我们认为未来AI算力将综合考虑硬件能力、成本等因素,以混合AI的架构,在边端和云端灵活分配。
我们认为未来AI算力将综合考虑硬件能力、成本等因素,以混合AI的架构,在边端和云端灵活分配。大模型向智能终端(边缘端)渗透初见端倪,这类场景我们认为率先会在手机、PC、智能驾驶、具身智能、元宇宙、工业控制等场景落地。边缘AI核心在于引入边缘侧的AI能力,进一步增强边缘侧的算力能力、连接能力。建议重点关注物联网模组、智能控制器板块。
• AIGC大模型及应用爆红,拉动算力需求。在万物互联大部分场景中,云端处理存在时延较长、成本较高、并且涉及数据隐私等问题,边缘AI算力的引入至关重要。我们认为未来AI算力将综合考虑硬件能力、成本等因素,以混合AI的架构,在边端和云端灵活分配。
• 大模型向智能终端(边缘端)渗透,模型压缩和边缘侧计算性能提升是两大关键。目前从这两个方向上,都可以看到不错的进展预期,大模型在边缘端渗透初见端倪。这类场景我们认为率先会在手机、PC、智能驾驶、具身智能、元宇宙、工业控制等场景落地。
• 产业链角度,边缘AI核心在于引入边缘侧的AI能力,进一步增强边缘侧的算力能力、连接能力。重点包括AI芯片、算力/连接模组、边缘网关/边缘服务器/边缘控制器等硬件、AI算法/边缘计算平台等软件环节。从投资角度来看,建议优先围绕这几类产业链环节、兼顾业绩弹性优选标的。
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零帕网 » 人工智能行业专题:AI模型下沉至终端,提升边缘计算需求
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