端侧AI下半场：从“能运行”到“会思考”的跨越
2025年世界人工智能大会上，一部AI手机仅用极短时间就完成了长篇法律文档的本地分析，其功耗却只相当于手机快充时的水平。这一幕，正是端侧AI技术从概念走向现实的生动缩影。
端侧AI芯片的爆发，标志着人工智能正从遥远的云端走进每个人的日常生活。当中国企业以惊人增速追赶国际巨头，却仍面临总体规模仅为美企十四分之一的差距时，一场关于技术路线、市场定位与生态构建的深度变革已悄然开启。
01 重构芯片的“智能版图”
端侧AI芯片绝非简单的算力迁移，而是一场从底层架构到应用模式的技术革命。短短数年间，它已从边缘概念蜕变为规模化应用的核心驱动力。
2025年7月的世界人工智能大会上，OPPO展示了一项突破性成果：AI大模型峰值出字速度达200 token/s，支持128K超长文本处理。这意味着单设备能本地处理约300页书籍内容，彻底改变了专业文档处理的方式。
这一成就背后，是行业对系统级AI的重新定义。仅有强大芯片远远不够，需要从底层设计入手，构建“AI芯”“AI端”“AI云”协同的全链路体系。与传统云端AI相比，端侧AI优势显著：数据无需上传云端，从根本上保障用户隐私；本地处理大幅降低延迟；同时显著减少整体运营成本。
在端侧与云端AI芯片的激烈竞争中，国产厂商为突破技术封锁与生态壁垒，并未选择单一技术路径，而是结合自身资源与技术积累，走出了差异化竞争之路。
智能音频领域，炬芯科技的存算一体技术备受关注。其第一代存算一体AI音频芯片将存储与计算深度融合，打造高能效比NPU架构，成功进入哈曼、索尼、Bose等头部品牌高端音箱供应链，服务于对低延迟和音质有极致要求的无线音频产品。
瑞芯微则扮演“算力倍增器”角色，RK182X系列协处理器通过内置高带宽嵌入式DRAM，解决端侧AI模型部署时算力、存力和运力的动态平衡难题，支持主流端侧大模型，成为AI学习机、机器人乃至汽车智能座舱的理想算力中心。
针对端侧大模型推理需求，国科微自主研发MLPU架构，优化推理效率、功耗与成本，应用于AI SoC产品，在智能终端及车载驾驶员监测（DMS）、乘客监测（OMS）和环视系统等视觉处理场景发挥作用。
智能驾驶赛道，地平线凭借自研BPU（Brain Processing Unit）架构构建护城河。最新征程6系列芯片基于第三代纳什架构，算力最高达560 TOPS，致力于为车企提供“端到端”高阶智能驾驶解决方案，芯片总出货量已超千万套，市场地位稳固。
智能可穿戴设备市场，恒玄科技追求先进工艺集成。采用6nm FinFET工艺的BES2800芯片，单芯片高度集成CPU、NPU及低功耗Wi-Fi，在TWS耳机、智能手表等产品中实现性能与功耗的完美平衡，并大规模应用。
晶晨股份同样通过先进工艺驱动发展，6nm制程芯片（如S905X5）商用后销量迅速突破百万级，凭借性能与成本优势，快速抢占智能机顶盒、智能电视以及宝马、沃尔沃等品牌的车载信息娱乐系统市场。
02 巨头的敏捷生存法则
端侧AI芯片市场已形成多维度竞争格局，国际巨头仍占主导，但中国企业正通过细分市场突破实现快速增长。2025年上半年，美股五大巨头营收达2444.5亿元，18家中国公司整体营收仅193.3亿元，前者是后者的12.65倍。这种体量差距，既反映国际巨头数十年技术积累与全球渠道布局的优势，也凸显中国企业在市场渗透初期的规模局限。盈利能力方面，中国公司总体净利润亏损39.41亿元，美股五大巨头则高达661.16亿元，差异源于核心技术专利带来的定价权差距，以及中国企业现阶段高研发投入、供应链磨合成本较高的发展阶段——多数国内厂商仍处于“投入期”，需持续投入突破工艺瓶颈与生态壁垒，而国际巨头已进入成熟盈利收割期。
不过，跳出规模比拼聚焦增长性，中国头部企业展现出强劲突围势能。以国内主要专用集成电路（ASIC）设计公司为例，2025年上半年呈现明显分化，瑞芯微业绩增长最为突出，实现营业收入17.32亿元，同比增长45.23%；归母净利润4.50亿元，同比大幅增长190.42%，前三季度净利润7.8亿元，继续保持116%到127%的高速同比增长。这般爆发式增长，源于其精准卡位智能车载后装、AI摄像头、工业控制等细分刚需场景，产品低功耗、高兼容性契合终端厂商降本增效需求，同时绑定国内多家头部物联网设备商形成稳定订单流。
晶晨股份保持稳健增长，前三季度主营收入50.71亿元，同比上升9.29%；归母净利润6.98亿元，同比上升17.51%；扣非净利润6.3亿元，同比上升13.71%。作为智能家居芯片领域标杆企业，增长动力来自海外机顶盒市场份额提升，以及国内智能电视、边缘计算网关等产品的AI功能升级需求，凭借成熟供应链管理与规模化生产摊薄成本，实现增长与盈利平衡。全志科技前三季度总营收21.61亿元，净利润2.78亿元，增速相对平缓，这一差异或与公司全产品结构相关——其聚焦的中低端消费电子芯片赛道竞争更激烈，部分产品仍依赖传统制程，AI功能迭代速度略逊于专注高端场景的同行，反映出端侧AI芯片市场“赛道选择决定增长斜率”的分化逻辑。
高速增长态势并非个例，其他专注端侧AI的厂商同样如此。炬芯科技2025年前三季度预计实现营业收入7.21亿元，同比增长54.50%；归母净利润1.51亿元，同比增幅高达112.94%。作为聚焦智能音频、可穿戴设备芯片的专精企业，其增长核心在于抓住TWS耳机、AI眼镜等终端产品的AI功能普及浪潮，通过自研低功耗NPU架构，解决小型设备本地语音唤醒、降噪等核心需求，且产品定价更具性价比，成功替代部分国际品牌芯片进入小米、传音等终端供应链。值得注意的是，中国企业增长并非单纯依赖国内市场，部分头部厂商已开启海外突围，瑞芯微、晶晨股份海外营收占比均超过40%，通过参与全球中低端IoT设备供应链竞争，避开与国际巨头在高端市场的正面交锋，这种“农村包围城市”策略成为增长重要补充。
中国企业高增长本质是“敏捷生存法”的成功实践：与国际巨头侧重通用型高端芯片、研发周期长的模式不同，国内厂商更擅长根据细分场景快速迭代产品，比如针对智能家居场景优化低功耗表现，针对车载场景强化稳定性与环境适应性，这种“小而美”的差异化路线，既降低对先进制程的依赖（多数端侧芯片采用12nm-28nm成熟工艺，规避高端制程卡脖子风险），也精准匹配终端厂商多样化定制需求。同时，国内产业链协同升级为增长提供支撑，EDA工具国产化率提升、中芯国际等晶圆厂成熟工艺产能释放，不仅降低芯片设计与生产成本，也缩短产品从研发到量产的周期，让中国企业能更快响应市场变化。不过，增长背后仍需警惕隐忧：部分企业高增长依赖单一客户或单一赛道，抗风险能力较弱；研发投入持续性与核心专利积累不足，可能制约长期发展；国际巨头对中端市场的下沉布局，也将加剧竞争压力。未来，中国端侧AI芯片企业若能保持敏捷响应优势，同时持续强化技术壁垒、拓展多元场景与海外市场，有望在缩小规模差距的同时，实现从“高速增长”向“高质量增长”的跨越。
03 下一轮竞赛的方向
如果说过去几年的竞争围绕“让AI能在端侧跑起来”展开，那么下一轮竞赛的核心命题将是“让AI在端侧真正思考与协作”。竞技将从前沿技术验证转向主流场景的深度渗透与体验重构，竞争维度也从单一算力指标，升维至系统效率、生态协同和商业模式的综合比拼。
首先是“智能体（Agent）硬件化”。当前端侧AI主要完成既定任务推理，下一代芯片需要成为自主智能体的物理载体。这意味着芯片架构必须原生支持智能体所需复杂能力，如长期记忆的存储与高速检索、多步骤规划的逻辑执行、以及对外部工具和API的实时调用。这将催生全新芯片设计范式，可能需要在传统CPU、NPU之外，集成专用的“任务规划单元”或“记忆引擎”。未来，手机、耳机或眼镜中的芯片，将不再是被动响应指令的算力模块，而是能主动理解上下文、管理长期目标、并调度各类应用的“个人数字孪生”的大脑。
其次，竞争向“场景纵深”猛烈推进。消费电子红海中，单纯参数提升已难以制造差异化，真正机会在于用AI芯片彻底重构关键场景的体验。汽车领域，竞争焦点将从智能座舱娱乐功能转向“舱驾一体”中央计算平台。一颗高性能端侧AI芯片需要同时处理驾驶员监测、乘客互动、舱内环境控制，并与自动驾驶域实时共享感知数据，实现车辆与乘员全维度、低延迟交互。机器人领域，随着人形机器人走向商业化，端侧AI芯片将成为其成本和性能的关键，需要以极致能效比在本地完成环境理解、实时避障和动作规划，扮演机器人灵敏的“小脑”。此外，个人健康管理等极度隐私敏感的场景，也将成为端侧AI芯片确立不可替代性的核心阵地。
最后是围绕“生态与标准”展开。硬件性能比拼终将触及天花板，软硬件协同深度决定用户体验上限。下一阶段的赢家，必然是能构建或主导繁荣开发者生态的厂商。这要求芯片企业不仅提供硬件，更要输出极致工具链——高度优化的编译器、丰富的模型库、以及低代码开发平台，大幅降低开发者在复杂异构芯片上部署和优化AI应用的门槛。同时，万物互联愿景下，跨设备、跨场景的AI协作将成常态。能否牵头或积极参与制定设备间AI任务协同、算力共享与数据安全交换的协议标准，将决定企业是搭建孤岛还是联结大陆。对于中国厂商而言，抓住国内AI应用创新活跃的优势，与本土操作系统、主流大模型共建“软硬一体”融合生态，是构建护城河、逐步向外辐射影响力的关键路径。
端侧AI芯片的下半场，是一场从“技术实现”迈向“体验定义”的竞赛。胜利不再仅仅属于跑分最高的芯片，而将属于最能理解场景痛点、最能赋能开发者、以及最能构建开放高效协同生态的平台。手中的芯片，将成为我们连接并塑造智能世界的基本单元。
本文来自微信公众号 “半导体产业纵横”（ID：ICViews），作者：方圆 方圆，36氪经授权发布。
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