2026：端侧AI需求爆发的元年？
“我们预计，2026年端侧AI需求将显著升温，未来大模型向端侧迁移会是行业重要趋势。”3月12日，智能终端AISoC（人工智能系统级芯片）厂商安徽聆思智能科技有限公司副总裁徐燕松在接受澎湃科技采访时表示。当天，该公司在2026年AWE上发布了三大系统级芯片方案：面向大模型家电应用的ARCS、面向国产化AI终端生态的VenusA，以及面向家庭场景的HomeClaw方案。
2026AWE展上，聆思科技的展台。 聆思科技提供
在徐燕松看来，端侧AI需求升温与以OpenClaw为代表的智能体产品爆火密切相关。进入Agent时代，模型需要持续感知、思考、调用工具并执行任务，若叠加语音、视觉和传感器等多模态输入，Token消耗和推理频率将大幅提升，“至少达到原来的10倍到百倍”。
这意味着AI资源消耗模式正在改变。过去，许多AI功能依赖云端推理即可实现；但随着智能体和多模态交互进入实际场景，云端成本、实时性和隐私问题被进一步放大。徐燕松指出，当前AI产品正从“演示性”向“可长期嵌入终端设备运行”转变，这种变化已反映在硬件厂商的下游需求中。越来越多传统行业客户，如空调企业和设备厂商，开始思考AI如何与现有产品结合，如何从演示功能转化为持续可用的设备能力。
不过，当前端侧AI芯片仍无法满足大模型算法的应用需求，大模型的推理性能和能效比普遍偏低，难以达到实际应用标准。此外，现有端侧AI芯片的加速单元并非针对大模型算法设计，对大模型算法适配性不足，算力利用率较低。
从产品形态来看，ARCS侧重多模态交互与大模型能力接入，采用高度集成设计，将AI算力、主控处理、多媒体能力和无线连接整合到单颗芯片中；VenusA更偏向国产化AI终端生态建设；而HomeClaw则指向“家庭本地算力中心”。按照聆思科技的设想，未来摄像头、环境传感器、空调、扫地机器人、灯光等设备可接入同一套家庭AI系统，在本地完成更多感知、分析和联动执行任务。
徐燕松认为，推动端侧AI加速落地的不仅是体验升级，更现实的驱动力是成本、隐私和实时性问题。若摄像头、养老等场景长期依赖云端推理，调用成本会持续累积；同时，家庭场景数据涉及隐私，天然具有敏感性。“成本和隐私是两个关键因素。”徐燕松强调。
在他对未来家庭智能的构想中，智慧家庭将出现统一的本地算力节点，负责汇总全屋设备和传感器数据，承担更多推理和调度任务。“未来智慧家庭里，会有一个本地算力节点，可能是电视、网关、NAS或某种中控主机，在本地运行模型，而非事事依赖云端。”
此外，徐燕松认为，未来AI不会局限于视觉或语言模型，而是走向多模态融合，这一过程中芯片、模型和硬件形态都需重新适配。“芯片设计需与最终算法高度匹配。”
尽管AISoC赛道竞争者众多，终端侧有海思、瑞芯微、全志、星宸、紫光展锐等企业，模型侧也有面壁智能等公司推进端侧大模型落地，但徐燕松判断，端侧AI竞争仍处于需求放量前夜：市场尚未完全扩大，但围绕性能、多模态和本地部署的竞争已提前展开。
“目前AISoC市场规模还不够大，尚未进入完全竞争阶段，因为整体市场尚未真正崛起。”徐燕松说。但从应用角度看，该领域空间足够广阔，无论是车机、具身智能、智慧家庭大脑，还是AI办公、翻译机、办公本等场景，未来都具备充足市场容量。“所以未来这个市场一定会竞争激烈，只是会先从性能竞争开始。”
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