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Apple Intelligence 落地仅限A17 pro

1、Apple是什么? Intelligence?

Apple Intelligence的模型架构主要由三部分组成,包括苹果端侧大模型(iPhone参数约30亿) 15 Pro上的处理速度达到每秒生成30个token,初始响应延迟仅为0.6毫秒左右)+苹果云大模型(private cloud compute私密云计算,根据苹果官方发布的评估结果,苹果云模型的处理能力相当于GPT-3.5)+Chat GPT(苹果自研模型后调用优先级),当计算能力足够时,依赖终端,更复杂的场景使用私人云计算或Chat GPT。从具体的合作形式来看,用户可以提出文本、文档、照片PDF 等相关问题,Siri 将确定查询请求是否接入ChatGPT处理。从具体的合作形式来看,用户可以提出文本、文档、照片PDF 等相关问题,Siri 将确定查询请求是否接入ChatGPT处理。Siri 将免费利用 GPT-4o用户不需要创建账户,使用过程也不会被记录下来。

2、Apple 在Intelligence的加持下,新Siri的特点是什么?

(1)跨应用信息集成是核心亮点:在使用过程中,Siri可以找到和理解跨应用程序之间的信息(我们认为早期主要是本地应用程序,一些第三方也将支持呼叫),具有跨平台信息处理能力:例如,当收到电子邮件通知会议延期时,你可以直接问Siri是否能赶上之前和朋友A预约的电影。在这个过程中,Siri知道用户的朋友A是谁,电影什么时候开始,电影院在哪里,到达目的地所需的时间,并综合调用短信、电子邮件、地图等工具。

(2)支持连续对话和上下文理解:支持更自然的语义理解,可以联系上下文,分析不连贯的语言或修正后的语言(这意味着Siri可以与用户连续对话,体验更自然);

(3)有理解屏幕内容的能力:例如,你可以告诉Siri将朋友发送的地址信息添加到朋友的地址中。也可以在iPhone上设置与Siri的对话(语音或文本),并根据情况在文本和语音之间自由切换。

3、上述三个特征的壁垒是什么?

从难度排序的角度来看,我们认为跨应用的信息整合要求最高,其次是屏幕内容的理解,然后是上下文的语义理解。

(1)由于系统+芯片+模型+终端的集成优势,苹果可以跨应用程序集成信息。目前,Android相对落后。这取决于谷歌的优化。芯片制造商已尽力(去年,计算能力支持端侧70亿参数大型模型)。相比之下,苹果应用程序 Intelligence的端侧模型为30亿参数)。因为Android手机厂商在系统(Android)、芯片(高通、联发科)、模型(目前自研或开源大模型除三星接入Gemini外)、终端(每个品牌)很难通过,导致现有AndroidAI手机的AI应用局限于某个APP(如录音、电话、修图),而苹果则可以面对特定的场景。值得一提的是,从这个逻辑上讲,华为鸿蒙(系统)+盘古(模型)+麒麟(芯片)的整合也是有前途的。作为延伸,我们认为AIPC也是一个事实,即芯片的进展在系统前面。目前计算角度高通,AMD、Intel新PC处理器已经具备了45-50TOPS的NPU计算能力(NPU计算能力领先于2023年10月底的高通X Elite,NPU计算能力达到45TOS;IntelLunar 瑞龙AILake和AMD 本月COMPUTEX正式发布300最新处理器。NPU计算能力分别为48/50TOPS,而前代产品分别为11/16TOPS,参考下图),而应用端使消费者愿意为AI付费的动力仍然较弱,因此微软在系统级AI应用中还有很长的路要走。

图:主PC处理器NPU计算能力清单

(2)屏幕理解这一块,苹果之前开发的ReALM和Feret-UI、ScreenAI视觉语言模型,谷歌,Open AI的GPT-4o也有这个能力。本质上是解决机器代理操作的需要,安卓后续是大势所趋。

(3)上下文的语音理解难度主要在于NLP算法,也需要大模型的支持,但难度略低于前两者。目前,华为和小米也有这项技术。

Apple Intelligence 落地仅限A17 pro

图:谷歌ScreenAI视觉语言模型

4、逻辑链是什么,从产品创新到需求落地?

过去,iPhone的出货表现如何?-整体稳定。

从近三年的出货角度来看,2021-2023年iPhone出货量分别为2.35/2.30/2.31亿台,整体稳定。2024年第一季度iPhone出货量同比为-9.6%至5000万台,预计2024年Q2出货量相对稳定,或同比增长10%-20%至4500-4800万台。我们预计全年出货量会小幅下降。

展望未来,我们认为消费者的更换需求来自于高质量的体验+硬件排他性。目前,苹果跨应用程序的人工智能体验已经实现了“良好的体验”(后续的进展方向是通过更多的第三方应用程序);而“硬件排他”的第二步也在实现。

苹果表示,Apple Intelligence 落地仅限A17 pro、M1/M2/M3/M4系列芯片及后续迭代产品型号。现有iPhone机型中只有iPhone 15 Pro、iPhone 15 Pro Applee支持Max支持Apple支持 Intelligence功能。在苹果最近几代的A系列处理器中,A15-A17的工艺分别为5/4/3nm;NPU为16核,计算能力分别为15.8/17/35TOPS。M1/M2/M3/M4芯片的工艺分别为5/5/3/3nm;NPU为16核,计算能力分别为11/15.8/18/38TOPS。

那么,如何理解“Macbook”(11TOPS算力) Air、MacBook Pro 、iPad Air、iPad Pro可以支持Applee Intelligence ,iPhone搭载A16(17TOPS算力) 14 Pro/Pro Max反而不支持”?事实上,这里与计算能力的关系较弱,更多地局限于操作内存规格(为了满足端侧模型的操作需要,我们在之前的人工智能终端报告中强调了这一观点)。具体来看,iPhone 14 Pro/Pro Max的运行内存配置为6GB,iPhone 15 Pro/Pro Max开始升级到8GB;同样,Macbook搭载M1芯片 Air (M1, 2020)、MacBook Pro (M1, 2020)、iPad Air(M1,2022)、iPad Pro(M1,2021)等都是从8GB开始的存储配置。

因此,我们认为在Apple中 Intelligence对DRAM的要求下,iPhone的换机需求与iPad相比、Mac端更大。

Apple Intelligence 落地仅限A17 pro

图片:支持Apple Intelligence机型

5、如何把握苹果产品创新大周期下的核心投资方向?

考虑到苹果Apple Intelligence的着陆仅限于少数型号。叠加IPhone17预计明年将继续在计算能力、大模型着陆、散热、光学等方面进行创新(当然,27年前后还有潜在的折叠型号)。我们认为,iPhone预计将迎来强大的更换动能,并进入发货上行通道。在产品创新的大周期下,我们认为果链是后续消费电子核心主线,应把握核心量价逻辑。

看多果链的第一层逻辑,就是量价齐升,β和α共振。在这个过程中,既有产品创新带来的ASP提升,也有农作物动力提升带来的毛利率提升。这一逻辑的核心是鹏鼎控股(NPU升级直接受益,逻辑最稀缺;叠加农作物动力提升带来的毛利率提升)。

看多果链的第二层逻辑,是量增,β是核心。注重创新周期下出货量的增加和作物动力的提高。这个逻辑的核心是立讯精度(苹果敞口高,β从出货增长的角度来看,α角度份额增加)、水晶光电(苹果光学创新逻辑强,预计今年下放,明年继续升级)、高伟电子(苹果敞口最高,后续份额增加逻辑)。

另外注意:比亚迪电子(结构件)、精密统联(结构件)、领益智造(结构件)、蓝思科技(结构件)、长盈精密(结构件)、信维通信(结构件)、珠海冠宇(电池)、瑞声科技(声学)、歌尔股份(声学)、环旭电子(SIP)、赛腾股份(设备)、博客精工(设备)、奥普特(机器视觉)、长电科技(封测)。

全产业链研究

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