1.什么是Apple Intelligence?

AppleIntelligence的模型架构主要由3部分组成，包括苹果端侧大模型(拥有约30亿参数，其在iPhone 15 Pro上的处理速度达到每秒生成30个token.初始响应延迟仅为大约0.6毫秒)+苹果云端大模型(private cloud compute私密云计算，从苹果官方发布的测评结果看，苹果云端模型的处理能力与GPT-3.5相当)+Chat GPT(调用优先级排在苹果自研模型之后)，算力足够情况下依赖于终端更复杂的场景则使用私密云计算或Chat GPT。

从具体合作形式上看，用户可以提出与文本、文档、照片、PDF 等相关的问题，Siri会判断该查询请求是否接入ChatGPT处理。在此过程中，Siri将免费利用 GPT-4o，用户无需创建账户且使用过程不会被记录

2.AppleIntelligence加持下，新Siri有什么特征?

(1)跨应用的信息整合是核心亮点:在使用过程中，通过为照片、日历行程和文件等内容创建语义索引，再结合往来邮件和短信，Siri能发现并理解跨APP之间的信息(我们认为早期以原生应用为主，部分第三方亦会支持调用)，具备跨平台信息处理能力:比如，当收到邮件通知会议延期，可以直接问Siri还能否赶上和朋友A之前约的电影，这个过程中Siri知道用户的朋友A是谁，电影几点开始电影院在哪儿，到目的地所需时间，综合调用了短信、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，能联系上下文，可分析不连贯的语言或修正过的语言(这意味着Siri可以与用户连续对话，体验更为自然);

(3)具备屏幕内容理解能力:比如可以告诉Siri把朋友发来的地址信息添加到朋友的地址中。iPhone上也可以设置与Siri进行对话的方式(语音or文字)，并根据情况自由在文字和语音之间进行切换。

3.以上三种特征的壁垒如何?

从难度排序上看，我们认为跨应用的信息整合要求最高，其次是屏幕内容理解，然后是联系上下文的语义理解。

(1)苹果能跨应用整合信息得益于系统+芯片+模型+终端的一体化优势，目前安卓相对落后，后面得看谷歌的优化，芯片厂商已经尽力了(去年高通和MTK旗舰芯片的算力已经可支持端侧70亿参数大模型，作为对比，苹果AppleIntelligence的端侧模型是30亿参数)。

由于安卓手机厂商在系统(安卓)、芯片(高通、联发科)、模型(目前除三星接入Gemini外普遍采用自研或开源大模型)、终端(各家品牌)打通难度较大，导致现有安卓AI手机的AI应用局限于某个APP(比如面向录音、电话、修图)，而苹果则可面向具体场景。

值得一提的是从这个逻辑上看，华为的鸿蒙(系统)+盘古(模型)+麒麟(芯片)未来可期。作为延申，我们认为AIPC也是一个道理，即芯片的进展走在了系统前面。目前算力角度高通、AMD、Intel的新款PC处理器都已经具备45-50T0PS的NPU算力(此前的PC端处理器中NPU算力领先者是2023年10月底的高通XElite，NPU算力达45T0S;Intel的Lunar Lake和AMD的锐龙AI 300最新处理器刚于本月COMPUTEX正式发布，NPU算力分别为48/50T0PS，前代产品则分别头11/16T0PS，参考下图)，而应用端让消费者愿意为AI付费的动力还比较弱，因此微软在系统级AI应用上还有很长一段路要走。

(2)屏幕理解这块，苹果之前开发的ReALM和Ferret-Ul、谷歌的ScreenAl视觉语言模型、0penAl的GPT-4o也具备这个能力。本质上是解决机器代人操作的需求，后面安卓端跟进是大趋势。

(3)上下文的语音理解难度主要在于NLP算法:也需要大模型加持，但难度相对前两者稍低，目前华为、小米等也具备该项技术。

4.从产品创新到需求落地，逻辑链是什么?

复盘过去，iPhone的出货表现如何?--整体平稳。

从近三年出货角度，据GFK，2021-2023年iPhone出货量分别为2.35/2.30/2.31亿台，整体平稳。2024年一季度iPhone出货同比-9.6%至5000万部，我们预计202402出货量相对稳健，或同比提升10%-20%至4500-4800万部。全年维度下我们预计出货或小幅下降。

展望未来，我们认为消费者的换机需求来自优质体验+硬件排他。目前苹果跨应用的AI体验已经实现了“不错的体验”(后续进步方向是打通更多第三方应用);而第二步的“硬件排他”也在实现。

苹果表示，AppleIntelligence 的落地仅限搭载A17 pro、M1/M2/M3/M4系列芯片及后续迭代产品的机型。现有iPhone机型中，仅有iPhone 15 Pro、iPhone 15 Pro Max支持AppleIntelligence功能。

我们看到，苹果近几代的A系列处理器上，A15-A17的制程分别为5/4/3nm;NPU都是16核，算力则分别为15.8/17/35TOPS。而M1/M2/M3/M4芯片的制程分别为5/5/3/3nm;NPU都是16核，算力则分别为11/15.8/18/38TOPS。

那么，如何理解“搭载M1(11TOPS算力)的。MacBook Air、MacBook Pro 、iPad Air、iPad Pro都可以支持Apple Intelligence而搭载A16(17TOPS算力)的iPhone 14Pro/Pro Max反而不支持”?实际上，此处与算力关联度的关系较弱，更多受限于运行内存规格(以满足端侧模型运行需要，我们在此前AI终端大报告中有强调这一观点)。

具体来看，iPhone14 Pro/Pro Max的运行内存配置为6GB，而iPhone 15 Pro/Pro Max开始升级至8GB;同理，搭载M1芯片的MacBookAir(M1,2020)、MacBook Pro(M1.2020)、iPad Air(M1，2022)、iPad Pro(M1，2021)等均为8GB起步的运存配置。

因此，我们认为在Apple Intelligence对DRAM的要求下，iPhone换机需求相较于iPad、Mac端更大。

5、苹果产品创新大周期下，如何把握核心投资方向?

考虑到苹果AppleIntelligence落地仅限少数机型，叠加明年iPhone17有望在算力、大模型落地、散热、光学等方向持续创新(当然，还有27年前后潜在的折叠机型)，我们认为iPhone有望迎来较强换机动能，步入出货上行通道。我们认为果链是后续消费电子核心主线，产品创新大周期下应把握核心量价逻辑。

(看多果链的第一层逻辑，是量价齐升，B和a共振。在此过程中既有产品创新带来的ASP提升，也有稼动率提升带动的毛利率改善。

这一逻辑核心关注鹏鼎控股(NPU升级直接受益，逻辑最稀缺;叠加稼动率提升带来的毛利率改善)。

看多果链的第二层逻辑，是量增，β是核心。关注创新周期下出货量增长、稼动率改善。这一逻辑核心关注立讯精密(苹果敞口高，阝角度受益出货增长，a角度份额提升)，水晶光电(苹果光学创新逻辑强，今年潜望下放，明年继续升级)，高伟电子(苹果敞口最高，伴随后摄份额提升逻辑)

此外，我们建议关注:

比亚迪电子(结构件)

领益智造(散热，结构件)

瑞声科技(散热，声学)

蓝思科技(结构件)

统联精密(结构件)

长盈精密(结构件)

信维通信(结构件)

珠海冠宇(电池)

歌尔股份(声学)

环旭电子(SIP)

赛腾股份(设备)

博众精工(设备)

奥普特(机器视觉)

长电科技(封测)

（中信）$水晶光电(SZ002273)$ $立讯精密(SZ002475)$ $歌尔股份(SZ002241)$

苹果AI的产业逻辑链|交流纪要（附股）