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この記事は公開情報に基づいており、情報交換のみを目的としており、投資アドバイスを構成するものではありません。

渦巻く3兆ドルのクラブが人類社会の最大の富を支配している。

今年の初め以来、米国の株式市場価値が 3 兆ドルの基準に達した企業は 3 社あります。1 番目は Apple (約 3 兆 5,000 億ドル)、2 番目はマイクロソフト (約 3 兆 3,000 億ドル)です。 3 位は Nvidia (約 30,000 米ドル)。

これらのビジネスは無関係に見えるかもしれませんが、実際には密接に関係しており、3 兆米ドルの王座に上り詰めています。その背後には共通の推進力があります。それは AI です。

AI の発展により、コンピューティング能力、大規模モデル、端末アプリケーションという目に見えない三角形のフライホイールが形成されました。コンピューティング能力はすべての奇跡の出発点です。コンピューティング能力のサポートにより、モデルは朽ち果てたデータを魔法に変えます。ただし、モデルがどれほど壮大であっても、最終的には消費者に直接提供する AI 端末アプリケーションが必要です。請求書。

• コンピューティング能力のリーダー - NVIDIA は、AI GPU の独占に依存して、当然の AI コンピューティング能力のリーダーであり、最も純粋な水の販売者になっています。ただし、Lao Huang 氏は多くのインテリジェント ロボットについて話しています。 、AIリソグラフィーマシンですが、ウォール街では誰もこれを信じていません、彼らは次の四半期に何枚のカードを生産できるかだけを気にしています。

• 大規模モデル コレクションのマスターである Microsoft は、Open AI の最大の投資家として特別な地位を占めていますが、その一方で、Microsoft は大規模モデルの主要なプレーヤーとなっています。同時に、Microsoft はクラウド コンピューティング能力を提供しており、この観点から見ると、Microsoft はすべてを圧倒するオフィス スイートも持っているため、Copilot は最高の AI アプリケーションでもあります。たとえ数四半期連続で予想を下回ったとしても、予想は達成された。

• AI端末の破壊者であるAppleは、年初にはMRと自動車に賭けていると批判され、AIの波全体に乗り遅れることになったようだ。 AI端末のコンセプトで株価は30％上昇 象の踊りと王の帰還の物語：まだ動いていないものの話であり、期待が先にあります。

3社の株価はAIを中心に新高値を更新しているが、これは実際に市場がさまざまな段階でAIフライホイールを追求していることを反映している。このうち計算能力とモデルは1年以上繰り返し学習しており、認知的な差異はあまりない。

パズルの最後のピースである AI ターミナルはまだ曖昧ですが、業界の文脈と富の文脈が徐々に明確になってきています。これは、AI を研究する際にさらに書かなければならない大きな方向性になるかもしれません。

グラフ: 過去四半期の 3 兆企業 3 社の株価動向 出典: Wind

01AI端末は間違った命題ではない

AI アプリケーションの不足は、依然としてすべてのテクノロジーファンに打撃を与えています。

昨年 AI トレンドが始まって以来、誰もが AI アプリケーションがあらゆる場所で開花することを想像し始めました。 AI アプリケーションは、Microsoft の Copilot、AI 音声アシスタントなどの AI 機能が組み込まれたソフトウェア ベースの製品と、AI 機能が組み込まれたインテリジェント ハードウェア ターミナルの 2 つの主要なカテゴリに分類できます。

ChatGPT が誕生してから 1 年の開発期間を経ても、大きな期待を寄せられた AI アプリケーション ソフトウェアは常に期待を下回っていました。市場は最終的に、大規模モデルが十分に強力ではなかったことが原因であると考えており、大手企業が自社のモデルを反復するためにクラウド コンピューティング ベンダーのコンピューティング能力を急いで購入しているのはこのためです。その中でMicrosoftは、OpenAIが独占的に認可したAPIインターフェースを持ち、AIモデルサービス（AI MaaS）においてAmazonやGoogleを明らかに上回り、予想外の勝者となった。

しかし、CSP のコンピューティング能力の爆発的な売り上げが、予想を下回った AI アプリケーションを常にカバーできるわけではありません。おそらく、市場が期待するホットな AI アプリケーションは、スケーリングの法則に基づく新たな活発な奇跡を待つ時間がまだ必要です。

図: ジェネレーティブ AI MaaS レイヤーの市場シェア (2023 年) 出典: 華安証券研究所の IoT アナリスト

しかし、AI のトレンドは現実のものとなり、イノベーションの風は消えることはなく、変化するだけです。 Appleの市場価値が過去最高値に達するにつれ、スマートハードウェア端末の古いボトルにAIという新しいワインが入ってくる可能性があることを示しているようだ。

産業発展の法則から判断すると、主に次の 2 つの考慮事項に基づいて、AI 端末は誤った命題ではないと考えられます。

1) AI端末の産業ロジックはスムーズ

携帯電話やパソコンなどのスマート端末は消費電力やサイズに制限があり、サーバークラスターのようにメインチップの演算能力を無限に蓄積することが難しいため、当初は誰もがAI端末に対して楽観的ではありませんでした。端末AIの知能不足。最も代表的なのは Siri で、数え切れないほどの改良が繰り返されてきましたが、いまだにばかげています。

しかし、大型モデルの時代の到来により、スマート端末がコンピューティングパワーを蓄積できないという問題は、ついに解決策を見つけました。クラウド側の大型モデルはスマートの頭脳として機能し、エンド側の大型モデルはインテリジェント端末の役割を果たします。端末はインテリジェントな対話手段として機能し、クラウドとエンドが相互に連携します。 クラウド側の大規模モデルはディープ インテリジェンスの問題を解決し、クライアント側の大規模モデルはタイムリーなインテリジェンスの問題を解決します。

適時性や可搬性だけでなく、巨大なパラメータや強力な機能を備えた大型モデルがあるのに、なぜ大型モデルと直接会話するのではなく、横型モデルを搭載した別のスマート端末を購入する必要があるのでしょうか?

これにはプライバシーの問題も含まれるためです。 AI に対するニーズは人それぞれ異なります。私たちの最終的な目標は、AI を個人秘書として機能させることです。これには当然、高い信頼を伴う集中的なインタラクションが必要であり、特にプライバシーの問題が顕著です。次のようなシナリオを想像できます。プライベート写真を処理し、それを自由に処理するためにクラウド モデルに送信すると、どの程度のプライバシー漏洩のリスクに直面することになるでしょうか。

そこでクアルコムは「ハイブリッドAIはAIの未来」というレポートを発表し、その中で次のように指摘した。

• 従来のコンピューティングがメインフレームとシンクライアントから、クラウドとエッジ端末を組み合わせた現在のモデルへと進化したように、AIの大規模な拡張を実現し、その可能性を最大限に発揮するには、AIの処理をクラウドと端末に分散する必要があります。

• クラウドのみでの処理とは異なり、ハイブリッド AI アーキテクチャでは、クラウドとエッジ端末間で AI ワークロードを分散し、連携して処理します。クラウドとエッジ端末（スマートフォン、自動車、パソコン、IoT端末など）が連携して、より強力かつ効率的かつ高度に最適化されたAIを実現します。

  
  

産業発展の法則から判断すると、私たちの携帯電話、コンピューター、その他のスマート端末は、大規模なクラウド モデルのサポートにより、二者択一の関係ではなく、自然に AI のキャリアとなっています。機能がより強力になるにつれて、AI 端末がユーザーのスマート アシスタントやパーソナル アシスタントとなり、パーソナライズされた機能や提案を自動的に提供することが期待されます。

クアルコムは2023年にこの論理を述べた報告書を発表したが、ファミリーマートと独自のOSを擁するAppleが参入し、同時に自動車の製造を断念したのは2024年6月になってからであり、業界のトレンドは徐々にAI端末になった。明確であり、徐々に広く受け入れられるようになりました。

2) サプライサイドのロジックサポート: メーカーはあなたや私よりも緊急です

業界のトレンドがどれほど良好であっても、最終的にはメーカーが主導する必要があります。特にテクノロジー業界では、「供給が需要を生み出す」という黄金律が信じられています。太陽光発電が優れているのと同じように、業界の供給側も同等に達するまでに20年かかり、その後、需要が大爆発しました。

AI 端末の最終的な実現について楽観的なロジックのもう 1 つの層は、互いに追いつきつつある供給側の自己革新的なイノベーションから来ています。スマート端末メーカーはAI実践者よりも飢えているとさえ言える。

どうすれば見えますか？ IDC の統計から、2022 年と 2023 年の 2 年連続で、スマートフォン、コンピューター、タブレットの世界出荷台数が前年比で減少していることを見つけるのは難しくありません。最大の単一製品である携帯電話の世界出荷台数は、前年比で減少しました。 15 億ユニットの数は 11 億ユニットに減少しました。たとえアップルと同じくらい強力だったとしても、歯磨き粉を絞り出し、毎年価格を上げ、かろうじて利益の低下を食い止めるには、マイクロイノベーションに頼るしかない。

スマート端末業界全体が勢いをつけるための「仕掛け」が必要だ。 Counterpoint などのサードパーティ組織の推計から判断すると、これは間違いなく大手企業にとって見逃せないチャンスです。世界の AI 携帯電話は 2027 年に 5 億 2,000 万台に達し、世界の AIPC 台数の普及率は 40% に達すると予想されています。 2028年には2億9,000万台、普及率は40％を超えます。

03AI端末はやがて開花、AI携帯電話やPCも注目

昨年大いに期待されたAI PINやAIスマートスピーカーは結局短命に終わりましたが、コンセプトが原点回帰した今、AI端末のイノベーションの中で最も注目すべきものは次のようなものであると考えています。携帯電話やコンピュータなどの従来のスマート端末。

1) 起動前に巻き上げられたAIフォン

Canalys の定義によると、AI 携帯電話が持つ必要のある最低限の基準は次のとおりです。メイン制御チップ SoC には、一般に NPU として知られる AI タスクを高速化し、LLM およびその他の生成 AI モデルを実行できる専用ユニットが含まれている必要があります。デバイス側; デバイス側 モデルの推論パフォーマンスは人間の読み取り速度より速く、デバイス上の AI が画像を生成する時間は 10 トークン/秒に相当します。

2024年1月18日、サムスンは初のAI携帯電話として知られるGalaxy S24を発売し、第一弾を発射した。サムスンのAIフォンは、携帯電話側の大型モデルに加え、クラウド側の大型モデルでも海外ではGoogle Geminiを、国内ではWen Xinyiyanを採用し、AIカットアウトやリアルタイム翻訳などの「斬新な」機能を提供できる。かつてアップルの高級機市場に衝撃を与えた。

それ以来、AI携帯電話が正式に発売されました。携帯電話メーカーにとって、ハードパラメータに関しては、大規模モデルは主に OpenAI、Google、Baidu などの外部デバイスに接続されているため、誰もが注目するのは、LLM の大規模言語モデルのパラメータ数にすぎません。モデル操作に対する NPU の強度。

競合モデルとは異なり、デバイス側モデルは消費電力とソフトウェア機能の間のバランスを見つける必要があります。したがって、自社開発のチップ、自社開発のオペレーティングシステム、最大の単一顧客ベースという利点を持つ Apple は、Apple Intelligence を立ち上げた後、基本的には後発であり、先着者である。

Android に関しては、Google と Qualcomm のサポートがあれば、勝てる企業はいくつかあるはずで、Apple だけではないでしょう。しかし、誰が最もうまくできるかについてはまだ答えはありませんが、確かなことは、AI スマートフォンの成功または失敗が Android システムの将来のパターンを直接変えることになるということです。

図：AI携帯電話メーカー別の端末側モデルパラメータの比較 出典：光光証券

2) 変動が最も大きい AIPC

IDC の「AI PC 業界白書」の定義によると、AIPC の 6 つのコア要素は、自然言語対話型パーソナル エージェント、組み込みパーソナル大規模モデル、組み込みパーソナル ナレッジ ベース、および CPU+GPU+NPU のローカル異種コンピューティング能力です。オープン AI アプリケーションのシステム エコロジー、個人のプライバシー、データ セキュリティを結び付けます。

2024年はAIPC元年ともいえる。 AIPC は、AI アプリケーション エコシステムの新しいハードウェア ハイブリッド キャリアとして、熾烈な競争のもう一つの段階であり、最も変動の激しいシーンでもあります。

状況が変化する中で、私たちは AIPC の中心となるのはヘテロジニアス チップであると考えています。これが差別化の主な源泉であるため、チップを追跡することで、業界の方向性について迅速に洞察を得ることができると考えています。予備的なディスカッション:

• X86最後の栄光？新しい時代に見捨てられたIntelは、未熟なLunar Lakeプロセッサアーキテクチャに注目し、今年末までに80以上の新しいAIPC設計をサポートし、NPUの演算能力は45TOPSに達すると主張している。一方、AMDはRyzenAI300シリーズを搭載したAIPCの投入を予定しており、NPU性能は50TOPSに達するとされている。

• ARMの反撃？ Apple の次期 M4 は、間違いなく ARM アーキテクチャをベースにした AIPC チップの絶対的な王者ですが、外部には販売されませんが、Apple の Mac が AIPC チップ内での地位を占めることを保証するには十分です。 X86 に対する最大の脅威は Qualcomm 自体が低消費電力の王者であり、Nuvia を買収したことでさらに強力になりました。Qualcomm X Elite NPU の演算能力は現在最高の演算能力です。市場ではマイクロソフトはすでにクアルコムに投票しているようだ。

• ネタバレ？ NVIDIAはAI端末市場を諦めたくないようで、低消費電力機能を持たないため、MediaTekとの協力を模索し始めていることがわかります。

これはチップに限った話ですが、PC 市場には Lenovo や HP などの多くのブランド メーカーもあり、業界にはさらに変動要素が加わります。非常に成熟していると考えられてきたコンピューターという斜陽産業が成長に戻り、従来の構造が崩壊するのを私たちは目撃する可能性が非常に高いです。

図: AIPC チップの重要なプレーヤー 出典: CITIC Construction Investment

AI コンピューティング パワー チップの競争とは異なり、NVIDIA は 10 年前の GPU で大幅にリードしているため、AI 端末の状況は最終的には繁栄するものの、変わりやすいものになるのは確実です。 AI 携帯電話側では、Apple が決定的なチケットを取得することは別として、PC 側では他の変数が依然として大きく、変更は破壊的になる可能性さえあります。さらに、AI 端末の業界チェーンはより長く、より多くの参加者がおり、将来的に議論する価値のあるトピックがたくさんあります。

柄を問わずシギとアサリが漁師の利益を争う スマート端末にAIが関わる中、数年前から失われたチップ工場や端末ブランド工場が画期的な製品を作ろうと奮闘している。これは、消費者に関する限り、最終的にはそれを聞いて満足するものです。

もちろん、現在の製品力に基づいて、大手メーカーは互いに比較しており、今年下半期には多くの見物人が失望する可能性が高く、AI端末製品の本当の元年は到来しない可能性があります。 2025年まで。でも、どんなことがあっても、AI端末からの風はいつかあなたに吹いてきます。風に乗って飛び立つこともできますし、風を利用して涼しさを楽しむこともできます。

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