东吴证券发表电子行业深度报告称，重点梳理了Writing Tools（写作工具）的一些功能，根据测评发现，除了Summary、Key Points、Table、List这四个较为复杂的功能仅支持接入网络的场景下使用，其他Writing Tools功能均可以在无网络的场景下直接使用。
如何理解端侧AI对云端算力的依赖？展望AI手机在算力上的布局，认为云端or端侧算力都是未来中短期不可或缺的存在。一方面，在成本、功耗和隐私性优势较大的情况下，算力从云端分流到终端运行或为大势所趋。但当前无论从SoC算力水平还是端侧模型性能来看，仍然还有较大的提升空间。认为端侧算力落地的可行路径有：（1）端侧SoC硬件不断升级支撑AI需求。（2）端侧小模型针对主流功能做定向优化减轻算力负载。另一方面，端侧/云端算力不是此消彼长的关系，认为端侧AI对算力总盘子的拉动作用会长期存在。当前从0到1阶段，用户更关注端侧AI“有没有”或“效果好不好”，而不是“推理速度快不快”。而展望从1到10的阶段，推理速度一定会是重要的优化环节，认为在一些特定场景中云端推理仍然是不错的选择。
如何测算手机AI算力需求？东吴证券将测算拆分为累计AI手机用户数及单日单机算力需求两方面。（1）累计AI手机用户数：IDC预计全球智能手机出货量稳定在12-14亿部/年，根据Canalys预测，2024、2028年全球AI手机渗透率或将达到16%/54%。东吴证券进一步预计到2030年AI手机有望渗透到“千元机”价格带，由此AI手机渗透率或将达到80%。（2）单日单机算力需求：根据“推理算力需求=2×参数量×token数”的公式，进一步拆分端侧/云端算力来计算。（3）结论：东吴证券测算得到端侧算力需求在2024-2027年间基本维持翻倍以上的增速，2027-2030年间增速依然在高双位数水平。云端算力需求若折算成Blackwell GPU卡的FP8算力，2025、2026年需求量约为12、103万张。
