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长江证券——端侧AI行业发展现状与前景全解析

2026-02-06 22:37

长江证券——端侧AI行业发展现状与前景全解析

一、行业核心论断：天时地利人和，迈向规模化爆发临界点

当前人工智能行业的竞争焦点已从单纯的模型能力比拼，转向对下一代流量入口——即终端设备（端侧）的争夺。端侧AI的本质是大型人工智能模型在终端硬件上的承载与落地，其发展节奏由模型能力与硬件性能的双向演进共同决定。目前，软硬件协同已取得关键突破：一方面，大模型通过蒸馏、剪枝等技术实现高效轻量化；另一方面，终端芯片算力持续提升、能效比优化。这两者共同扫清了大规模部署的主要障碍，使得2026年被广泛视为端侧AI规模化放量的起始元年。

这一趋势背后是“天时、地利、人和”的共振。政策层面鼓励人工智能与实体经济深度融合；技术层面，模型轻量化、芯片异构计算、高效散热与电池等技术日趋成熟；市场层面，用户对个性化、隐私安全、实时响应的智能助理需求日益强烈。同时，模型厂商寻求新的盈利模式，硬件厂商渴望通过AI功能驱动换机潮，双方均有强烈的推进意愿与持续的研发投入。下游应用场景不断拓展，产品形态快速迭代，共同为端侧AI产业的爆发奠定了坚实基础。

二、产业生态全景：模型为基石，硬件为支撑，终端百花齐放

端侧AI已形成一个从底层技术到上层应用的完整产业生态链。

1. 模型层：门槛降低，Agent化是核心趋势

模型是端侧AI的灵魂。其发展呈现两大特征：

研发门槛显著下降：以Deepseek系列为代表的开源模型及其提供的轻量化工具链、低资源微调方案，极大降低了终端厂商集成和定制专属AI模型的技术与资金门槛。这使得更多玩家能够入场，推动了行业整体创新活力。

多模态与Agent化深度融合：多模态模型能够一体化处理文本、图像、语音等多种信息，更贴合人类自然交互方式。经轻量化后，这些模型得以在端侧运行，实现实时、离线响应。更重要的是，AI正从“应用层功能”向“系统级智能体（Agent）”演进。未来的智能操作系统（OS）将内置系统级AI Agent，它能够深度理解用户意图，自主调用各种应用和服务资源，完成跨应用的复杂任务，成为常驻用户身边的、具有“记忆”和“学习”能力的顶级智慧助手。这种深度绑定打破了功能壁垒，通过长期陪伴学习用户习惯，提供高度个性化服务，极大增强了用户粘性。

2. 终端层：三大核心载体引领换机潮

在AI技术的深度渗透下，传统消费电子正经历智能化重生，其中三类终端成为核心焦点：

AI手机：存量最大的超级终端：智能手机凭借其极高的用户渗透率、强大的算力基础和海量的个人数据，成为端侧AI落地的首要阵地。AI不仅重塑了手机的人机交互方式（从GUI点击转向多模态自然交互），更通过深度集成于操作系统，提供从信息管理、内容创作到隐私保护的全面智能化服务。

苹果的Apple Intelligence架构是典型代表，其“端侧优先+隐私保护”模式，通过本地NPU处理与受控的云端协同，在保障体验的同时维护数据安全。AI功能正从高端旗舰机型向中低端市场快速下沉，驱动庞大的存量换机需求，预计渗透率将持续快速攀升。

AIPC：打破垄断的“私人秘书”：个人电脑正在从生产力工具向个性化的“私人助理”转变。

AIPC能够基于本地算力，在处理工作、学习、娱乐等场景时提供高度定制化的服务，同时确保隐私数据不出设备。这引发了PC产业生态的深刻变革：传统的“Wintel”（Windows + Intel）联盟垄断地位受到挑战。ARM架构处理器（如苹果M系列、高通X Elite）凭借高能效比优势切入；国产及海外各类AI模型降低了厂商对Windows生态的依赖；用户体验的核心从操作系统本身，转向其内置的、能够跨应用调度的个人智能体。AIPC市场预计将进入高速增长通道。

AI眼镜：解放双手的交互新范式：作为轻量化可穿戴设备，AI眼镜以语音为核心交互方式，旨在解放用户双手，实现全天候、场景无缝的智能伴随。其核心功能包括户外语音导航、即时AI问答、实时物体与文字识别等。

Meta与雷朋合作的Ray-Ban Meta眼镜的成功，验证了市场对此类产品的需求。AI眼镜正吸引互联网巨头、传统眼镜厂商、手机厂商和AR/VR厂商纷纷入局。尽管目前续航和重量仍是挑战，但随着技术迭代，其年销量潜力巨大，有望开启类似“iPhone时刻”的爆发周期。

这三类终端并非孤立发展，未来将通过数据互通与功能协同，构建跨设备的端侧AI生态，进一步放大市场动能。

3. 供应链层：四大硬件环节迎景气周期

端侧AI的繁荣为上游核心硬件供应链带来了明确的升级需求和增长机遇：

SoC芯片：作为端侧算力的核心，集成专用神经网络处理单元（NPU）已成为标配。芯片算力与能效比的持续提升，是支撑大模型本地化高效运行的根本。竞争格局也从传统的x86与ARM之争，扩展到更多异构计算方案的加入。

散热技术：AI高负载运算导致设备功耗和发热量显著增加。真空腔均热板（VC）因其高导热效率、结构紧凑、无需额外耗电等优点，成为高端AI手机散热方案升级的关键方向。苹果在iPhone 17 Pro系列中引入VC均热板，标志着该技术进入主流旗舰机标配阶段。

电池技术：长续航是保证AI功能持续体验的基础。在设备轻薄化趋势下，提升电池能量密度成为核心矛盾。部分厂商已开始采用空间利用率更高的钢壳电池来替代传统软包电池，以在有限体积内提供更多电量。固态电池等下一代技术也被寄予厚望。

光学显示（尤其针对AI/AR眼镜）：AR眼镜的最终形态需要融合显示功能。光波导技术因其高透光率、轻薄、大视场角等优点，被认为是当前最优的AR显示方案。其技术成熟度与成本控制，直接影响着AI眼镜向“AI+AR”终极形态演进的步伐。

三、市场驱动与商业逻辑：从流量入口到盈利新模式

端侧AI的兴起有其深刻的产业逻辑：

争夺下一代C端流量入口：纯软件形态的AI应用（如ChatGPT）的用户增长可能面临瓶颈，且付费转化存在挑战。

将AI内置于高频使用的硬件设备中，成为触达用户、获取数据、提供服务更直接、更稳定的入口。因此，无论是互联网巨头还是硬件厂商，都在积极布局以抢占这一战略高地。

探索多元化盈利模式：当前大模型的训练与运营成本高昂，“AI泡沫论”担忧其盈利能否覆盖投入。销售搭载AI的硬件设备，能够为模型厂商提供除订阅费之外的一次性收入，快速改善现金流。同时，高毛利的AI硬件（如高端AI眼镜）本身就是一个可观的利润来源，实现了从“卖服务”到“卖服务+硬件”的商业模式拓展。

四、投资视角：聚焦从0到1的产业红利与龙头卡位

端侧AI正推动消费电子产业逻辑从“存量博弈”转向“增量开拓”，迎来从0到1的创新大周期。投资机会贯穿整个产业链：

终端品牌商：拥有“芯片+操作系统+应用生态”垂直一体化能力的厂商（如苹果、华为）将构建强大壁垒，在体验和生态协同上占得先机。

核心元器件供应商：在SoC芯片、高端散热（VC均热板）、高能量密度电池、光波导等核心技术环节具备领先优势和量产能力的国内龙头企业，将深度受益于行业爆发和供应链本土化趋势。

整机与关键模组制造商：具备复杂产品集成能力、与头部客户绑定紧密的ODM/OEM厂商，以及能在声学、光学、结构件等细分领域提供增值解决方案的公司，将分享行业成长红利。

五、潜在风险与挑战

行业发展也面临若干不确定性：

宏观需求波动
端侧AI产品植根于消费电子大盘，若全球消费电子需求整体不及预期，将拖累AI硬件的普及速度。
技术演进节奏
多模态模型能力的进展、端侧部署效率的进一步优化若慢于预期，可能影响用户体验的跃升和产品吸引力。
行业竞争激化
赛道参与者众多，涵盖互联网、手机、AR、传统眼镜等不同背景厂商，可能引发价格战和资源争夺，压缩企业利润空间。
供应链成本压力
关键零部件（如存储芯片）的价格上涨会挤压终端厂商利润，可能影响其研发投入或导致终端产品涨价，进而影响市场需求。

最后

综上所述，端侧AI正处于技术成熟、需求明确、产业合力形成的规模化爆发前夜。它以AI模型与智能硬件深度耦合为核心，通过AI手机、AIPC、AI眼镜等载体，重新定义人机交互，打造个人化的超级智能助理。这一进程不仅将驱动一轮强劲的消费电子换机潮，更将重塑从芯片、散热、电池到光学显示的整个硬件供应链格局。对于产业参与者和投资者而言，关键在于把握从技术积累到市场爆发的关键窗口期，聚焦在产业链核心环节拥有技术壁垒、规模优势和深度客户绑定的龙头企业，以分享这场由AI驱动的、深刻的消费电子产业变革所带来的增长红利。

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