自2017年起，AI便開始被討論，並應用在手機拍照與續航能力等優化用戶體驗上，但直到2023年ChatGPT暴紅，AI才真正躍進大眾的視野，輝達（NVIDIA）、超微（AMD）等快速崛起成為AI巨頭。至今年，AI題材熱度依舊，國發會前主委龔明鑫稱，AI發展的關鍵核心脫離不了半導體，這部分台灣極具優勢，從供給端來看，可以說「AI的時代，也就是台灣的時代」。

隨著AI應用逐漸普及在生活中，廠商開始將想法應用在終端與移動端，AI PC與AI手機也隨之出世。國際研調機構Counterpoint更稱，2024年將是AI手機元年，聯發科5月時與Counterpoint攜手多家生態夥伴聯合發布《生成式AI手機產業白皮書》，預計AI手機將在未來幾年高速成長，初估2024年AI手機出貨量將超過1億支，存量規模在2027年將突破10億支大關。而研調機構Canalys也預測，2024年估計AI手機出貨滲透率約5%，到了2027年AI手機滲透率將提升到45%。

具備2功能
才能被定義為AI手機

不過，有些人可能會疑惑，AI手機到底是什麼？所謂AI手機其實目前並無明確定義，但資策會產業分析師徐瑋成認為可從2點切入：

1.在離網狀態下具AI運算能力：目前多數AI功能需連網，如同ChatGPT從用戶端將需求送出，透過雲端連接到伺服器運算，再將運算結果回傳至用戶端，但這過程中會增加資料外露的風險，因此AI手機強調在終端裝置離網狀態下的運算能力。

根據vivo揭露，其大型語言模型（LLM）在雲端進行推理的成本1天約為人民幣3,000萬～3,750萬元（約合新台幣1億3,342萬元～1億6,679萬元）。若將推理成本分攤給終端，計算每年約可節約人民幣55億～68億元（約合新台幣244億4,825萬～302億2,693萬元）的雲端成本，廠商在成本考量下亦有驅動力將推理成本分攤於終端。

2.晶片設計包含「獨立或集成式的神經網路運算元」：由於AI能力建立在算力上，因此在晶片設計上，處理器都必須採用「CPU＋GPU＋獨立或集成式的神經網路運算元（NPU／APU／TPU）」架構，與CPU和GPU相比，NPU、APU及TPU在架構上更能處理高吞吐量的數學運算。《生成式AI手機產業白皮書》也強調，AI手機需具備多模態能力，可以處理文字、圖像或語音等多種形式的內容輸入，以生成各種形式的輸出，例如翻譯、圖像生成、影片生成等，並能以直觀的使用方式快速反映用戶需求，這使得手機為生成式AI最快落地的消費性產品。

一旦蘋果推出AI手機
蘋概股本益比可望上修

眾所矚目的蘋果（Apple），雖然尚未有明確的AI手機推出，但蘋果的優勢在於生態系完整，可直接推出整合手機、手表、Vision Pro的AI系統。摩根大通預計，蘋果今年發布的iPhone 16與iOS 18便將具備AI功能，但可能要到明年推出iPhone 17後，AI功能才會完整，屆時安卓和iOS陣營的AI手機大戰將正式開打，且這波AI手機換機潮將持續2年～3年，即便蘋果起步較晚，仍可參與到AI手機題材的紅利。只要AI iPhone帶起熱烈的買氣，蘋概股的本益比可望獲得上修。

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