如果說Chat GPT的出現，讓生成式AI走向了云，那么DeepSeek則是讓生成式AI走向了端。

01   端側AI芯片的“黃金拐點” 科技行業一直在探索AI硬件產品。

從今年“消費電子屆春晚”CES上來看非常明確。今年CES上的各大公司推出的產品都與AI強相關，無論是通用的PC，還是手機終端，再到機器人、眼鏡、耳機、手表等等，幾乎每種產品只要存在人機交互的硬件終端，都有廠商嘗試將其與AI大模型結合。

但這些探索似乎都不太成功。大模型推出了成百上千種，硬件產品更是成千上萬種，但效果不甚了了。究其原因，還是本地SoC提供的算力和大模型需要的算力無法匹配。

ChatGPT時代，大模型的蒸餾是很大的問題。如果采用云端調用算力完成AI推理，就存在三個問題：第一，成本。云端的任何操作都是有成本的，可能不多，幾分人民幣，但總之是要花錢的。

有手機廠商透露，調用一次云端大模型的平均成本在1.2分到1.5分人民幣，假設每個品牌都有上億的用戶量，每人每天調用10次，這其中的算力成本非常驚人。但是如果按次數或月租向用戶進行收費，在功能同質化的情況下，用戶的使用意愿也會很難保證。

第二，速度。既然是云端完成，那么必然需要進行網絡傳輸，這就導致AI在終端的響應速度慢。如果是自動駕駛中的汽車，對于當前環境需要在10毫秒內決策，靠著云端未免過于危險。在自動駕駛、工業質檢等場景，端側推理延遲能夠降至毫秒級，較云端方案提升5倍。

第三，隱私。這是最重要的部分，涉及到醫療和金融等內容，對于用戶來說，端側模型才是最優解。

所有人內心都有一個答案：端側AI才是AI硬件落地的關鍵。

小尺寸模型落地端側已經開始了。

自華為宣布“小藝智能體”接入DeepSeek-R1算起，在一周多的時間里，包括星紀魅族、榮耀、OPPO、努比亞、vivo在內的6家手機廠商宣布接入DeepSeek。

需要解釋的是，滿血版DeepSeek-R1模型參數達到671B，僅模型文件就需要404GB存儲空間，任何一種移動設備都無法滿足這樣的硬件配置需要。但DeepSeek蒸餾版本(1.5B、7B)適合手機等端側使用。

為了讓這些小尺寸模型在端側流暢運行并充分發揮其智能優勢，就需要性能強勁的端側 AI 芯片來提供算力支持。

市場對于能適配小尺寸模型運行的端側 AI 芯片需求開始水漲船高。

02  賽道主力玩家

端側的應用市場非常大，前文我們提到，只要存在人機交互的硬件終端，都有廠商嘗試將其與AI大模型結合。我們可以在這里具體看一下：

AI PC領域，2027年AI PC在中國PC市場占比能夠達到85%;AI手機領域，2026年，AI 手機的出貨量預計將突破4.7億部，滲透率增至38%;在AI可穿戴設備領域，市場規模預計將從2024年的419億美元增長至2028年的1207億美元，CAGR達到30.3%。

2023年中國端側AI市場規模為1,939億元，從2018至2023年，其年均復合增長率為116.3%。

DeepSeek首先帶動是AI端側的SoC芯片需求。

SOC芯片是各類型硬件設備的主控單元，承載著運算控制等核心功能，是硬件的“大腦”。隨著AI在邊緣側的應用越來越廣泛，SOC將更加變成集成人工智能和邊緣計算能力的系統級芯片，成為AI SOC，算力達到幾十甚至數百TOPS。

在這次端側AI熱潮中，瑞芯微頻頻漲停。

目前，瑞芯微能夠提供從 0.2TOPs 到 6TOPs 的不同算力水平的 AIoT 芯片，其中RK3588、RK3576 帶有 6TOPs NPU 處理單元，能夠支持端側主流的 0.5B～3B 參數級別的模型部署。可通過大語言模型實現翻譯、總結、問答等功能，并可實現多模態搜索、識別，有效解決不同 AIoT 場景的痛點，提升產品使用體驗。

其中，公司SOC芯片拳頭產品RK3588M是國內少數能媲美國外一線產品的智能座艙SoC芯片。

據瑞芯微透露，該產品性能優異，一芯帶多屏、端側AI等能力突出，已落地應用于眾多頭部車廠，量產車型10余款，超20款定點車型項目在同步開發中。此外，新產品RK3576M也正在進行客戶導入。

這還僅是瑞芯微端側AI產品應用的一個方面。

事實上，當前已有多個領域的客戶基于瑞芯微主控芯片研發在端側支持AI大模型的新硬件，例如教育平板、AI玩具、桌面機器人、算力終端、會議主機等產品。

全志科技也是一家備受關注的SoC企業。去年公司全年實現屬于上市公司股東的凈利潤為1.53億元–1.9億元，同比增長566.29%～727.42%。業績暴增的原因，則是以掃地機器人、智能投影等業務線為代表的產品出貨量顯著提升，致使營業收入同比增長約35%。

在記者問詢全志科技產品是否能適配DeepSeek，是否針對DeepSeek進行布局時，全志科技表示：“公司產品可以為端側多種形態的智能終端產品提供算力支持。”

樂鑫科技SoC長期應用于泛IoT領域。從應用端看，樂鑫科技在智能家居、智能照明和消費電子等核心應用市場合計達到了30%以上的增長。

樂鑫科技ESP32-S3 和 ESP32-P4 產品線都有添加邊緣 AI 的功能，主要體現為設備端語音喚醒與控制，以及圖像處理的功能。這兩個系列的芯片在硬件設計上增加了 AI 加速指令;而在軟件層面，也提供圖像識別和語音喚醒、控制等方案。

樂鑫科技副總經理王玨表示：“公司帶端側AI功能的AIoT芯片ESP32-S3目前增長非常迅速，也是當前主推的旗艦產品。”字節跳動的AI玩具“顯眼包”中用的也是樂鑫的芯片 ESP32。

晶晨股份已有超15款商用芯片搭載其自研的端側AI算力單元，2024年攜帶自研端側AI算力單元的芯片出貨量超過800萬顆。

2024年年度實現營業收入59.21億元左右;歸母凈利潤約8.2億元左右，同比增長64.65%左右。該公司表示，其6nm芯片S905X5系列可利用端側AI能力，實現本地同聲翻譯、同聲字幕等功能，商用半年以來取得多個國際Top級運營商的訂單，預計6nm芯片有望在2025年達成千萬顆以上的銷量。

端側的AI音頻處理器應用場景多是在智能物聯網領域。比如，在智能音響中，端側 AI 音頻處理器能夠支持語音喚醒、語音識別、語音合成等功能，實現用戶與音箱的自然語言交互。在智能家居系統中，它可用于聲音控制家電設備，如通過語音指令調節燈光、空調、電視等。

恒玄科技的端側SoC已經成功搭載在多家主流品牌產品里，包括百度、字節跳動、谷歌、哈曼、安克創新、漫步者、韶音等。今年，字節跳動推出的首款搭載豆包大模型的智能耳機Ola Friend，搭載的就是恒玄科技2700芯片。恒玄科技的最新芯片BES2800還被應用于三星2024年最新發布的Galaxy Buds3 Pro耳機中。多款耳機的應用，能夠看出恒玄科技在智能終端SoC芯片領域處于領先地位。

對于端側 AI對于芯片要求的變化，恒玄科技認為：“云端大模型的興起除了對 AI 手機、PC 帶動外，可穿戴也是會受益于端側 AI 的發展，它對芯片會提出新的需求，比如可穿戴的環境感知能力要變得更強，所以主控芯片的算力需要相應提升，同時可穿戴產品長續航是剛需，所以芯片在算力提升的基礎上還要保持較低的功耗水平。”

值得一提的還有AI眼鏡芯片。行業普遍認為眼鏡是目前最火的AI、大模型的落地載體，今年行業將會完成0到1的突破。

之前在2017年，Meta就開始自研AI眼鏡，最開始是和三星合作，但是三年都沒出什么結果，然后告吹了。之后Meta放棄了自研芯片，Ray-Ban眼鏡使用了高通的AR1 Gen 1芯片。

可以說，在ARVR芯片這個領域，高通還是處于絕對的控制地位。在市面上，AI眼鏡能用上的芯片，除了高通芯片，那就是紫光展銳的TW517。

紫光展銳TW517采用12nm工藝，GPU 型號為 IMG8300，運行頻率 800MHz。主要客戶是閃極 AI 拍拍鏡、影目科技。

同時，恒玄科技此前透露，該公司芯片已在魅族等智能眼鏡產品中應用發布，同時有一些客戶項目正在導入階段。

03  結語

哪吒2突破百億票房，向世界展示了中國市場“恐怖的”消費能力。這意味著：單憑中國市場的規模和消費能力就抵得上全球其他發達國家的總和。

這背后傳遞的信號非常積極。

如果只看電影市場，可能還不太理解。但如果放到科技和制造業中來看就會明白其中的巨大價值。

接下來不管歐美再怎么對我們進行貿易和科技壁壘，都不可能阻止我們產業升級。對于科技和制造的最大障礙，并不是“卡脖子”，而是前期沒有足夠大的消費市場買單，就無法形成相關產業鏈的建立。

舉個例子，某企業研發一款芯片，從設計到量產累計成本要2個億，如果只賣出十萬片那每個芯片的成本等于是2000塊，這個價格太高了，企業肯定無法盈利。只能陷入長期虧損，最終倒閉出局。但是如果能夠賣出1億片，那每片成本只需要2塊錢。這個成本的大幅度攤薄就會讓企業有利潤繼續投入研發。

因為市場體量足夠大，有足夠多的買家幫助消化成本，公司就能賺錢、行業就能發展，這就是中國市場的魔力。

國信證券研報觀點稱，2024年電子行情由“周期復蘇”向“成長創新”切換，2025年行業有望邁入估值擴張大年。應用端AI革新人機交互，以語音交互為核心的AI端側應用正處在大規模商業化的臨界點，創新催化頻繁。

相比AI云側，國內半導體企業將在AI端側創新中實現更高的市場參與度，同時國產半導體自給率仍偏低，兩者共振奠定了行業成長的確定性和空間。