最近不少圈内人聊端侧 AI 芯片，说谷歌、微软还有国内的科技大厂都在密集下注，但为啥市场还没掀起大波澜？其实俩核心问题卡住了放量节奏：存储持续涨价、现象级爆品缺位，这俩谁先松绑，或将决定赛道的行情走向。

为啥大厂都扎堆做端侧 AI？五大价值藏着刚需

很多人好奇，云端大厂已经有大模型了，为啥非要做端侧硬件？端侧 AI 不是可选项，是大厂构建商业闭环的必答题，核心价值藏在五个层面：

第一，硬件载体刚需。大模型再先进，也得靠具体的硬件才能走进用户的日常工作和生活，软件总得有物理形态承接，这是最基础的逻辑。

第二，变现路径清晰。除了云端订阅、API 调用，把模型能力封装进硬件直接售卖，更贴近普通消费者的付费习惯，已经被验证过的盈利模式。

第三，实现主动交互。云端是大脑，但得有硬件当手脚，才能让设备自己感知、理解，不用用户手动打开 APP 喊指令，真正实现全自动化的人机联动。

第四，隐私保护刚需。部分用户数据不想上传云端，本地化的端侧处理就是刚需，不是锦上添花的功能。

第五，节省算力成本。多模态数据里，只有决策部分需要复杂推理，日常流程化的工作交给端侧轻量模型处理，能省下大量云端算力成本，实现端云协同的最优效率。

现在端侧 AI 进展咋样？俩瓶颈卡住放量

从硬件端来看，今年端侧产品创新密度很高，AI 电视、AI 玩具、可穿戴设备、AI 耳机，还有靠 AI 录音卡片出圈的新物种都冒了出来，大厂也在把终端硬件接入自己的 AI 体系，创新力度超出预期。

端侧模型的进展更快，核心驱动力来自三个方面：NPU 算力提升、模型量化技术进步、软硬件协同优化。现在中端手机已经能跑 7B 模型，车载设备甚至能部署 34B 模型，端侧 AI 已经从 “能跑起来” 进入 “能承担实际任务” 的阶段。

存储涨价和爆品缺位，是当前端侧芯片放量的两大拦路虎。

从去年开始存储价格持续上涨，占端侧硬件成本的大头，直接压制了产品放量；另一方面，目前多数产品还在早期探索阶段，还没出现像当年智能手机那样的现象级爆品，用户感知度不够。这俩问题都是阶段性的，但却是当前行情最关键的观察点。

国内芯片厂商咋突围？重点看好这两家

我们可以用两个维度评价国内端侧芯片厂商：成长路径和技术能力，简单来说就是 “金字塔框架”。

最底层是活下来：通过国产替代切入细分场景，实现单点产品卡位和放量盈利；中间层是破瓶颈上规模：迭代技术、拓宽产品矩阵，从单品走向平台生态；塔尖是全场景布局：覆盖低中高端全系列芯片，成为行业巨头。

国内端侧芯片厂商目前还在金字塔中下部，成长空间还很大。

我们重点看好两家公司：

第一是瑞芯微，国内端侧 SOC 产品矩阵最完备的厂商，低端、中端、高端产品全覆盖。端侧 AI 能力走在行业前列，协处理器产品已经导入 AI 平板、智能座舱、服务机器人等十几个行业，覆盖数百家客户，只用了两个季度就超出市场预期。前段时间出圈的丫丫机器人，用的就是瑞芯微的芯片，足够宽的产品线让他们能接住端侧碎片化场景的爆发需求。

第二是晶晨股份，老牌芯片厂商，主打 ToB 客户，电视、机顶盒是基本盘。现在最大的看点是深度绑定谷歌端侧 AI 生态，谷歌在售的 AI 音箱、摄像头、可视化门铃都用的晶晨芯片，双方还在联合拓展 OEM 生态和第三方客户，卡位全球头部大厂的核心供应链位置。公司首款端侧 AI 算力通用平台芯片 A9 已经回片落地，覆盖商显、泛机器人等五大场景，今年业绩持续创新高，量价齐升的态势明显。

其他厂商也各有特色：新能科技靠安防视觉 AI 积累了技术实力，能快速迁移到其他场景；乐鑫科技的开发者生态做得很好，在物联网领域有长尾优势；恒玄科技在可穿戴设备领域布局深厚；炬芯科技靠音频和存内计算路线，对存储涨价的敏感度更低，有差异化优势。

总结来说，端侧 AI 是云端大厂构建商业闭环的必答题，五大核心价值已经得到验证；当前行业创新密度足够，模型能力加速升级，但被存储涨价和爆品缺位两个阶段性瓶颈压制；国内端侧芯片厂商成长空间巨大，重点关注产品矩阵完备的瑞芯微，以及绑定全球大厂生态的晶晨股份。