通信行业：边缘计算始于AI赋能应用-230521（29页）.pdf

1、请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 证券研究报告|行业深度 2023 年 05 月 21 日 通信通信 边缘计算边缘计算始于始于 AI，赋能应用，赋能应用 边缘侧是边缘侧是 AI生态中最重要的组成部分之一。生态中最重要的组成部分之一。AI 飞轮发展滚滚向前，从今年初 GPT-3.5 惊艳世界，到 5 月 14 日 OpenAI 正式开启插件功能，我们见证了云端大模型的快速迭代与演化。当前时点，AI 大模型已经站在了从“玩具”向“工具”快速演化的关键迭代期。如何让大模型渗透进入各类垂直场景，如何更低成本的使用大模型，如何让更多场景与用户接触 AI，成为了发展的下一个重点。在 AI

2、向实际场景落地时，边缘算力的重要性加速凸显，边缘算力在成本、时延、隐私上具有天然优势，也可以作为桥梁，预处理海量复杂需求，并将其导向大模型。边缘算力作为 AI 触及万千场景的血管地位加速明晰。之前，边缘侧设备以部署通信能力为主，当下，在以高通为代表的边缘巨头推动下，算力、AI 能力等边缘基建正在加速推动，同时三大运营商的算力网络与边缘资源池体系，也为我国算力梯度分布奠定了雏形。展望未来，边缘算力将始于 AI 带来的需求提升，同时也将赋能应用，连接更多用户，加速 AI 发展与迭代。边缘算力的三大优势。边缘算力的三大优势。边缘算力，通常指部署在设备本地的算力或者离用户距离较近的数据中心中的算力。边

3、缘算力相较于云端算力，拥有低成本、低时延、高隐私三大特性。（1）低成本：当前主流的边缘算力平台主要采用高通主导下的 ARM架构，相比于英伟达的复杂架构，ARM 架构在小算力时拥有极低的单位成本，是降低开发与用户成本的必然选择。（2）低时延：边缘算力一般搭载在本地，无需将数据发送至云端并等待回传的时间，可以满足如自动驾驶，快速对话等对时延要求高的场景。（3）高隐私：边缘算力依靠设备本身搭载的算力或在用户自有服务器上的算力进行推理，可以实现数据不出用户管辖范围，对隐私的保护更好。边缘算力的存在形式。边缘算力的存在形式。当下边缘算力主要有两种存在模式，一种是设备本身搭载的算力，这类算力通常依托边缘处

4、理芯片存在，边缘处理芯片包括了手机终端上的骁龙与苹果 M 平台，面向 IOT 设备的如高通 8155 芯片或者专为 AI 优化的QCM8550 芯片。通常，大单品采用直采芯片+定制 PCB 的形式进行开发，而中小厂商与细分垂直领域往往采购模组来满足算力需求。第二种算力存在形式是边缘资源池，通常由离用户较近的核心城市内的数据中心构成，或者由厂区，道路旁的小机柜、算力盒子提供算力。边缘算力赋能万千应用。边缘算力赋能万千应用。在生成式 AI 爆发前，边缘算力已经逐渐渗透进了部分商用场景，如手机云游戏、无人设备驾驶、自动视频识别等。如今随着 MLC-LLM，谷歌模型体系等软件基建加速，特斯拉机器人为具

5、身智能完成物理基建，在终端设备上推理生成式模型，甚至让智能设备同物理世界自主交互的条件已经具备，未来，随着应用加速渗透、预处理模型需求爆发，以及边缘小模型推理，智能设备物理交互需求爆发。“云“云边”一体边”一体，共筑共筑 AI 飞轮模型。飞轮模型。“云边”一体指云计算和边缘计算的有机结合。此前市场担心小模型对算力需求下降，但我们却认为这正是 AI 应用闭环的必由之路。类似于交通网络，光有干线是不够的，还需要无数省道、乡村小路通往千家万户，汇聚而来的流量才能驱动干线不断升级。边缘侧需求的释放将开启“真 AIOT”时代，或许这才能开启 5G 当初所提万物互联、算网一体的黄金时代。投资建议：抓住边缘

6、算力芯片与边缘算力承载平台两条主线投资建议：抓住边缘算力芯片与边缘算力承载平台两条主线。边缘算力芯边缘算力芯片：片：瑞芯微瑞芯微/全志科技全志科技/晶晨股份晶晨股份/翱翱捷捷科技科技/乐鑫科技乐鑫科技。边缘算力承载平台边缘算力承载平台：美格智能美格智能/广和通广和通/超讯通信超讯通信/龙宇股份龙宇股份/移远通信移远通信/网宿科技网宿科技。边缘算力运营商：中国移动边缘算力运营商：中国移动/中国电信中国电信/中国联通中国联通。风险提示风险提示：小模型推进不及预期，边缘算力发展不及预期小模型推进不及预期，边缘算力发展不及预期。增持增持（维持维持）行业行业走势走势 作者作者分析师分析师 宋嘉吉宋嘉吉