AIPC专题报告:PC助力端侧AI规模化拓展,算力、存储、能耗升级显著

AIPC专题报告:PC助力端侧AI规模化拓展,算力、存储、能耗升级显著
2024年08月10日 08:33 市场资讯

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(报告出品方/作者:中银证券,苏凌瑶、茅珈恺)

混合 AI 优势凸显,云端和边缘端 AI 共存成发展趋势

生成式 AI 生态应用快速发展

生成式 AI 快速发展,应用数量快速增长。根据集微咨询,ChatGPT 自 2022 年 11 月推出后迅速成 为史上用户增长速度最快的消费级应用,其五天注册用户数突破 100 万,两个月注册用户突破 1 亿。 根据高通《高通白皮书 混合 AI》,AI 正迎来大爆发时期,就像此前电视、智能手机、互联网的问 世,而这仅仅是一个开始。 生成式 AI 对计算性能需求日益增长。基础模型的使用推动大量初创公司和大型组织使用文本、图 像、视频、3D、语言和音频创建应用,例如代码生成、文本生成、面向艺术家和设计师的图像生成, 以及对话式聊天机器人。根据 Gartner 预估,2030 年用于训练 AI 的数据将是真实产生数据的 3 倍。 以 ChatGPT 为代表的 AIGC 也将催生人工智能(AI)芯片需求量的爆发式增长,算力及信息传输速 率成为关键技术。计算架构需要不断演进并满足大规模生成式 AI 日益增长的处理和性能需求。

混合 AI 是生成式 AI 规模化扩展的关键

人工智能(AI)芯片根据部署位置和应用场景可以分为云端、边缘端两大类。其中云端可以分为云 端训练芯片和云端推理芯片,边缘端芯片则更为多样化。 云端芯片侧重于高性能和高计算密度。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、多维分析,以实现用户的需求功能。云端芯片对 高性能和高计算密度有较高的要求。 边缘端芯片侧重于低功耗和高能效。边缘端应用主要包括各种消费电子、物联网产品、智能家居、 可穿戴设备、自动驾驶汽车等。边缘端主要实现文字、图像、视频的数据采集、初步处理和前端交 互。边缘端芯片对低功耗和高能效有较高的要求。

云端算力逐渐向边缘端迁移。随着人工智能在消费电子、智能家居、可穿戴智能设备、自动驾驶等 领域的发展,边缘端对低延迟、高带宽、隐私性等需求日益增长,云端的推理和训练算力正在逐渐 向边缘端迁移。

混合 AI 是指云端和终端协同工作,在适当的场景和时间下分配 AI 计算的工作负载,以提供更好的 体验,并高效利用资源。在边缘计算场景下,混合 AI 计算以终端为中心,在必要时向云端分流任务。 在以云为中心的场景下,混合 AI 将根据终端的计算能力,尽可能地从云端分担 AI 工作负载。 根据高通《高通白皮书 混合 AI》,混合 AI 具有成本、能耗、可靠性、安全性、个性化的优势。 混合 AI 具有成本优势。随着生成式 AI 的使用量和复杂性持续提升,云端推理对数据中心基础设施 的硬件、带宽、网络传输等要求日益提升。混合 AI 将生成式 AI 的一些处理从云端转移至边缘端, 可以减轻云基础设施的压力并减少开支。 混合 AI 具有能耗优势。和云端相比,边缘终端可以以较低的能耗运行生成式 AI 模型,尤其是将数 据传输和处理相结合时,这一能耗成本差异非常明显。混合 AI 可以帮助云服务提供商降低数据中心 的能耗,实现环境和可持续发展目标。 混合 AI 具有可靠性优势。边缘 AI 可以在云服务器和网络连接拥堵时,提供媲美云端甚至更佳的性 能。当云侧 AI 的需求达到高峰期时,服务器会产生大量需求排队等待和高时延的情况,甚至可能出 现拒绝服务的情况,边缘 AI 可以在此场景下承担计算负载。 混合 AI 具有隐私保护功能和安全性优势。边缘 AI 的查询和个人信息完全保留在终端上,有助于保 护用户隐私。对于企业和工作场景,保护重要信息是生成式 AI 需要解决的重要问题。混合 AI 可以 确保个人数据和模型参数在边缘终端上的安全。 混合 AI 具有个性化优势。混合 AI 可以根据用户的表情、喜好和个性进行定制,所形成的用户画像 能够从实际行为、价值观、痛点、需求、顾虑和问题等方面来体现一个用户的特点,并且可以随着 时间推移进行学习和演进。 混合 AI 兼具云端和边缘端 AI 的优势,是生成式 AI 规模化的关键。目前生成式 AI 模型的参数动辄 达到数十亿级别,这对大模型的训练和推理都提出了极高的要求。尽管大型生成式 AI 模型每年仅需 要训练几次,但是单个模型的训练均需要消耗大量资源,并且这些模型的推理成本会随着日活用户 数量和使用频率的增加而上升。云端高昂的训练和推理成本导致生成式 AI 的规模化难以拓展。混合 AI 可以凭借其独特的优势解决上述问题,正如传统计算正从大型主机和客户端演变为当前云端和 PC、 智能手机等边缘端相结合的模式。

端侧 AI 已经可以支持数十亿级别参数模型。根据高通数据,截至 2023 年具备 AI 功能的手机、PC 和其他品类的便携终端数量已经达到数十亿台。目前智能终端已经可以支持丰富的生成式 AI 功能, 这些功能的模型参数在 10 亿到 100 亿(INT4 级别,下同)之间。如 Stable Diffusion 等参数超过 10 亿的模型已经可以在手机上运行,且性能和精确度达到和云端处理类似的水平。高通预计未来拥有 100 亿及更多参数的生成式 AI 模型能够在终端上运行。

基于基础模型的生成式 AI 迅速兴起,正在驱动新一轮内容生成、搜索和生产力相关用例的发展,覆 盖包括智能手机、平板、PC、汽车、XR 以及物联网等终端品类。混合 AI 架构将赋能生成式 AI 在 上述这些终端领域并提供全新的用户体验。

AI PC 是构建边缘 AI 生产力的优秀场景

AI PC 天然适配边缘 AI 的应用场景

大模型的计算负载不断从云端向终端下沉,大模型落地到边缘端形成了云端和本地的组合,成为个 人大模型。个人大模型既要继承公共大模型的强大能力,又要为个人提供个性化的专属服务。 AI PC 是承载大模型的理想平台。个人终端设备包括手机、平板、PC、汽车、可穿戴设备等丰富形 态。如果要完成个人大模型的普惠,则终端设备则需要强大的计算能力、庞大的存储能力、丰富的 交互方式、广泛的应用场景。个人电脑(PC)能够同时满足大模型普及的各项要求,也成为承载大 模型的理想平台。

根据联想《AI PC 产业(中国)白皮书》: PC 具备全模态的人机自然交互条件。PC 是拥有最多样交互方式的终端,包括触控、语音、手势、 键鼠、数字笔等多种交互方式。触控、语音、手势等交互方式可以为用户和 PC 提供直观沟通的渠 道。键鼠、数字笔等交互方式可以为用户提供更为精准的操控手段,从而使个人大模型能够准确接 收和处理高度复杂的用户任务。 PC 是能承载最全场景的生产力平台。相较于其他边缘终端,PC 具有大屏幕、高分辨率、多任务处 理、大容量存储等优势,可以全面承载生活、娱乐、学习、工作等多场景。大模型通常具备强大的 通用 AI 功能,能够完成文字、图像、视频创作等多种任务,可以进一步强化 PC“最全场景生产力 平台”的属性,从而提升消费体验和创作效率。 PC 是迄今为止最强的个人计算平台。PC 拥有强劲的通用计算能力,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,为 PC 提供了强劲的并行计算能力。异构混合计算可以为 AI 工作负载匹配最 合适的计算单元。并行算力可以使 PC 轻松执行复杂的 AI 模型推理任务。 PC 是存储容量最大、最受信赖的安全终端。AI 模型在内容输入、内容推理、内容生成的过程中会 产生海量数据(维权)。随着用户使用 AI 应用的频次提升,私人交互数据也会快速增长。PC 拥有大容量的 本地安全存储,可以为用户提供可靠的数据隐私保护。

AI PC 硬件算力需要达到 40Tops

根据 IT 之家消息,微软对于 AI PC 的定义包括三点:1)AI PC 需要配备性能达到 40Tops 的 NPU; 2)AI PC 需要能够在本地硬件上运行 Copilot; 3)设备需要配备有 Copilot 物理按键。

NPU(Neural Network Processing Unit,神经网络处理器)是一种专为低功耗加速 AI 推理打造的处理 器。目前高通、AMD、英特尔等厂商正在努力将 NPU 集成到 CPU/SoC 中以适配 AI PC 的算力需求。 尽管 AI PC 的实际市场表现取决于生态系统的协作水平,但是集成 NPU 的 CPU 将驱动新一轮 AI PC 的发展。 2023 年 10 月,苹果发布 M3、M3 Pro、M3 Max 芯片,这是业内首批采用 3nm 制程的 PC 芯片。M3 系列芯片中央处理器部分的高性能核心和高能效核心比 M1 系列芯片中相应核心快 30%和 50%;神 经网络处理器部分比 M1 系列芯片快 60%;媒体处理器升级支持 AV1 解码。

2023 年 10 月,高通发布骁龙 X Elite。根据快科技报道,骁龙 X Elite 集成 12 颗 4nm 核心,内存支 持 LPDDR5X 8533MHz,最高带宽达到136GB/s。骁龙 X Elite的 Hexagon NPU峰值算力达到 45Tops, 芯片总算力可以达到 75Tops,端侧生成式 AI 处理能力达到 30Token/s,可以在本地处理 130 亿参数 的大模型。

2023 年 12 月,AMD 发布锐龙 8040 系列处理器。根据快科技报道,锐龙 8040 系列处理器基于 Zen 4 CPU 架构、RDNA 3 GPU 架构、XDNA NPU 架构。相较于锐龙 7040 系列处理器,锐龙 8040 系列处 理器的 NPU 部分算力从 10Tops 提升至 16Tops,整体算力从 33Tops 提升至 39Tops。 2023 年 12 月,英特尔发布酷睿 Ultra 系列处理器。根据快科技报道,酷睿 Ultra 系列处理器采用 Intel 4 制程。全新的 Meteor Lake 平台采用全新分离式模块设计,计算模块、SoC 模块、图形模块、IO 模块通过 Foveros 3D 封装连接。酷睿 Ultra 处理器首次集成 AI 加速处理的 NPU,总体算力可以达到 34Tops。 2024 年 4 月,高通发布骁龙 X Plus。根据高通官微消息,骁龙 X Plus 采用先进的 10 核高通 Oryon CPU 和拥有 45Tops 算力的高通 Hexagon NPU。根据高通的演示,骁龙 X Plus 可以支持功能包括但不限 于:1)利用终端侧生成式 AI 协助程序员即时生成新代码;2)利用 Riffusion 终端侧 AI,基于提示 或已存在的音乐生成新音乐;3)利用终端侧 Whisper,在直播期间实时针对 100 种口语语言提供自 动翻译,生成 100 种语言的实时字幕。

根据微软对于 AI PC 的定义,AI PC 需要配备性能达到 40Tops 的 NPU。截至 2023 年底,高通骁龙 X Elite 的算力已经达到 AI PC 的标准,而 AMD Ryzen Hawk Point 和英特尔 Meteor Lake 的算力尚未 达到 AI PC 的标准。根据 TrendForce 预估,AMD 和英特尔将在 2024 年进一步推出 Strix Point 和 Lunar Lake 平台,进一步升级 PC 芯片的 NPU 算力,以支持更为强大的 AI PC 功能。 根据芯智讯消息,2024 年 6 月 4 日英特尔在 COMPUTEX 2024 正式公布下一代面向 AI PC 的移动处 理器 Lunar Lake,其综合 AI 算力提升至 120Tops。其中:CPU 通过 VNNI 与 AVX 指令提供 5 Tops 的算力,驱动轻度 AI 工作;GPU 通过 XMX 与 DP4a 指令提供 67 Tops 的算力,赋予游戏与创作所 需的 AI 性能;NPU 提供 48 Tops 的算力。Lunar Lake 预计将于 2024Q3 开始出货。

目前来看 AI PC 处理器厂商共有三大阵营:1)采用图形处理器 GPU 的解决方案,代表厂商是英伟 达等;2)采用集成端侧神经处理单元 NPU 的 CPU 的解决方案,代表厂商是英特尔、AMD 等;3) 采用集成“CPU+GPU+NPU”的 SoC 的解决方案,代表厂商是苹果、高通等。

AI PC 产品迅速涌现,品牌和 OEM 厂商各有布局

品牌厂商和 OEM 厂商积极推出 AI PC 产品。 2023 年 12 月,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,Thinkpad X1 Carbon AI 可以实现:1)加速本地 Adobe Lightroom Classic AI 图片编辑 速度和 Adobe PR AI 视频处理速度;2)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;3)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; 4)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、宏碁、惠普、戴尔、华硕、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。如: 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 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:Acer Live 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 Envy X360 14 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。 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。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。

华硕无畏 Pro 15 2024 搭载 ASUS AI 降噪技术,具有机器学习功能,可以将不必要的噪声隔绝在人 声之外。该技术有助于过滤环境噪音,提供更为高质量的远程办公和视频会议体验。My ASUS 应用 程序中的 ASUS AI 降噪麦克风可以过滤环境噪音,可在多位演示者模式中,将不同位置的所有人员 的声音进行标准化,以提供更好的小组视频会议质量。 华为 Matebook X Pro 首次在 PC 上应用了华为盘古大模型,并搭载超过 100 个 AI 大模型智能体,覆 盖办公、学习、创作、软件开发等多应用场景,支持 AI 概要、AI 慧眼等多种 AI 体验。如 AI 概要 可以帮助用户快速从大量音频中提取一句话概要、关键词、全文摘要(200 字左右)等核心信息, 提升会议效率。 荣耀 Magicbook Pro 16 借助平台级 AI,让笔记本电脑具备了 AI 智慧搜索的能力,还在行业内首次 实现了图片内容的精准搜索,同时可以实现跨设备智慧互联。在人机交互层面,YoYo AI 超级助理 拥有 AI 文档总结、AI 字幕等智慧功能,可以打造个性化使用体验。

AI PC 硬件先行,软件生态尚待完善

AI PC 硬件性能显著提升

AI PC 普遍搭载了高性能的硬件配置。根据中关村在线数据,以联想 Thinkpad X1 Carbon AI 2024、 华硕灵耀 14 2024、荣耀 MagicBook Pro 16、Acer 宏碁 非凡 Go 14 2024、华为 Matebook X Pro 等五 款 AI PC 产品为例:其 CPU 均搭载了英特尔酷睿 Ultra5/7 系列处理器,工艺制程达到 7nm;其内存 容量达到 16~32GB;其硬盘容量达到 1TB SSD;其电池容量达到 57Wh 及以上;部分产品还配备了 双风扇和双热管的散热系统。

PC 处理器算力是核心升级点之一。正如上文分析,AI PC 硬件算力需要达到 40Tops。目前英特尔酷 睿 Ultra 系列处理器基础算力(NPU)为 16Tops,峰值算力(CPU+GPU+NPU)为 38Tops,尚未达 到 40Tops 的门槛。预计英特尔将在 2024 年更新 Lunar Lake 平台,进一步升级 PC 芯片的 NPU 算力, 以支持更为强大的 AI PC 功能。 16GB 内存将成为 AI PC 的起步内存。根据华尔街见闻援引微软的观点,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。根据 IT 之家 援引证券时报消息,英特尔中国区技术部总经理高宇在 2024 中国闪存市场峰会上表示,未来 AI PC 入门级标配一定是 32GB 内存,而当前 16GB 内存一定会被淘汰,明年搭载 64GB 内存的 AI PC 将 开始出货。同时 AI PC 对 SSD 性能和容量也提出了较高要求。 能耗和续航成为 AI PC 需要解决的问题。伴随着高性能的处理器和大容量内存的升级,AI PC 的能 耗也相应增加。因为 GPU 直接运行 AI 工作负载,功耗太大会影响电池续航。因此通常处理器设计 厂商会专门设计 NPU 以提高效率和降低功耗。同时,AI PC 厂商也可以通过增加电池容量和增加散 热模块的方式来提高续航表现。

AI PC 软件生态尚待完善

目前 AI PC 终端产品推出时间尚短,终端产品上的 AI 应用尚待完善。2024 年 5 月,微软在西雅图 召开“Build 2024”全球开发者大会,也为行业展示了对未来 AI PC 软件生态的展望。 根据 CSDN 报道,微软在“Build 2024”全球开发者大会上发布了 Azure AI Studio。开发者可以通过 Azure AI Studio 快速使用 RAG(检索增强生成)、测试评估大模型、大范围模型部署和持续监控等 实用功能。Azure AI Studio 还可以支持 GPT-4o、Phi-3-Vision、Llama 3、TimeGen-1 等在内的市面上 主流的 1600 多种开源和闭源大模型,帮助开发人员快速找到自己最想要的模型。

根据 CSDN 报道,微软在 Copilot Studio 开发平台中新增了 AI Agent 功能,可以帮助用户快速创建 量身定制的 Copilot。用户只需要描述需要 Copilot 自动做什么,以及拥有哪些知识,并给出一个思 维执行链,Copilot Studio 就可以创建一个用户所需的 Copilot。此外 Copilot Studio 创建的 AI Agent 可以和 SharePoint、OneDrive、Microsoft Dataverse、第三方程序等应用集成使用。例如,用户可以 通过 Copilot Studio 开发一个人事 AI Agent。当公司有新员工入职后,该 AI Agent 会自动为员工介绍 公司的整体情况、工作规则、上下班时间、团建时间、实习期时间和通过标准等情况。相较于人工 培训,AI 自动化工作的效率会高很多。

根据 CSDN 报道,为了提升 Copilot 性能和应用范围,微软还发布了 Team Copilot。该产品更像是一 名“数字化员工”,可以参与到公司的日常运营、工作和团队协调中。Team Copilot 可以完成自动 编写会议摘要、自动跟踪项目进程、帮助员工解读 Word、PDF 长文档等功能。此外,Team Copilot 还可以和 Microsoft Teams、Microsoft Loop、Microsoft Planner 等产品结合使用。这意味着 Team Copilot 可以实现跨部门复杂工作链条的协同工作,并帮助中大型企业提升工作效率和节省时间。

根据联想《AI PC 产业(中国)白皮书》,AI PC 的升级将推动下一代 AI 应用生态的崛起。传统的 应用生态是围绕操作系统框架开发形成的,在 OS 之上提供专业的业务功能。在 AI PC 的新生态下, 应用的开发、使用方式和评估机制都将发生颠覆性的变化。 传统应用将升级为大模型赋能应用。在 AI 原生应用成为市场主流的同时,众多传统的应用也将以云 端调用等方式获得大模型的赋能,来提高任务完成的效率及智能化程度。同时,AI PC 带来的全新 交互方式对传统应用同样构成冲击,除少数专业性应用外,以插件的形式被个人智能体调用将成为 应用的主要启动和使用方式。在用户使用习惯变迁的推动下,传统应用也需要在这一方向进行快速 迭代,开放更多的 API,并提升自身作为插件被调用时的表现与反馈效果。传统应用厂商还需要和 模型厂商合作,短期内通过对模型调用逻辑和输出反馈的调试来优化反馈效果,长期则进行更为彻 底的重构,将自身转型为 AI 原生应用,以更好地获得在 AI PC 时代的表现。 新型 AI 应用商店将形成。全新的应用开发和调用方式也将变革应用的供给和分发模式。在插件化调 用成为主流的 AI PC 时代,新的 AI 应用商店将提供一种新的商业模式为应用厂商和用户提供支持。 AI 应用商店将聚合 AI 原生应用和 AI 赋能的应用,并提供便捷的检索和下载支持。当个人大模型基 于意图理解平台完成将用户指令编排为系列任务时,需要调取的插件化应用均可在 AI 应用商店中获 取。AI 应用商店也将通过独立的审核机制,对应用的隐私保护协议与安全性进行更好的把控。插件 化应用的上线、订阅、反馈收集和用户评价体系都与传统的应用不同。这些新的需求都将在全新的 AI 应用商店中得到探索和发展。AI 应用商店也将对“众创应用”(UGA)提供更多的开放性与包 容性。AI 应用商店将能够与不同的用户社区打通,为众创应用提供一个认证、交易、下载和评价的 平台,为开发者和使用者提供更稳妥的保障。

AI PC 有望为 PC 市场更新换代注入动力

AI PC 或引领 PC 更新换代潮

2023 年全球 PC 销量回落。根据 IDC 数据:2017~2019 年全球 PC 销量基本维持在 2.6~2.7 亿台; 2020~2022 年全球 PC 销量基本维持在 3.0~3.5 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 2.6~2.7 亿台的区间。 AI PC 有望成为 PC 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 有效的借助于人工智能力量的端到端解决方案。

全球 AI PC 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,2024~2028 年五年的年复合增 长率将达到 42%。Canalys 预计到 2024、2025、2026 年全球 AI PC 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。

AI PC 在中国的渗透速度较全球更快。根据联想《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 2023~2027 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 在中国 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。

X86 或依然占据 AI PC 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脑,不含平板电脑)市场中,未来 AI Arm 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。

芯海科技

芯海科技:乘 AI PC 之东风,EC、PD、BMS 芯片领域深化国产替代

芯海科技成立于 2003 年 9 月,是一家集感知、计算、控制、连接于一体的全信号链集成电路设计企 业。公司专注于高精度 ADC、高可靠性 MCU、测量算法以及物联网一站式解决方案的研发设计。 产品和方案广泛应用于工业测量与工业控制、通信与计算机、锂电管理、消费电子、汽车电子、智 慧家居、智能仪表、智慧健康等领域。 公司总部位于深圳,在合肥、西安、上海、成都建立有子公司,在北京设立有办事处,是国家级高 新技术企业、累计八次获得国家工信部“中国芯”奖项,获得深圳市科技创新奖及科技进步奖,并 被广东省科技厅认定为“广东省物联网芯片开发与应用工程技术研究中心”,通过汽车电子 ISO 26262 功能安全管理体系认证,并被评为国家级专精特新“小巨人”企业。 公司是国内少有的拥有模拟信号链和 MCU 双平台驱动,且同时拥有物联网整体解决方案的集成电 路设计企业之一,年均研发投入超过 20%,研发人员占比超 70%,核心成员均有 10 年以上工作经验。 截止 2023 年底,芯海科技累计拥有专利申请超 1000+件,已授权专利近 450+件(含美国专利),拥 有专利数量在科创板芯片设计上市公司中名列前茅,同时被认定为国家知识产权优势企业,并荣获 第二十四届中国专利优秀奖。

芯海科技主要产品包括模拟和信号链、MCU、健康测量 IoT 三大产品线。基于对高精度 ADC 技术 及高可靠性 MCU 技术的深刻理解,公司掌握了全信号链芯片设计技术,创新研发出智慧 IC+智能算 法、云平台、人工智能、大数据于一体的一站式服务方案,并与荣耀、Vivo、OPPO、小米、华米、 麦克韦尔、飞科、汇川、汉威、四方光电、南方电网、南京德朔、美的、香山衡器、乐心医疗等知 名企业建立了紧密的合作。 2023 年芯海科技三大业务受行业景气度较低影响而承压。芯海科技 2023 年模拟和信号链业务营业 收入约 0.76 亿元,YoY-55%;健康测量 AIoT 业务营业收入约 1.54 亿元,YoY+5%;MCU 业务营业 收入约 1.95 亿元,YoY-33%。2023 年受全球宏观经济下行的影响,消费电子行业整体面临去库压力, 市场需求疲软,各种产品价格竞争激烈。消费电子市场景气度在 2023 年上半年明显下滑。2023 年 下半年,随着市场需求逐步复苏和客户库存结构逐步优化,下游客户需求有所增长,芯海科技预计 未来集成电路市场有望恢复增长。

芯海科技 2023 年营业收入约 4.33 亿元,YoY-30%;毛利率约 28.3%,YoY-10.9pcts。受半导体景气 周期的影响,芯海科技的营业收入和毛利率在 2022 和 2023 年双双下滑。

芯海科技面向未来进行多线布局。根据芯海科技 2023 年年报,公司面向未来工业测量、汽车电子、 消费电子的增长进行了多线布局:

1) 模拟信号链领域。2023 年公司在模拟信号链领域不断推出新的产品及解决方案,拓展新的应用 市场。在人机交互方面,公司继续夯实在压力触控这一领域的龙头地位,针对手机等应用场景 不断丰富产品品类,提升用户体验,触觉反馈产品开始在头部客户验证导入。2023 年公司还推 出了针对笔记本应用领域 Haptic pad 整体解决方案,并通过了头部客户的测试。同时,公司推 出了针对汽车应用的系列压力触控方案,应用场景包括座舱按键、后尾箱开关控制、方向盘按 键控制等,并开始在头部客户导入。生理参数测量方面,公司推出了测量心率血氧等人体基本 参数的 PPG 信号采集芯片,可用于运动手表手环、智能戒指等可穿戴设备,为客户提供高精度 测量、超强抗干扰、低功耗、全肤色支持、高可靠性及易用性等核心价值。2023 年公司实现了 在行业标杆客户端的突破。未来,公司将继续构建健康测量系列化产品组合,搭配测量算法、 无线连接以及配套标准方案,实现智能与健康融合,助力客户创造更智慧的产品。在锂电管理 领域,继单节 BMS 产品大规模量产后,公司应用于笔记本电脑、电动工具、无人机等领域的 2-5 节 BMS 产品已经在头部客户端实现小批量出货。应用于新能源汽车及储能市场,符合 ASIL-D 功能安全等级的 12-18 节 BMS AFE 芯片进展正常。2023 年,公司高可靠性工业级的传感器调理 芯片实现批量出货,主要应用于工业和汽车场景里的电池检测、压力测量、气体浓度和流量测 量、温度测量、电压测量、电流测量等,相关客户数量正在迅速增加。同时,新一代车规级的 高精度 Sigma-Delta ADC 和高速高精度 SAR ADC 已经导入头部客户进行产品验证。

2) MCU 领域。2023 年公司的通用 MCU,在工业控制(消防、安防、智慧楼宇、动力电池 BMS、 电机控制等)、通信(光模块等)、电动工具、汽车电子(如车载多媒体等)、智慧家居等众 多领域的产品销售规模迅速扩大,在多个头部客户实现量产。同时,公司多系列 MCU 实现了先 进工艺平台的稳定投产,极大提升了产品竞争力和供应能力,并在光模块、计算机等领域推出 了系列专用产品。2023 年公司 PD 系列 MCU 产品取得新的市场突破,除了传统的手机和计算机 周边之外,公司 PD 系列产品在储能市场和电动工具市场也实现了批量出货。同时,公司推出了 首款支持 UFCS 融合协议的 MCU 芯片开始大规模出货。在通信与计算机领域,公司第一代 EC 芯片已经在计算机头部客户端实现大规模量产,第二代 EC 芯片顺利通过英特尔 PCL 认证,开 始导入国内龙头企业进行验证。公司 EC 产品是大陆首个通过 Intel 国际认证的 EC 产品,打破 了海外产品对于此市场的垄断,能够满足商用高安全计算机需求,目前已经完成和国内各个主 流笔记本厂家的适配工作。USB 3.0 产品已于 2023 年上市,在客户端完成验证。未来公司将继 续加大在 PC 业务上的投入,致力于为客户打造更佳用户体验的产品。在光模块领域,光模块专 用芯片正在测试当中。2023年公司顺利推进汽车MCU相关业务发展。公司多款通过了AEC-Q100 测试认证的车规级 MCU 芯片取得阶段性成果,在多家汽车客户获得认可,并开始量产。此外, 公司通过了 ISO 26262 功能安全管理体系认证,同时满足 ISO26262 ASIL-D 功能安全等级的车 规 MCU 产品的设计开发工作进展顺利。公司汽车电子战略正在按计划稳步推进,公司将持续扩 大汽车产品投入,继续扩大汽车产品市场版图,稳固在汽车半导体市场地位。

3) 健康测量 AIoT 领域。公司依托信号链 MCU 与 Open Harmony 数字底座,公司综合运用芯片、 硬件、软件、算法等技术能力,凭借高精度 ADC、高可靠性 MCU 以及无线连接等核心产品, 为物联网设备提供了以精准测量、智慧传感、无线连接为基石的整体解决方案,让这些设备可 以接入鸿蒙操作系统,提升用户的使用体验,进而增强客户的粘性。2023 年公司继续巩固了鸿蒙生 态领先优势,特别是在个人护理和运动健康两大品类中,成功实现了多个智选项目的量产化。 截至 2023 年末,公司已成功导入 225 个鸿蒙智联项目商机,共完成 28 个品类,83 个 SKU 的产 品接入。BLE 产品持续系列化布局,除了在智能仪表、电动工具、两轮电动车领域持续突破, 还推出针对人机交互应用的新品,可帮助终端客户实现彩屏显示、语音交互等差异化功能。

芯海科技 EC 芯片有望实现部分国产替代。根据电子发烧友信息,EC 全称“Embedded Controller”, 是 X86 架构笔记本的专用 MCU。EC 芯片的主要作用包括 CPU 时序管理、电池管理、热管理、键 盘管理、ACPI 管理等。在消费者日常使用笔记本电脑时,电池充放电、键盘扫描、开合盖检测、风 扇控制、指示灯控制及核心数据汇报操作系统等工作都是 EC 负责处理的。目前全球笔记本电脑 EC 芯片市场依然被美国和中国台湾的少数几家公司垄断,技术准入门槛高,国产替代难度大,行业迫 切需要自主研发。芯海科技推出的 EC 芯片打破了中国台湾和国外公司对中国电脑产业核心芯片的 垄断,实现了国产替代。未来芯海科技将继续推动 EC 芯片设计的研发创新,推出集成度更高、安 全可信、易于开发的 EC 解决方案,助力国产 PC 行业的高速发展。根据芯海科技机构调研公告,第 一代 EC 芯片已经在计算机头部客户端实现大规模量产,第二代 EC 芯片顺利通过英特尔 PCL 认证, 开始导入国内龙头企业进行验证。每台笔记本电脑都需要一颗 EC 芯片。

PC 相关芯片有望从研发期步入收入兑现期。根据芯海科技机构调研公告,公司 2024 年一季度实现 营业收入 1.51 亿元,同比增长 145.42%,环比增长 1.51%。一方面,公司自上市后全力进行业务转 型,从 2023 年开始,应用于通信与计算机、工业测量等新领域的新产品开始逐步放量,并在 2024 年一季度开始大批量出货,其中:单节 BMS 恢复大批量出货,新品 2~5 节 BMS 也实现了大批量出 货;应用于计算机及其周边的 EC 和 PD 系列芯片营收同比增长 170%左右。另一方面,消费电子需 求复苏,物联网硬件智能化进程加快,行业库存见底,公司传统的 MCU 产品,健康测量产品和 AIOT 相关产品的需求也在稳步回升。以上两方面因素叠加,使公司营业收入在 2024 年一季度实现历史新 高。未来公司将在 BMS、传感器调理、PC、汽车电子等重点战略方向上,坚持投入,不断提升自身行 业地位,为长期持续发展提供增长动力。在 PC 领域,公司可以提供的产品包括:嵌入式控制器 EC 芯片、PD 快充协议芯片、USB Hub 芯片、BMS 电量计芯片、Codec 芯片、Haptic Pad、压力触控芯 片等产品。公司 PC 相关产品目前均已与国内主流笔记本厂家都建立了联系,未来公司将继续加大 在 PC 业务上的投入,致力于为客户打造更佳用户体验的产品。

汇创达

汇创达:背光模组向 Mini LED 升级,精密开关实现国产突破,新能源布局押注成长赛道

深圳市汇创达科技股份有限公司成立于 2004 年,总部位于深圳市宝安区。汇创达在东莞、苏 州、深汕合作区、香港设立了四家全资子公司。公司生产薄膜开关、 导光膜、背光模组、超 小型防水开关等高新科技产品。公司也是集科研、开发、生产、销售于一体的专业化、规范化、 社会化的民营企业。

汇创达主营业务包括导光结构件及组件、信号传输元器件及组件、CCS 模组等。 汇创达背光模组事业部主要从事背光模组的研发、生产和销售。背光模组是公司基于自身导光膜产 品结合微纳米热压印工艺的延伸产品,以导光膜(板)为核心基础部件的组件产品,由遮光膜、反 光膜、导光膜(板)、FPC 和 LED 组成。主要产品包括笔记本电脑键盘背光模组、笔记本电脑 Mini LED 背光模组等。 汇创达精密开关事业部主要从事金属薄膜开关、超小型防水轻触开关的研发、生产和销售。产品广泛应用 于 Click Pad 按键、手机主键及侧键、摩托车手柄按键、各类家用电器控制面板及遥控器、游戏手柄。 全资子公司东莞聚明在满足公司主营产品零部件产能需求的基础上,在 FPC 以及 SMT 加工方面的 不断积累,为公司 CCS 业务提供了技术保障。东莞聚明同时对外承接组装业务,涉及的产品主要有 投影仪、扫地机器人、指纹锁、空气炸锅机、家用摄像头等智能家居产品。 全资子公司信为兴是一家专注于精密连接器及精密五金的研发、设计、生产及销售的国家级高新技 术企业。自设立以来,信为兴专注于消费类电子(如智能手机、平板电脑、智能穿戴、智能家居等) 及新能源汽车等行业之连接器及精密五金组件的研发、设计与制造。信为兴主要收入来源的产品为 精密 Type-C 连接器、Micro-USB 连接器、内存卡及 Sim 卡座连接器、音频耳机接口等连接器以及五 金屏蔽组件,这些产品广泛应用于终端产品的电源和信号输入输出端口、整机主板的电子屏蔽、及 终端产品的结构堆叠。 控股子公司博洋精密长期致力于生产自动化设备的研发和制造,为客户提供业界领先的自动化整体 解决方案,主营业务涵盖精密机械加工、工装夹治具、模具及钣金、非标自动化设备研发、设计、 销售与服务。博洋精密主要服务的客户群体有:三一重工蓝思科技迈瑞医疗石头科技、大族 激光、亿纬锂能(维权)信维通信等。

2023 年汇创达导光结构件及组件业务营业收入约 4.04 亿元,YoY-19%。2023 年受全球消费电子市 场低迷和电子制造业去库、降本增效的影响,全球笔记本电脑销量下滑导致公司导光结构件及组件 业务营业收入下滑。2023 年公司背光产品技术路径仍在持续进步,公司在超薄化产品领域取得进展, 同时自动化设备改造带动成本降低。公司推出的Mini LED/RGB笔记本电脑背光键盘亦被市场接受, 推动背光模组渗透率进一步提升。根据汇创达 2023 年年报,笔记本电脑键盘背光的细分领域市场竞 争格局比较稳定,公司是该细分行业中的领先企业。随着库存修正结束,公司预计笔记本电脑的供 需会逐渐恢复到一个更加健康的水平。 2023 年汇创达信号传输元器件和组件业务营业收入约 5.21 亿元,YoY+377%。2023 年公司收购信为 兴后,将精密按键开关和精密连接器合并归类为信号传输元器件和组件。公司持续加大金属薄膜开 关、超小型防水轻触开关的应用推广,在客户推广与国产替代领域已经取得长足进展。公司在消费 电子领域的主要客户集中度较高,多为国内外笔记本电脑和手机行业的头部企业,主要客户的订单 较 2022 年基本持平,主要产品的出货量稳定增长。 2023 年汇创达代工业务营业收入约 3.19 亿元,YoY+125%。2023 年公司拓展新业务领域,加大对消 费电子代加工业务的拓展力度,丰富产品品类,实现了代加工业务营业收入的较大增长。 2023 年汇创达新能源结构组件(CCS 模组)业务营业收入约 0.16 亿元。公司 CCS 模组产品已经收 到储能领域客户订单,生产和交付顺利进行中。 2023 年汇创达全面加强对生产运营各环节的精细化管理,扎实推进降本增效工作。公司立足消费电 子领域,瞄准智能汽车、智能家居等应用领域发力,不断开拓第二增长曲线。

2018~2023 年汇创达营业收入从 3.0 亿元增长至 13.6 亿元,CAGR 达到约 35%。2023 年公司营业收 入 13.6 亿元,YoY+64%,系信号传输元器件和组件业务和代工业务营业收入快速增长。2018~2023 年汇创达毛利率从 36.5%下降至 25.5%。2023 年汇创达毛利率 25.5%,同比下降约 6.3 个百分点。一 方面,2023 年全球消费电子市场低迷,且电子制造业去库对毛利率造成负面影响。另一方面公司低 毛利业务营业收入占比上升。 AI PC 带动 Mini LED 键盘背光模组需求。根据汇创达机构调研公告,全球笔记本电脑产量约 1.8 亿台/年,笔记本电脑背光模组的渗透率约 40%。随着 AI PC 对笔记本电脑销量的正向影响,笔记本 电脑的迭代需求会有所增长。公司笔记本电脑 Mini LED 背光模组单个价值量是传统产品的 2~3 倍。 随着 AI PC 概念的推出,未来会有更多的炫彩按键,客户对 Mini LED 背光模组的需求量亦会增长。 精密开关按键打破国外垄断。根据汇创达机构调研公告,智能终端、智能穿戴设备是未来的发展趋 势,越来越广泛的应用场景对消费电子产品的按键性能提出了更高要求。公司通过坚持拓展产品应 用领域,不断突破技术壁垒,推出的精密开关按键产品打破国外厂商的市场垄断,实现了国内相关 产品的进口替代,在下游产品更新换代的过程中获取竞争优势。目前,公司市场拓展将主要的精力 放在超小型防水轻触开关方面,该产品同时也获得客户小米、华为、荣耀、华勤、闻泰等国内厂商 的认可。同时,公司开拓新的应用渠道,轻触开关产品已经进入汽车供应链领域,未来公司会在汽 车电子应用的轻触开关领域继续拓展。 公司积极布局新能源领域。根据汇创达机构调研公告,2023 年上半年,公司投入 5.65 亿元用于动力 电池及储能电池系统用 CCS 及 FPC 模组建设项目,设计产能为年产 CCS 模组 1,200 万套和 FPC 模 组 3,900 万件。公司 CCS 产品已收到储能领域客户订单,生产与交付顺利进行中。

华勤技术

华勤技术:全球智能手机 ODM 龙头,AI PC、数据中心、汽车和工控有望驱动成长

华勤技术股份有限公司成立于 2005 年,总部位于中国上海,是全球智能硬件平台型企业。公司秉承 改善人们沟通和生活的使命,为全球科技品牌客户提供产品级、系统级、软硬件研发、运营制造的 端到端服务。公司产品、服务惠及全球 100 多个国家和地区,每年为亿万消费者提供数以亿计的智 能产品,包括智能手机、平板电脑、笔记本电脑、智能穿戴、AIoT、数据中心产品、汽车电子等。

华勤技术在国内外先后建成“1+5+5”的全球化布局,即 1 个上海总部,上海、东莞、西安、南昌、 无锡 5 大研发中心,南昌、东莞两大国内制造中心和越南、墨西哥(规划中)、印度三大海外制造 基地。 华勤技术深耕智能硬件 ODM 行业,赋予 ODM 新定义,即高效运营(Operation)、研发设计 (Development)和先进制造(Manufacturing)三个核心能力,坚持深化数字化、自动化转型、IPD 先进流程加持,巩固和保持华勤技术在智能硬件 ODM 行业中的领先地位。

2018~2022 年华勤技术营业收入从 309 亿元增长至 926 亿元,CAGR 达到约 32%。2023 年受电子行 业景气度影响,公司营业收入 853 亿元,同比下降约 8%。2018~2022 年华勤技术毛利率从 6.5%增 长至 9.8%。2023 年公司毛利率 11.3%,同比上升约 1.5 个百分点。

华勤技术高性能计算业务包括个人电脑、平板电脑、数据产品等。2023 年华勤技术高性能计算业务 营业收入约 491 亿元,YoY+2%。 在个人电脑领域,公司已经和国内外知名品牌客户建立了良好的合作关系,市场份额不断扩大。公 司注重生产运营和研发部门在技术开放面的精密配合,注重创新型的技术研发,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。2023年华勤技术笔记本电脑 ODM 业务已进入全球前四。华勤技术已经实现全栈式个人电脑产品组合,包括笔记本电脑、一体机和台 式机等。未来随着 AI PC 软硬件生态不断成熟,AI PC 渗透率会逐年提升。公司凭借硬件和软件的 综合能力不断提升服务竞争力。 在平板电脑领域,公司在客户、工艺、供应链方面都能和智能手机业务形成协同优势。公司已经进 入国际一线品牌供应链,目前是平板电脑 ODM 领域的全球龙头企业。 在数据产品领域,公司经过数年潜行研发和技术积淀,在服务器 ODM 领域形成了较强的研发能力 和生产制造水平。公司已经和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营收。 公司数据产品主要包括通用服务器、交换机和 AI 服务器,能够提供从通用服务器、异构人工智能服 务器、交换机数通产品到存储服务器等全栈式产品组合。

华勤技术智能终端业务包括智能手机、智能穿戴等。2023 年华勤技术智能终端业务营业收入约 313 亿元,YoY-23%。 在智能手机领域,公司积累了强大的研发能力、制造能力、供应链能力、质量管控能力和成本优势、 规模优势。目前公司智能手机 ODM 业务不断壮大,成为多家国内外知名终端厂商的重要供应商, 是智能手机 ODM 领域的全球龙头企业。 在智能穿戴领域,公司已经在智能手表、TWS 耳机、智能手环等领域进入多家知名品牌厂商的供应 链。公司穿戴产品研发团队具备丰富的运动健康功能设计开发与算法调试经验,拥有构建跨平台穿 戴软硬件开发能力。未来随着血糖、血氧检测等健康功能在智能穿戴设备的渗透率增加,全球穿戴 产品市场有望保持增长。同时随着 AI 功能在 TWS 耳机的应用带来更好的用户体验,其出货量亦有 望向上增长。公司作为行业头部厂商,拥有的优质客户资源及技术领先优势有望在行业繁荣时期获 取更多的份额。 华勤技术 AIoT 业务包括智能家居、VR、游戏产品等新兴智能硬件产品。2023 年华勤技术 AIoT 及 其他业务营业收入约 16 亿元,YoY+467%。 2023 年华勤技术汽车和工业产品业务营业收入约 8 亿元,YoY+38%。

在汽车电子领域,公司已经构建起包含硬件、软件、HMI、测试等在内的全栈式自研能力和通过车 规认证的制造中心。公司智能座舱、智能车控、智能网联、智能驾驶四大业务模块均已实现突破, 和国内外汽车主机厂达成多项合作,并且形成了软硬件相结合的研发设计模式,得到了客户的认可 和肯定,并逐步形成规模效应。 在工业产品领域,公司设计生产了智能 POS 机、工业 PDA、人脸识别新零售终端等新兴智能硬件产 品,并对多家知名终端厂商实现出货。

华勤技术是 2023 年全球智能手机 ODM/IDH 出货量份额第一名。根据 Counterpoint 观点,2023 年 全球智能手机需求下滑,三星、小米、荣耀、OPPO、Vivo 等品牌厂商开始将更多的智能手机设计 和制造外包给 ODM/IDH 厂商,以期在激烈的市场中保持竞争力。从 2023 年全球智能手机 ODM/IDH 出货量份额来看,华勤技术得益于三星、小米、OPPO 等头部智能手机品牌厂商订单的稳定性,以 27.9%的市场份额位居第一;龙旗科技凭借 Vivo、荣耀和联想的订单,以 27.3%的市场份额位居第二; 闻泰科技(维权)凭借小米、三星和荣耀的订单,以 20.6%的市场份额位居第三。

(本文仅供参考,不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息,请参阅报告原文。)

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