷系统有望由台式机拓展至笔记本电脑中；电磁屏蔽材料：AI PC 大量并行计算将提高功耗并造成更多电磁干扰，
51、14/242025 年年 1 月月 17 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告带动导电布、导电胶粘剂、吸波器件等电磁屏蔽材料性能及需求提高。根据 Spherical Insights，2022-2032 年全球电磁屏蔽材料市场规模将由 81 亿美元增长至 115 亿美元，CAGR 为 3.6%。五、五、产业链分析产业链分析1、产业链概况：上游软硬件供应商产业链概况：上游软硬件供应商+中游代工及品牌厂商中游代工及品牌厂商+下游应用场景下游应用场景AI PC 产业链分布：上游软硬件供应商+中游代工及品牌厂商+下游应用场景。产业链的上游包括硬件和软件供应商产业链的上游包括硬件和软件供应商。硬件供
52、应商提供 AI PC 所需的各种组件，如半导体（CPU、GPU、NPU 芯片）、存储设备（SSD、HDD）、内存（RAM）、主板、电源等。软件供应商则提供操作系统、AI框架、应用程序等。中游主要由代工厂商和品牌厂商组成中游主要由代工厂商和品牌厂商组成。代工厂商负责将上游提供的硬件组件组装成完整的 AI PC，并进行质量控制和测试。品牌厂商则负责 AI PC 的设计、品牌建设、营销、销售、客户服务等。产业链的下游是各类应用场景产业链的下游是各类应用场景，包括教育、办公、娱乐、医疗、科研、金融、制造业、零售、政府和家庭等。2、市场竞争格局：、市场竞争格局：全球全球 PC 市场竞争格局较为稳定，市场
53、份额多集中于头市场竞争格局较为稳定，市场份额多集中于头部企业部企业根据 Canalys 统计，2024 年第二季度，联想联想、惠普惠普、戴尔戴尔、苹果苹果分别以 23.4%、21.8%、16.0%、8.8%的市场份额位列全球 PC 市场份额前 1-4 位，且近一年市场排名较为稳定。同时，近一年 PC 市场前四位市场份额合计（CR4）均大于 70%，市场份额多集中于头部企业。15/242025 年年 1 月月 17 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告全球全球 PCPC 整机代表厂商联想积极推动整机代表厂商联想积极推动 AIAI PCPC 产业发展产业发展。作为全球 PC 行业的领军企业，联
54、想联想持续推动 AIPC 行业的发展创新，不仅率先发布了首批 AI PC 产品，且举办了首届 AI PC 产业创新论坛、发布行业首份AI PC 产业（中国）白皮书，率先定义了 AI PC。联想还启动了 AI PC 先锋行动，联合众多合作伙伴共创 AI PC 繁荣生态。2023 年 10 月，联想与英特尔英特尔就共同研发推出了搭载酷睿 Ultra 的全球首款AI PC；在随后的英特尔新品发布会暨 AI 技术创新派对上，联想发布了内嵌混合 AI 算力的 AI PC。1 月CES 中，联想展出多款 AI PC，配置及功能端颇具创新亮点。在 2024 年科技界的首场盛事国际消费电子展（CES）上，联想
55、集团展出 10 余款 AI PC，在配置及功能端颇具创新亮点。硬件端硬件端，多款产品搭载最新英特尔酷睿 Ultra 处理器及联想 AI 芯片，内嵌 CPU、NPU、GPU 混合算力，且配备微软最新 Copilot按键，一键唤出 AI 助手；软件端软件端，Yoga 系列配备 Yoga Creator Zone 生成式 AI 软件，部分产品提供最新 Windows11 系统，其中 ThinkBook Plus Gen 5 Hybrid 支持 Windows 和 Android 双系统；功能端功能端，Yoga Creator Zone 赋能图像创作过程、提升生产效率，ThinkBook Plus G
56、en 5 Hybrid 可实现无缝切换笔记本电脑和平板电脑两种模式，ThinkCentre neo Ultra 作为新一代超小型 AI PC 台式机，专为中小企业用户设计，最大限度地利用了内部空间。3、产业链机遇：关注存储、结构件、散热、组装等价值量显著提升环节产业链机遇：关注存储、结构件、散热、组装等价值量显著提升环节AI PC 催化密集，CPU+操作系统+品牌+零组件生态有望全方位成熟，存储、结构件、散热、组装等环节价值量提升显著。16/242025 年年 1 月月 17 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告AIAI 芯片：芯片：AIAI PCPC 与传统与传统 PCPC 的主要差别在
57、于需要搭载的主要差别在于需要搭载 NPUNPU 等模块提供等模块提供 AIAI 算力支持算力支持。以英特尔英特尔、AMDAMD、高高通通为代表的处理器大厂，纷纷推出了支持本地 AI 大模型运行的 AI PC 处理器，并着重强调 NPU 性能。从处理器功能来看，CPU 擅长顺序控制，适用于需要低延时的场景，同时也能够处理较小的传统模型，如卷积神经网络或特定大语言模型；GPU 更擅长处理高精度格式的并行任务，例如对画质要求极高的视频和游戏。相比之下，NPU 采用数据驱动并行计算架构，模拟人类神经元和突触，擅长处理视频、图像等海量多媒体数据，可以快速处理 AI 算法和大数据集。针对 PC 端的计算需
58、求，以 CPU 为核心的算力架构在处理 AI 神经网络所需的并行计算任务时显得力不从心，且成本效益不高。因此，采用“CPU+GPU+NPU”的异构计算方案已成为业界的主流选择。随着人工智能的日益重要，未来处理器市场可能会形成CPU 与 NPU 并驾齐驱的局面。存储：存储：AIAI PCPC 算力提升对存储容量及速度均提出升级需求算力提升对存储容量及速度均提出升级需求。随着算力的提升，AI PC 对存储器提出了更高要求。为了有效处理 AI 产生的大量数据和复杂指令，特别是在运行大语言模型等应用时，内存大小决定模型上限，因此 PC 存储产品性能和容量必须同步升级。对于 AI PC 的存储配置，微软
59、微软计划在Windows12 为 AI PC 设置最低门槛需要至少 40TOPS 算力和 16GB 内存。DDR5 内存和 QLCNANDSSD 正成为满足 AI PC 存储需求的关键技术。结构件轻量化、高端化需求提升结构件轻量化、高端化需求提升：AI PC 由于早期价格较高率先从高端商务本开始渗透，推动更轻量、质感更好的高端结构件、外观件需求提升，拉动镁铝合金、碳纤维等轻量化材料需求增长，结构件与外观件价值量提升显著。24 年 4 月联想集团和上海交通大学联合发布了业界首款可商业化的高亮不锈镁合金材料并成功应用于 ThinkBook X 产品，镁合金具有轻量化优势的同时拥有更好的电磁屏蔽性能
60、，尤为契合算力提升背景下 AI PC 需求，且相比碳纤维具有更好质感，渗透率有望快速提升。散热：算力提升要求更优异散热性能，均热板替换热管成为趋势，新方案持续导入散热：算力提升要求更优异散热性能，均热板替换热管成为趋势，新方案持续导入。PC 散热由多个散热部件组成，包含散热硅脂、热管、均热板、散热片、风扇、散热鳍片、石墨等。散热硅脂有优异的导热性和电绝缘性，填充在 CPU/GPU 与热管之间。热管一般由纯铜打造，呈现扁平状且内部中空，填充有冷凝液，承担将硅脂传导来的热量转移至另一端风扇侧的功能，AI PC 可能从热管切换至价值量更高的均热板方案。热管通常需要嵌入到散热基板中，而均热板可以直接与
61、散热介质接触从而提高散热效率。此外均热板的形状可以根据芯片的布局进行任意设计，因此可以兼容处于不同高度的多个热源的散热。而热管通常只能用于单个热源的散热，并且热管的体积要大于均热板，在内部空间紧凑的 AI PC 中相对17/242025 年年 1 月月 17 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告不利。石墨具有独特的晶体结构，能够实现较强的平面导热能力，在 PC 算力提升的背景下石墨在散热模块的渗透率有望进一步提升。华为华为 AI PC MateBook X Pro 搭载风冷 VC 模组，联想联想 ThinkBook X 将传统热管替换为均热板，强化轻量化与散热效率。六、六、相关公司相关公司
62、1、华勤技术华勤技术智能手机智能手机 ODMODM 龙头企业，产品覆盖消费电子、工业数据及汽车电子龙头企业，产品覆盖消费电子、工业数据及汽车电子。华勤技术深耕智能硬件 ODM 近二十年，已成为全球消费电子 ODM 领先企业。公司产品横跨消费电子类产品、工业数据类产品、车规级汽车电子产品等领域，公司在智能手机和笔记本电脑为代表的两个生态中，已形成较为显著的生态效应，公司是业界为数不多的同时有能力实现基于 ARM 架构的研发设计和 X86 架构设计研发的企业，在智能手机、笔记本电脑、数据中心产品、汽车电子智能硬件上均有所突破并形成规模效应。以手机先进技术为基拓展高性能计算业务，服务器以手机先进技术
63、为基拓展高性能计算业务，服务器 ODMODM 领域已建立密切合作关系并实现销售收入领域已建立密切合作关系并实现销售收入。公司高性能计算业务包括个人电脑业务、平板电脑业务及数据产品业务。公司以手机先进技术为基，将手机等产品领域的先进技术应用到 PC 产品中，不断提升研发效率至行业领先地位，2024 年 1 月6 月内笔记本电脑 ODM 业务保持全球前四，AI PC 多款产品陆续量产发货。此外，公司在服务器 ODM 领域形成了较强的研发能力和生产制造水平，已与多个国内知名的云厂商建立了密切的合作关系并实现产品发货和销售收入。AIoTAIoT 产品布局广泛，出货稳步提升产品布局广泛，出货稳步提升。在
64、 AIoT 领域，公司设计生产智能家居、音频产品、VR、游戏产品等新兴智能硬件产品，并对多家知名终端厂商实现出货。公司在智能家居领域，家居控制、IP Camera已经有多款产品在海外上市；此外，公司已实现消费类音频产品全栈布局；公司在 VR、游戏领域不断突破核心项目，与客户合作开发的产品出货量保持稳定的增长。18/242025 年年 1 月月 17 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告2、春秋电子春秋电子公司致力于为客户提供消费电子产品结构件模组及相关精密模具公司致力于为客户提供消费电子产品结构件模组及相关精密模具，从设计、模具制造到结构件模组生产从设计、模具制造到结构件模组生产的一站式服
65、务的一站式服务。公司的主要产品为笔记本电脑及其他电子消费品的结构件模组及相关精密模具。公司消费电子产品精密模具分为配套模具及商用模具，其中配套模具系公司用于生产精密结构件模组的相关模具，其主要客户为联想、三星等笔记本电脑整机厂商及其相关代工厂；商用模具系公司本身不生产其成型产品的模具产品，其主要客户为三星家电、LG、博西华、夏普等家电类整机厂商。深耕模具制备多年，是笔记本电脑结构件供应商中较少的拥有自主模具设计生产能力的企业深耕模具制备多年，是笔记本电脑结构件供应商中较少的拥有自主模具设计生产能力的企业。结构件行业是典型的模具应用行业，模具质量的高低决定着产品质量的高低。模具设计与制造技术水平
66、的高低，是衡量产品制造水平高低的重要标志之一，其主要体现在模具精度和模具设计开发的时间周期上。春秋电子依托模具制备经验，其模具开发精度可达 0.008-0.015mm。公司在结构件领域深耕多年，已具备丰富的镁铝制程工艺积累，“半固态射出成型”技术方面亦已熟练掌握设备使用与配套技术，与传统镁铝结构件生产技术相比，其具有安全性高、产品良率高、作业时间周期短、人工成本低等优势，公司还可以借助大型半固态镁合金射铸成型设备（3000T）的资源优势以及模具研发能力尝试新能源汽车大型部件的验证与开发，更大程度实现新能源汽车的轻量化效果。2、歌尔股份歌尔股份MetaMeta QuestQuest 3S3S 发
67、售即登顶亚马逊美国视频游戏设备排行榜，公司在发售即登顶亚马逊美国视频游戏设备排行榜，公司在 XRXR 领域卡位良好或有望受益领域卡位良好或有望受益。对于消费电子行业来说，终端创新为行业出货量主要驱动力之一。Meta 于 2024 年 9 月 Connect 大会发布新一代 VR 头显 Quest 3S，并且展示 AR 眼镜原型机。其中 Meta Quest 3S 于 2024 年 10 月 15 日正式发售，发售后两天即成为亚马逊美国视频游戏类别中最畅销的设备。受益于新品迭代，24 年开始全球 VR/AR 出货量预计将迎来增长。据 IDC 数据，2024 年全球 VR/AR 出货量有望同比增长
68、 7.5%；预计 2024-2028 年全球 VR/AR 市场出货量 CAGR 有望达到 43.9%。公司作为全球 XR 行业代工龙头，卡位头部品牌，且亦有望切入部分国内外新进入厂商，或有望受益于行业出货量增长。时隔两年苹果发布新品时隔两年苹果发布新品 AirPodsAirPods 4 4 有望提振终端出货量，公司卡位良好智能声学整机业务或有望受益有望提振终端出货量，公司卡位良好智能声学整机业务或有望受益。公司通过努力巩固大客户关系，不利影响逐步衰退，稼动率及出货量得到提升，2024 年上半年智能声学整机业务收入及盈利能力已出现明显修复。另外苹果于 2024 年 9 月秋季发布会发布自身新一代
69、 AirPods4，产品分为标准版和主动降噪版。新品 AirPods 的发布或有望拉动终端出货量增长，公司作为智能声学整机组装领先厂商或有望受益。AIAI 技术进步创造更多终端应用场景，同时或将带动手机等产品声学零组件创新技术进步创造更多终端应用场景，同时或将带动手机等产品声学零组件创新。苹果在 2024WWDC 大会上发布首个生成式大模型 Apple Intelligence，语音输入为 AI 终端主要交互方式之一，语音质量亦成为影响 AI 效果的主要因素之一，或有望带动手机等消费电子产品声学零组件创新，推动声学零组件规格提升。公司作为消费电子声学零组件全球龙头，或有望受益端侧 AI 落地带
70、来的行业创新趋势。4、雷神科技雷神科技海尔内部孵化企业，消费电子复苏业绩环比改善海尔内部孵化企业，消费电子复苏业绩环比改善。海尔集团孵化的子公司，成立于 2014 年，为国内领先的计算机硬件设备制造商，产品线包括电竞/信创笔记本、台式机及相关外设。2024 单 Q3 实现营业总收入 7.81 亿元（YoY+8.95%，QoQ+30.08%）,创 20 年以来新高，受益于 AI 催化消费电子市场需求复苏，叠加公司国产信创+海外市场布局，带动公司业绩环比改善；海外业务持续拓展，公司 20-23 年海外业务营收由 0.51 亿元提升至 7.30 亿元，营收占比由 2.51%提升至 32.72%，有望
71、成为新增长极。19/242025 年年 1 月月 17 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告换机周期临近换机周期临近+AI+AI PCPC 拉动需求，存货周转率健康业绩弹性大拉动需求，存货周转率健康业绩弹性大。换机周期临近换机周期临近：全球 PC 市场距上一轮换机周期已 4 年，24Q1-3 全球 PC 出货量 1.94 亿台（YoY+2.38%），处逐步回升态势，公司有望在新一轮换机潮持续受益。2424 年年 AIAI PCPC 开始放量开始放量：AI PC 具备降低延迟、保护数据隐私安全，优化用户体验等优势，产品迭代升级成为趋势，24 年主流 PC 品牌产品陆续放量，预计全球 AI P
72、C 出货量达 0.49 亿台。公司与 Intel、Nvidia 等顶级供应商亲密合作，具备先天供应链优势，同时掌握 128 项相关专利，适配 AIPC 的设计研发，公司作为 a 股 AI PC 稀缺标的，有望尽享 AI PC 浪潮红利。游戏发布引爆换机需求，信创落地拉动市场增长游戏发布引爆换机需求，信创落地拉动市场增长。游戏版号发放常态化政策落地，24Q1 新游戏数高达333 款，现象级游戏 IP+显卡发布驱动电竞 PC 换机需求高涨。公司深耕电竞 PC 十年，构建多级电竞 PC+外设产品矩阵，有望受益于游戏市场快速崛起。国产信创加速落地，26 年中国信创市场预计突破 2000亿元。公司前瞻布
73、局信创市场，累计中标近 200 个项目，并与中科曙光中科曙光、麒麟软件麒麟软件合作发展，渠道+供应链构建先发优势。轻资产运营成本优势显著，性价比轻资产运营成本优势显著，性价比+星闪打造品牌名片星闪打造品牌名片。外协为主+灵活自产的生产模式。公司轻资产运营，灵活高频应对市场变化，具备成本控制优势，同时公司与英伟达英伟达等大厂持续保持深度合作，议价能力强，打造高性价比产品。用户粘性高，品牌效应显著。华为首发星闪技术，引领无线技术革新。公司是星闪技术全球首个电竞合作品牌，与华为星闪深度合作。背靠海尔销售渠道优势，差异化策略快速突破海外市场背靠海尔销售渠道优势，差异化策略快速突破海外市场。公司依托海尔
74、海外渠道优势，先发布局海外市场，制定跨境电商+线下经销双渠道战略，依托雷神香港出口渠道，在东南亚、俄罗斯等地构建分销网络，线上渠道覆盖亚马逊、速卖通等，未来北美、欧洲市场增长空间广阔。公司采用本土化推广+差异化产品体系，有望快速积累用户基数，获得品牌认可度，依托产品性价比优势实现海外市场加速突破。5、澜起科技澜起科技受益受益 AIAI 服务器，服务器，PCIePCIe 会成为新增长点会成为新增长点。AI 服务器需求增加。一台典型的配置 8 块 GPU 的主流 AI 服务器需要 8 至 16 颗 PCIe Retimer 芯片。未来，PCIe Retimer 芯片的市场空间将随着 AI 服务器需
75、求量的增加而扩大。澜起自研该产品核心底层技术 SerDes IP，因此在产品时延、信道适应能力等方面具有竞争优势，澜起的 PCIe Retimer 芯片正在获得越来越多客户及下游用户的认可。PCIe Retimer 芯片是未来数据中心领域重要的互连芯片，可用于 CPU 与 GPU、NVMe SSD、Riser 卡等典型高速外设的互连。目前行业相关生态正在由 PCIe4.0 向 PCIe5.0 迁移，未来还将进一步发展到 PCIe6.0 及 PCIe7.0，PCIe 协议每次迭代将带来数据传输速率翻倍，PCIe Retimer 芯片的作用是提升信号完整性，增加高速信号的有效传输距离，因此未来需要
76、用到 PCIe Retimer 芯片的场景会越来越多。AIAI 时代，产品附加值持续提升时代，产品附加值持续提升。在服务器上，公司的产品组合越来越丰富，可提供的产品包括内存接口芯片（包括 RCD 及高带宽内存接口芯片 MRCD/MDB)、内存模组配套芯片（SPD/TS/PMIC）、PCIe Retimer、MXC 芯片、可编程时钟发生器芯片、津逮CPU、数据保护和可信计算加速芯片等，应用领域越来越广泛，在单台服务器里，产品价值量也有大幅提升。相较于 AI 训练，AI 推理更重视计算效率、时延、性价比等；同时，由于 AI 推理需要应用到不同的端侧上，因此对相关互连芯片的需求可能更丰富多样。AI
77、推理的发展将推动公司相关产品的应用。行业观察到，主流 AI 服务器机型内，内存模组通常为满插状态，从而带动内存接口及模组配套芯片的需求大幅增加。同时，PCIe Retimer 芯片、MRCD/MDB 芯片、MXC 芯片、CKD 芯片的行业需求都将受益于 AI 推理应用的发展。DDR5DDR5 渗透率提升，接口产品红利逐步释放渗透率提升，接口产品红利逐步释放。2024 年，DDR5 渗透率继续提升且子代持续迭代。从 DDR5 整体渗透率来看：公司 DDR5 内存接口芯片出货量于 2024 年第三季度超过 DDR4 内存接口芯片，预计 DDR520/242025 年年 1 月月 17 日日行业行业
78、|深度深度|研究报告研究报告内存接口芯片出货占比将在第四季度进一步增加；从 DDR5 子代迭代来看：公司 DDR5 第二子代 RCD 芯片出货量于 2024 年上半年超过第一子代 RCD 芯片，第三子代 RCD 芯片从 2024 年第四季度开始小规模出货，公司已推出 DDR5 第四子代 RCD 芯片，并开展第五子代 RCD 芯片的工程研发。作为内存接口芯片行业的领跑者和 DDR5RCD 芯片国际标准的牵头制定者，公司凭借强大的技术实力，在 DDR5 子代迭代上持续保持领先。凭借研发进度领先、产品性能的稳定性和可靠性，公司把握 DDR5 迭代升级的产业趋势，将进一步巩固行业领先地位，受益于相关产
79、品市场规模扩大带来的红利。6、光大同创光大同创轻量化引领行业趋势轻量化引领行业趋势。公司发展方向围绕“绿、轻、新”展开，制定明确的目标、合适的战略和执行计划，内部各项业务发挥协同效应，增强公司的行业竞争力。2024 年，公司将继续紧握产业发展机遇，坚定实施“绿色环保、轻量化以及新工艺改进”的产品策略，围绕“国产替代”和“技术创新”的方向，进行产品迭代升级，同时加大研发投入，保持产品创新能力。一方面公司会巩固现有消费电子领域优势，继续执行“防护性材料+模切结构件”的布局，其中防护性产品向环保化转型，顺应国家“去塑化”趋势，符合环保、双碳标准，产品应用领域更加广泛；对于模切结构件，公司通过改进生产
80、设备、持续进行工艺提升以提高生产效率，进行创新性模切结构件开发和生产。另一方面，公司持续进行碳纤维业务下游市场及客户的开拓，积极探索碳纤维材料应用领域的蓝海，下半年公司的碳纤维业务发展会更加聚焦。海外市场积极布局海外市场积极布局。公司的发展策略以深度服务大客户为中心，不仅体现在对现有客户的关系维护上，不但深化与现有客户的合作，并在新客户的拓展中也积极挖掘客户需求，主动发现客户需求并引领客户需求，以市场和客户为导向，进行业务拓展。前期通过市场调研和数据分析，深入挖掘客户需求，基于对大客户的深刻理解，制定定制化的解决方案，并在日常工作中不断维护客户关系，确保对客户信息的准确性和及时更新。公司以创新
81、为驱动，鼓励和实施创新，研发新技术、改进生产工艺以提高产品和服务的竞争力。公司未来会顺应业务发展需要积极进行海外布局。除了在墨西哥和越南已建立了生产基地，2024 年上半年公司成立日本光大同创，旨在通过与大客户研发中心紧密沟通，洞察客户需求和市场方向，制定更加精准的研发战略，增强市场竞争力。折叠机领域积极布局折叠机领域积极布局。折叠屏手机已经成为智能手机的未来趋势之一，2024 年折叠屏手机市场呈现显著增长，主要动力是更轻薄的机身设计和更多的使用场景，使得消费者获得更优的用户体验，相关机构的数据也预测未来折叠屏手机市场可能会迎来更加快速的增长。目前折叠屏手机轻量、使用寿命和折叠次数等是消费者主
82、要关注的问题，市场的快速增长和用户体验的要求促使相关厂商选择更加优质的材料来实现轻量化、定制化的要求，这将进一步增加对轻质高强材料的需求，从而推动新材料在折叠屏手机领域的创新应用。公司碳纤维相关产品初期主要应用于笔记本电脑外壳，目前逐步在折叠屏手机领域实现量产交付，未来公司将持续发掘客户需求，把握市场机遇，集中资源投入发展潜力和空间较大的相关应用市场。七七、发展趋势发展趋势1、AI PC 或引领或引领 PC 更新换代潮更新换代潮20232023 年全球年全球 PCPC 销量回落销量回落。据 IDC 数据：20172019 年全球 PC 销量基本维持在 2.62.7 亿台；20202022 年全
83、球 PC 销量基本维持在 3.03.5 亿台，主要受疫情带动远程办公需求推动；2023 年全球 PC 销量 2.6 亿台，再次回落到 2.62.7 亿台的区间。21/242025 年年 1 月月 17 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告AIAI PCPC 有望成为有望成为 PCPC 更新换代的驱动力更新换代的驱动力。根据格隆汇援引联想集团 CFO 黄伟明的表述，联想的 AI PC 创新产品将在智能设备上配备 AI 计算和私有基础模型，并预计将从 2024 年开始成为个人电脑更新换代周期的强大驱动力。AI PC 也预示着联想联想在人工智能领域从云侧到端侧的战略定位，可以提供有效的借助于人工
84、智能力量的端到端解决方案。全球全球 AIAI PCPC 销量或迎来快速增长销量或迎来快速增长。根据 C114 通信援引 Canalys 预估，2024 年全球 AI PC 出货量将达到5100 万台，2026 年将达到 1.54 亿台，2028 年将达到 2.08 亿台，20242028 年五年的年复合增长率将达到 42%。Canalys 预计到 2024、2025、2026 年全球 AIPC 的渗透率将提升至 19%、43%、55%，这意味着到 2026 年全球 AI PC 在 PC 整体市场的渗透率将超过一半。AIAI PCPC 在中国的渗透速度较全球更快在中国的渗透速度较全球更快。根据联
85、想AI PC 产业（中国）白皮书，IDC 对 AI PC 的定义是配置有集成 AI 加速引擎处理器的个人电脑和平板电脑。IDC 预计在 AI PC 的带动下，PC 应用场景将得到进一步的拓展，拉动整体市场规模进入新一轮的增长。IDC 预计中国 PC 市场将因为 AI PC 的到来而结束负增长，并在未来 5 年时间里保持稳定增长的趋势。IDC 预计 20232027 年中国台式机、笔记本电脑、平板电脑总销量将从 6800 万台左右增长至 8000 万台以上，增长幅度接近 18%。同时 IDC 预计 AI PC 在22/242025 年年 1 月月 17 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告中
86、国 PC 市场中新机的装配比例将在未来几年中快速攀升，并在 2027 年达到 81%的渗透率。总体而言，AI PC 在中国市场渗透率提升的速度要显著快于全球。2、X86 或依然占据或依然占据 AI PC 处理器主流市场处理器主流市场根据联想AI PC 产业（中国）白皮书，X86 和 Arm 架构产品的算力厂商都将在中国 AI PC 的生态发展中起到重要的作用。主流厂商将进一步优化 CPU+NPU+GPU 的架构，以提升混合的普惠算力作为行业的发展方向，助力 AI PC 的大规模普及。通用性的 AI 开发框架和终端适配性将是厂商发力的主要方向。IDC 预测，在整体 PC（仅针对笔记本电脑和台式电
87、脑，不含平板电脑）市场中，未来 AIArm 的占比将稳定保持在 5%左右，而 AI X86 的占比将从 2024 年的 50%逐步增长至 2027 年的 80%。国际芯片厂商将继续成为中国 AI PC 生态的主要参与者。而在外部环境因素不确定性的影响下，中国本土的芯片厂商也有望得到进一步的发展，在部分更看重安全和可靠性的行业承担算力产品供给的任务。AI PC 处理器的竞争格局将趋向于复杂。3、AI PC 元年开启，更大的存储容量和带宽为大势所趋元年开启，更大的存储容量和带宽为大势所趋伴随伴随 AIAI PCPC 快速发展，存储市场有望步入长景气的价值周期，整体存储容量增速可能会从快速发展，存储
88、市场有望步入长景气的价值周期，整体存储容量增速可能会从 2424 年起快速年起快速提升提升。Trendforce 预估 2024 年 DRAM 和 NAND 于笔记本电脑的单机平均搭载容量年增率分别约 12.4%和9.7%，后续随着 AI PC 量产后，2025 年成长幅度会更明显。AI 赋能手机、PC、服务器传统应用终端，23/242025 年年 1 月月 17 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告新兴市场也在快速增加。AI PC 预计在 2024 年全面开花。TrendForce 预计 AI PC 的计算能力预计将达到微软 40TOPS 的基准。达到这一门槛的新产品预计将于 2024
89、年底出货，预计 2025 年将出现显著增长。AIAI PCPC 需要更快的数据传输速度、更大的存储容量和带宽，除需要更快的数据传输速度、更大的存储容量和带宽，除“算算”外应重点关注外应重点关注“存存”的潜在需求的潜在需求。与传统 PC 不同，AI PC 最重要的是嵌入了 AI 芯片，形成“CPU+GPU+NPU”的异构方案。AI PC 可以支持本地化 AI 模型，所以需要更快的数据传输速度、更大的存储容量和带宽。CPU 擅长顺序控制，适用于需要低延时的场景，同时也能够处理较小的传统模型，如卷积神经网络（CNN）或特定的大语言模型（LLM）。而 GPU 更擅长处理高精度格式的并行任务，例如对画质
90、要求极高的视频和游戏。尽管 GPU 在并行计算能力上具有优势，但仍需与 CPU 协同工作。CPU 和 GPU 作为通用处理器，设计灵活，易于编程，主要负责操作系统、游戏和其他应用。然而，对于处理大规模的神经网络计算，CPU 的效率相对较低。NPU 则采用数据驱动并行计算的架构，模拟人类神经元和突触，特别擅长处理视频、图像等海量多媒体数据。与遵循冯诺依曼架构的 CPU 和 GPU 不同，NPU 通过突触权重实现存储计算一体化，运行效率更高，尤其擅长推理。鉴于终端的功耗和散热限制，通用 CPU 和 GPU 难以满足生成式 AI 应用严苛且多样化的计算需求。这些应用不断演进和多样化，单一硬件部署并不
91、合理。因此，NPU 和异构计算成为硬件厂商应对终端侧生成式 AI 挑战的关键。具体来看，随着算力上的提升，AI PC 对存储器提出了更高的要求：高性能需求：在高性能需求：在 PCPC 中中 AIAI 应用程序运行的各个阶段，都需要存储器提供高性能支撑应用程序运行的各个阶段，都需要存储器提供高性能支撑。在采集阶段，AI应用程序运行需要采集大量的数据，包括图像数据、语音数据等，这就需要存储器提供更高性能，进而高效的进行数据存储，提升数据采集效率；在预处理阶段，包括清洗、去噪、归一化等操作，也都需要存储器的高性能表现，加速数据的筛选、清洗和预处理，便于后续的算法训练和推理。到了算法训练阶段，同样也要
92、存储器能够实时保持高性能，处理相关数据存储的指令，配合着深度学习算法，就预处理的数据进行训练，最终生成模型。AIAI PCPC 渗透率的提升或将加速渗透率的提升或将加速 DDR5DDR5 子代迭代以及增加更高速率子代迭代以及增加更高速率 DDR5DDR5 内存的需求内存的需求。由于 AI PC 带动数据处理量大幅提升，高速传输芯片势必同步升级，而传输接口也须由 PCIe3.0 升级至 PCIe4.0/5.0；AI PC需要更高带宽的内存提升整体运算性能，DRAM 规格由 DDR4 升级至 DDR5，将是必要的选择。大容量存储：大容量存储器，是大容量存储：大容量存储器，是 AIAI PCPC 产
93、品的核心需求之一产品的核心需求之一。从架构上，随着 AI 算力的提升，以及 AI大模型的本地化部署，都对存储器容量提出了更高要求，继而承载 AI 带来的海量数据及各种指令。即使 AI PC 仅仅是整合了轻量化 AI 模型，可依旧会产生海量的非结构化数据。从功能上，AI 的加持下，各种丰富的生成式应用兴起，势必会带来更丰富的体验和交互方式，在此过程中，也会生成大量的应用数据及缓存数据。因此，无论是从架构还是功能上，AI PC 产品都离不开大容量的存储器。AIAI PCPC 对内存的需求日益增强，对内存的需求日益增强，32GB32GB 甚至甚至 64GB64GB 内存或将成为内存或将成为 AIAI
94、 PCPC 的标配的标配。从现有 Microsoft 针对AIPC 的规格要求来看，DRAM 基本需求为 16GB 起跳。长期来看，TrendForce 集邦咨询认为，AIPC 将有机会带动 PCDRAM 的位元需求年成长，后续伴随着消费者的换机潮，进而加大产业对 PCDRAM 的位元需求。24/242025 年年 1 月月 17 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告TrendForce 集邦咨询预期，今年 LPDDR 占 PCDRAM 需求约 3035%，未来将受到 AIPC 的 CPU 厂商的规格支援，从而拉高 LPDDR 导入比重再提升。低功耗：AI PC 引入“AI”模块后，功耗也
95、是一个需要重点考量的问题低功耗：AI PC 引入“AI”模块后，功耗也是一个需要重点考量的问题。从体验上来看，AI PC 不间断的进行算法更新和机器学习，存储器长时间提供高性能的数据存储服务，由此产生的海量热量会影响用户的使用体验；从续航上看，无论是 AI PC 产品，还是传统 PC 设备上，都在追求更高的续航，让 PC 的“移动”、“便携”的价值放大化。低功耗的存储器，在相同工况下，不仅能降低设备的发热量提升用户体验，还能和 AI PC 的其他低功耗硬件，一同延长整体续航时间。数据安全：AI PC 存储器需要从存储设备的硬件层面以及软件层面两方面考虑数据安全问题，国产自主可控的必要性或愈发关
96、键数据安全：AI PC 存储器需要从存储设备的硬件层面以及软件层面两方面考虑数据安全问题，国产自主可控的必要性或愈发关键。从原理上，AI PC 除了在个人终端内嵌大模型，还需要和云端大模型进行数据交互、算力的调配。对于存储器而言，一方面需要能够在存储设备的硬件层面，构建数据防火墙，确保经过用户授权后的程序和操作，方能读取、处理隐私数据；另一方面，同样也需要从软件上，设计更多安全防护措施，防止数据泄露。八、参考研报八、参考研报1.万联证券-电子行业 AI 产业系列深度报告（二）：AIPC 赛道风起，产业链创新云涌2.中银国际-电子行业 AI 端侧深度报告之 AIPC：PC 助力端侧 AI 规模化
97、拓展，算力、存储、能耗升级显著3.东吴证券-电子行业深度报告：AI PC 元年开启，换机潮推动产业链景气度提升4.艾瑞咨询-中国 AIPC 行业研究报告：创新力是保持领先的途径5.天风证券-半导体行业专题研究：AI PC 元年有望开启，领航存储市场步入“价值”长景气新周期6.中信建投-消费电子行业：AI PCAI 终端核心场景7.东吴证券-电子行业深度报告：AI 终端行业深度，AI 应用落地可期，终端有望迎全面升级8.开源证券-半导体行业深度报告：AI 终端加速创新发展，关注上游产业链核心增量9.华源证券-AI 终端行业专题：AI 进化加速端侧落地，新一轮换机潮蓄势待发10.国泰君安-电子元器件行业 AI 端侧系列推荐之七：Windows on Arm，步入 AI PC 新时代免责声明：以上内容仅供学习交流，不构成投资建议。
