半导体周报0623-AI手机
半导体周报-0623
一、行业新闻及动态：
（一）、半导体设计：
财联社6月13日电，三星电子在“2024年三星代工论坛”上，发布未来多项芯片技术的进展，并表示其代工业务计划为客户提供一站式服务，整合其全球排名第一的存储芯片、代工和芯片封装服务，以更快地生产人工智能芯片，以利用人工智能热潮。三星表示，客户只需一个沟通渠道，就能同时调度三星的存储芯片、晶圆制造和封装团队，与现有工艺相比，从研发到生产的耗时有望缩短20%。
《科创板日报》13日讯，根据三星预测，到2028年其AI相关客户名单将扩大四倍，收入将增长九倍，该公司公布了对未来人工智能相关芯片的一系列布局。三星推出的先进工艺采用的背面供电网络技术将电源轨放置在硅晶圆的背面，该公司表示，与第一代2纳米工艺相比，这种技术提高了功耗、性能的同时，显著降低了电压。公司还公布了基于AI设计的GAA处理器（Gate-All-Around,全环绕栅极），其中第二代3纳米的GGA计划在今年下半年量产，并在其即将推出的2纳米工艺中提供GAA。该公司还确认其1.4纳米的准备工作进展顺利，目标有望在2027年实现量产。
（二）、半导体制造及封测：
《科创板日报》13日讯，半导体业内人士表示，台积电3nm产能供不应求，上游IC设计公司开始传出涨价消息。供应链透露，高通Snapdragon 8 Gen 4以台积电N3E打造，较上一代报价激增25％，不排除引发后续涨价趋势。但业内也指出，涨价幅度合理，因为相较5nm，3nm每片晶圆成本价格大约就贵了25％，且这一涨幅还未考虑整体投片数量、设计架构等因素。
（三）、其他：
《科创板日报》12日讯，据报道，中国对日本半导体制造设备的需求正在增加。日本的半导体制造设备出口额中，截至1～3月对中国出口的占比连续3个季度超过五成（自2023年7～9月以来）。从实际金额来看，2024年1～3月相关设备对中国的出口额达到5212亿日元，与2023年同期相比增加82%，金额为有可比数据的2007年以来的最高水平。
《科创板日报》14日讯，群智咨询（Sigmaintell）数据显示，2023年全球智能手机处理器芯片出货量约11.4亿颗，其中5G处理器芯片出货量约6.8亿颗。受到全球整机库存逐步走低，以及全球经济逐步修复的大背景下，2024年全球消费电子市场呈现温和复苏迹象，预计全年智能手机处理器芯片出货量约11.9亿，环比增长约4%。
《科创板日报》12日讯，摩根士丹利指出，由于近年来DRAM厂新增产能有限，叠加HBM消耗大量产能，DRAM正迎来前所未有的供需失衡“超级周期”，明年标准型DRAM供应缺口高达23%，将比HBM更缺，为近年罕见，价格将一路上涨。大摩调升今年第三季DRAM和NAND芯片价格涨幅预估，由原预期8%和10%，上调至13%和20%，调升幅度高达六成以上。
二、本周话题——AI手机
AI手机指的是通过端侧部署AI大模型，实现多模态人机交互，展现为非单一应用智能化的手机终端。目前AI手机应用功能仍处于早期，终端定义标准及技术升级趋势主要集中在大模型及软硬件配置。根据Canalys，满足以下三大标准即可被确认为AI手机：1）大模型方面，智能手机能够在端侧运行LLM（如谷歌的Gemini、三星的Gauss等）和其他生成式AI模型（如Stable Diffusion等）；2）硬件方面，智能手机的SoC芯片中包含能够加速AI运行的专用单元（如高通的Hexagon、联发科的APU和谷歌的TPU等）；3）运行效果方面，端侧LLM的推理能力高于成人的阅读速度即10 token/s（基于LLaMA-2 7B, 或同等水平），同时端侧AI生成图像的时间要小于2秒（基于Stable Diffusion v1.5，20步，512*512分辨率，或同等水平）。
AI手机形态
资料来源：艾瑞咨询，《AI手机白皮书》，中金公司研究部
在 OPPO 联合调研机构 IDC 共同发布的《AI 手机白皮书》中，OPPO 分享了其定义的 AI 手机的四大能力特征：高效利用计算资源、数据感知更敏锐、强大的自学习能力以及丰富的创作能力。
AI手机全栈革新及生态重构
资料来源：OPPO《AI手机白皮书》，国元证券
目前 AI 手机应用功能仍处于早期阶段，终端定义标准及技术升级趋势主要集中在大模型及软硬件配置。
AI手机发展阶段
资料来源：艾瑞咨询，中金公司研究部
AI 手机的系统已将从功能机的 OS、智能机 OS 逐渐转换到智慧 OS。AI 手机内嵌的智能体已将通过机器学习不断理解用户习惯、自学习。个人助理也将从千篇一律走向人格化，可以理解复杂需求，提供更聪明、个性化的服务体验。
全球手机芯片龙头高通得出了与 OPPO 相类似的研究结论，即：生成式 AI 能够使复杂的工作大大简化。例如：人们可以无需打开专业软件，仅需发出口头指令就能让 AI 帮助快速剪辑视频中重复的语句，同时保持音画完美同步，仅需要一分钟就能够完成以前五个小时的工作量。部署在端侧的生成式 AI，也可以让电脑和手机了解用户的习惯和所处位置，利用情境信息让人先行一步。可以预见的是，在接下来 1-2 年内，AI 手机将会更加快速地渗透包括拍照，文档、图片音频多模态内容处理，以及语音辅助等领域，并在这些能力上不断加码。
发展关键：
1.通过 AI 切实解决用户痛点：
例如 OPPOFindX7 一键消除、三星 GalaxyS24 即圈即搜等的热门 AIGC 应用，促进用户从“尝新”到“常用”转变。OPPO 首席产品官刘作虎表示，用户对 OPPOFindX7AI 消除功能的热情较高，后台数据显示该功能的用户人均使用次数达 15 次，实现了从尝鲜到常用，根据 OPPO 官方微博，OPPOFindX7 预售5 分钟销量已达上一代的 402%，首销当天全渠道销量是上一代的 317%。同时 OPPO 销售端反馈，用户对于 AI 手机的概念并没有感知，但是当 AI 消除功能拿出来做展示后，产品的销售成功率或将变高，这进一步论证了端侧 AI 应用解决用户痛点，进而促进新形态终端落地的产业发展逻辑。
资料来源：OPPO官网，中金公司研究部
2.解决用户的数据安全及隐私问题
根据谷歌官网，谷歌会搜集用户的 Gemini 应用对话内容、相关产品使用信息、用户位置相关信息以及用户反馈，并根据隐私权政策使用这些数据来提供、改进和开发谷歌产品、服务及机器学习技术。以Gemini 为例，用户的 Gemini 应用活动记录会默认存储到谷歌账号并保留最多 18 个月。在此过程中，对于厂商而言，如何为用户设置安全数据保护墙以及合理运用数据进行训练或将成为 AI 手机能够持续发展的关键。
OPPO：ColorOS 部分产品在主芯片外集成了独立安全芯片，该芯片拥有独立的处理器、内存、持久化存储、硬件加解密引擎等硬件资源以及独立的操作系统软件，并支持国密算法功能，进一步增强用户隐私和敏感数据保护。
三星：由内置的 Galaxy 的防御级多层安全平台 samsungknox 提供保护，通过端到端安全硬件、实时威胁检测和协作保护等硬件手段和软件体系相结合的方式，保护关键信息并防止漏洞。
小米：小米澎湃 OS 构建了更加坚固可靠的安全隐私框架即自研底层安全系统 MiTEE，拥有独立的内核，在使用 CPU、内存等资源时，在硬件层面完全隔离，用来专门处理敏感信息以保证信息的安全。
荣耀：MagicOS 以数据中心、基于芯片和安全性硬件为基础软硬件结合的安全平台，为用户的数据安全及隐私保护提供完整的解决方案；其中安全元件用于保障内部运行的应用及数据安全，抵御外部攻击。
华为：通过其数据安全解决方案，实现数据全生命周期（包括数据采集安全、数据传输安全、数据存储安全、数据使用安全、数据交换安全、数据销毁安全等）的可视、可控、可追溯。配置独立安全芯片，增强 HarmonyOS 设备的系统安全能力。
vivo：推出端侧系统级安全风险检测引擎即千镜可信引擎，综合计算从芯片层到内核层、到框架层、到应用层的数据进行安全度量，为用户提供可信的数据安全保障服务。
手机厂商数据安全解决方案
资料来源：各公司官网，中金公司研究所
发展现状：
当前发布的 AI 手机包括小米 14、vivoX100、OPPOFindX7、荣耀、三星等，接入大模型，搭载垂类模型，主要的升级方向为 AI 拍照、AI 实时通话翻译、AI 搜索等方向。
AI手机推出节奏
资料来源：公开资料整理
Counterpoint 预测，2024 年全球 AI 手机渗透率约 4%，出货量有望超 1 亿部；2027 年全球 AI 手机渗透率约 40%，出货量有望达 5.22 亿部。
各品牌最新发布的AI手机
资料来源：谷歌官网，小米官网，vivo官网，中金公司研究部
全球AI手机出货量及渗透率预测 中国AI手机出货量及预测
资料来源：Counterpoint，《AI手机白皮书》，中金公司研究部
产业链：
1、模型侧：
谷歌及Meta开源模型奠定手机端轻量化模型基础：
与AIPC类似，基于安全隐私、降低云端使用成本等因素考量，AI手机也将采用端云结合的方式。因此一方面科技巨头如谷歌、Meta等纷纷推出轻量化模型，另一方面手机厂商亦通过自研或在现有大模型基础上优化的方式，研发适配在手机端运行的模型。
AI手机行业主要进展
资料来源：各公司官网，中金公司研究部
手机厂商陆续发布手机轻量化模型：
当前各厂商发布的轻量大模型参数量在10亿~130亿之间，涌现能力相差不大，而在模型数量、自研深度、开源程度等方面存在着一些初期的差异化发展。
模型数量方面，华为、荣耀 、小米、谷歌、传音推出1-2个轻量化模型；vivo推出自研通用大模型矩阵，具体包括1B端侧、7B端云两用、70B云端主力、130B云端、175B云端5款自研通用大模型以实现不同的功能需求；根据OPPO官网，OPPO发布安第斯大模型AndesGPT，覆盖了从十亿至千亿以上的多种不同参数规模，在手机端实现三级大模型部署策略。
自研深度方面：手机厂商中华为、小米、vivo、荣耀均为自研，谷歌推出的gecko（壁虎）模型为自研PaLM 2的轻量版，Gemini Nano和Gemma也为自研。OPPO发布会表示AndesGPT是自主训练；传音是基于业界模型，通过自建的语音数据库进行训练。
开源程度方面：vivo 7B蓝心大模型是手机厂商中第一个开源的大模型，同时vivo也发布了对应的开发套件BlueKit，使得中小开发者可以直接调用大模型的端侧推理能力。
手机轻量化模型推出情况
资料来源：各公司官网，中金公司研究部
2、硬件侧：NPU算力升级，异构计算及内存升级，同时关注电池及散热等
考虑手机SoC市场中，高通、联发科及苹果为主要参与厂商，因此在下述分析中，也会以这几家头部厂商为重点。高通、联发科陆续发布了面向手机市场的新一代SoC，重点强调了算力的提升及内存的升级。
高通和联发科新一代手机SoC情况
资料来源：公司官网，中金公司研究部
变化一：AI工作负载增加，NPU算力提升成为重点
当前手机中基本不存在独立的AI芯片，而是将CPU、GPU、DSP、NPU等集成在一颗SoC芯片中。由于CPU、GPU是通用处理器，因此其本职工作是进行操作系统、软件等应用的处理；而NPU（Neural Network Processing Unit）则是专门用于处理深度学习等运算的专用处理器，擅长标量、向量和张量数学运算，专门用于运行AI工作负载。
由于其专用的设计目的，NPU在AI计算的时延、功耗、性能、能效比等各方面均高于CPU、GPU，因此各厂商纷纷在手机SoC芯片中集成NPU并提升其性能：1）高通骁龙8 Gen 3芯片集成的Hexagen NPU通过提高矢量加速器的时钟速度等实现比上一代推理速度提升98%，能效提升40%；2）联发科天玑9300芯片搭载的APU 790深度适配Transformer模型，速度提升为上一代芯片的8倍。
芯片厂商布局NPU情况
资料来源：各公司官网，中金公司研究部
变化二：AI应用呈现多样化，异构计算发挥重要作用
高通指出，生成式AI用例需求存在多种类型，具有复杂性、并发性和多样性，对应对芯片的性能及资源调用提出不同要求。在此背景下，异构计算架构能够支持处理多样性的特点就具有较大吸引力，从而充分发挥每个处理器的优势：CPU擅长顺序控制和即时性；GPU适合并行数据流处理；NPU擅长标量、向量和张量数学运算。
从更加远期的角度看，未来个人助手或在AI手机上成为标配，因此语音识别、大语言模型、语音模型等多种模型可能会并行运行，因此高通提出需要在NPU、GPU、CPU和传感器之间分布处理模型，进行整体的方案设计。
SoC多核架构持续升级，AI功能受到重视。SoC设计的另一个延伸方向是如何从芯片架构上进行优化。主流手机SoC（主要是CPU）设计主要使用Arm核，ARM架构在手机市场市占率超过99%。从SoC的设计架构发展历程看，CPU等处理器经历了从单核高频率、多核、大小核、“大核+中核+小核”“超大核”的变化，频率和核心数也相应不断增加，意在提升SoC性能。但另一方面，由于移动端性能和功耗平衡的限制，SoC的核数不能无限制增加。
AI需求工作负载分配过程
资料来源：《通过NPU和异构计算开启端侧AI》，中金公司研究部
高通及联发科新一代SoC情况
资料来源：公司官网，中金公司研究部
Arm架构升级助力芯片性能提升，持续增强AI能力。根据Arm官网，2021年发布的Arm V9架构是当前旗舰手机采用的最新一代架构，其中2023年发布的Armv9.2指令集包括新的QARMA3 PAC算法、浮点能力增加和PMU增强等，意在强化手机芯片的AI计算能力。根据Arm在MWC2024大会上的介绍，随着 Arm CPU 提供的AI能力每两年实现翻番，通过搭载Arm 2023 全面计算解决方案 (TCS23) 的智能手机，Arm在该手机的Arm Cortex CPU上借由LLaMa2-7B参数演示AI推理。演示性能接近每秒生成10个Token，这大约是普通成年人读取速度的两倍。
此外，在GPU方面，不同于此前手机厂商均采用ARM公版GPU方案，各厂商开始自研GPU以形成差异化竞争优势。
各厂商自研GPU情况
资料来源：各公司官网，量子位，中金公司研究部
变化三：AI推理需求增加，内存容量及带宽需求提升
除了计算，AI手机同样会对存储提出更高要求。根据联发科无线事业部AI技术高级经理庄世荣，130亿参数量大模型运行需要有13GB的内存容量（INT8），同时智能手机运行安卓操作系统需要4GB的内存，同步相对流畅的运行其他手机APP需要6GB的内存，AI模型端侧推理部署的手机存储量应该达到23GB才能够实现较好的用户软件使用体验。OPPO刘作虎也提到，70亿参数大模型正常的模型大小是28GB，为了真正在端侧部署，OPPO对模型进行压缩和轻量化，最后压缩到最小的3.9GB左右，无论是存储还是内存占用都是这个量级。vivo副总裁黄韬表示大模型对手机运行内存性能的要求，起码是8G起步。IDC指出，16GB RAM将成为新一代AI手机的基础配置。
手机内存升级趋势
资料来源：IDC，中金公司
变化四：关注散热、电池及整机设计等变化
在其他硬件变化方面，为了适配大模型及其计算需求，同AIPC， AI手机在散热、电池及整机设计等环节亦或将带来升级变化。
电池：硅碳负极提升电池能量密度。传统PC或手机电池采用石墨作为负极，石墨负极理论克容量为372mAh/g，但硅基负极理论克容量可高达4200mAh/g，因此便出现了通过给负极掺硅碳复合材料的方式来提升电池能量密度的技术尝试。目前在小米、荣耀的新一代旗舰手机上，均出现了高密度硅碳负极电池的身影。其中小米“金沙江电池”容量达到5300mAh，最高硅含量6%，电池体积降低8%，续航提升高达17%。而在AI时代，随着算力提升带来的功耗提升，对电池续航能力的要求也更高。
散热：随着AI计算带来的功耗增大，如何提升散热亦成为重点。当前手机散热技术路径主要有石墨片、均热板、热管。从新材料和技术上，当前石墨烯等新材料的采用成为了可能。由于芯片算力提升，对应对散热的要求也会提升，但同时还要满足手机在重量、厚度等方面的整体设计要求，因此目前各家厂商的散热方案并不完全一致，但通过提升散热能力降低发热的整体思路一致。
3、操作系统&应用侧：
操作系统：差异化OS系统成为竞争焦点，AI Agent加快手机端落地
操作系统提供了软件运行的环境，成为AI端侧落地的重要一环。在日常运行交互过程中，手机端侧大模型不断学习用户的价值观、需求、行为偏好、顾虑等数据形成用户画像并持续更新，从而使得用户在操作系统交互中能得到更加智能的个性化体验。经历了功能创新匮乏、硬件堆叠定义手机的长周期，大模型能力的加持使得手机来到软件体验定义产品的新时点。
长期来看，端侧AI的运行需要大模型与手机OS操作系统、手机硬件及手机本地模型协同。OPPO提出来智慧OS的概念，与智能手机相比，在AI手机时代，应用的生态从原本的独立APP演变为多个场景，同时智慧OS也要能够实现多模态融合的交互。
此外，AI agent与手机的结合也成为另一个重要方向。目前OpenAI正开发两款革命性的Agent软件，其中一款能够有效接管客户的设备来自动执行复杂的任务，从移动端AI的发展趋势看，未来AI Agent与手机的结合或具有较大可能。手机端AI Agent的发展方向是Agent自主调用手机端应用，让用户享受到专属手机智能助理的服务，从而打破APP的隔阂，通过自主的规划决策实现跨应用的操作。
应用：移动端应用百花齐放，商业模式跑通成为关键
移动端的AI应用落地目前主要以三种形式完成：独立APP、应用程序集成进手机、集成进语音助手。
资料来源：各公司官网，中金公司
从应用类型上，图像/视频侧热门移动端AI迅速吸引用户眼球，目前已实现付费使用。1）2023年7月17日妙鸭相机微信小程序上线，以微调后的Stable Diffusion为模型基础，实现了对人像照片制作数字分身并生成各类个人写真、证件照片的功能。“9.9元限时优惠”大大压缩了一张精修写真所需的成本，根据新榜报道，妙鸭小程序上线第二天的晚上11点，页面仍限时有2000多人在排队等待生成写真，应用热度较高。2）根据美团官网，美图基于自己发布的AI视觉大模型MiracleVision，发布了6款AI影像生产力工具（WHEE、开拍、WinkStudio、美图设计室2.0、DreamAvatar数字人、美图AI助手RoboNeo）。当然从目前的现状看，我们预计与移动APP早期发展的趋势类似，移动端AI应用的商业变现亦需要较大规模的用户基础，因此商业化仍处在发展早期。
Llama 2开源模型的商用化或将推动移动端AI应用商业模式进一步成熟。2023年7月19日，Meta发布了免费可商用版本Llama 2，包含了7B、13B、70B三种参数版本，相比于Llama 1，Llama 2的训练数据多了40%，上下文长度翻倍，并采用了分组查询注意力机制，在包括推理、编码、精通性和知识测试等外部基准测试中均由于其他开源语言模型。这意味着开源社区开始拥有一个规模适宜、性能较好、可商用的底座模型，在此基础上开发者们可对模型进行二次开发，加速推动相关应用的商业化落地。
资料来源：Meta官网，中金公司
手机生态：AI手机或将形成新的交互方式，影响手机厂商生态
从交互的形态上看，文本不再是唯一的方式。我们认为未来人机交互的模式有望从文本进化到语音等方式，同时人机交互也将呈现多模态结合的特点。
手机端或有望形成新的流量入口，深刻影响手机厂商商业模式。我们认为，类比在移动互联网时代，垂类APP取代了搜索引擎作为流量入口的角色；在AI时代，搜索引擎或智能机器人助理，有望再次成为用户获取信息及进行交互的重要入口，甚至直接帮助用户进行内容筛选和内容生成。从远期角度看，当APP的功能被部分集成至搜索引擎或智能机器人助理后，若APP以及应用商店的入口功能被削弱，当前手机厂商软件生态的商业模式或许将出现变化。
国元证券：AI 推动手机升规升配，收购 PSS 加速车载进展
