【端侧AI深度跟踪报告:2024·AI“下凡”】
报告指出,端侧AI技术正在快速发展,预示着2024年的AI领域将迎来一场革命,被誉为“AI下凡”。端侧AI是将人工智能算法部署在边缘设备(如手机、笔记本电脑、XR头显和汽车等)上,实现数据的本地处理,强调低延迟、个性化和数据安全性。这一趋势得益于软硬件的融合,以及科技企业的积极布局。
1. 软硬融合,端侧AI技术蓄势待发
端侧AI的发展离不开硬件和软件的协同优化。硬件层面,专用AI处理器(如NPU)的出现,使得终端设备能够支持更高效、低能耗的小型AI模型运行。软件层面,模型压缩和优化技术的进步,使得大型AI模型可以在有限的资源条件下运行,同时保持良好的性能。
2. 龙头先行,科技企业竞相布局
行业领导者如英伟达等公司在AI芯片领域的研发投入,推动了端侧AI技术的快速进步。这些公司不仅提升了端侧硬件的计算能力,也为混合AI(云端协同)提供了基础。例如,英伟达的RTX GPU为中度AI提供解决方案,而其轻度AI产品则适用于端侧设备。
3. 提质增效,端侧AI渗透之必然
随着ChatGPT等大型语言模型的火爆,云侧AI产业链得到了显著发展。然而,大规模模型的推理成本高,且随着用户量增长难以持续。因此,端侧AI成为必要的补充,它能有效降低延迟,保护用户隐私,减少服务器成本,使得AI处理重心逐渐向边缘转移。
4. ChatGPT发展历程与影响
ChatGPT的推出,展示了AI在云侧的惊人潜力,但也暴露出云推理的成本问题。随着GPT系列模型的不断迭代,对端侧AI的需求也在增强,尤其是在需要快速响应和个性化体验的应用中。
5. 混合AI:未来的解决路径
为了平衡成本和性能,混合AI模式应运而生,结合了云端的强大计算能力和端侧的实时响应。这种模式下,终端设备可以根据需求选择本地处理或云端协作,以实现最佳效率。
6. 端侧AI应用场景广泛
从智能手机、PC到智能驾驶和物联网设备,端侧AI的应用场景日益丰富。特别是在自动驾驶领域,端侧AI可以即时处理传感器数据,实现安全、高效的驾驶决策。物联网设备则通过端侧AI提升用户体验,如智能家居、健康监测等。
7. 相关标的与投资建议
报告未提供具体的投资标的和建议,但可以推断,关注和投资在端侧AI技术研发、硬件制造和应用创新的企业将有望受益于这一趋势。
总结来说,端侧AI作为AI技术发展的新阶段,将在未来几年内发挥越来越重要的作用,推动AI应用的普及和深化,同时也为科技企业和投资者提供了新的机遇和挑战。