大模型时代，端侧 AI SoC 芯片为何成为 “智能心脏”？

在科技飞速发展的当下，大模型时代已然来临，人工智能正以前所未有的速度融入我们生活的方方面面。从智能语音助手到智能驾驶，从智能家居到智能安防，AI 技术的广泛应用让我们的生活变得更加便捷和高效。而在这背后，端侧 AI SoC 芯片正悄然崛起，成为支撑大模型在终端设备运行的 “智能心脏”。

SoC，即系统级芯片（System-on-Chip），它将一个完整系统所需的计算处理器、存储单元、各类接口等关键部件集成到单一芯片上，就像是把一个小型计算机系统浓缩在一块小小的芯片之中。这种高度集成的特性，使得 SoC 芯片在尺寸、功耗、成本以及性能等方面都具有显著优势，成为智能终端设备的核心大脑。

随着大模型的发展，AI 推理从云端向终端迁移的趋势愈发明显。端侧 AI SoC 芯片作为连接 AI 大模型与终端设备的关键枢纽，其核心价值愈发凸显。

在日常生活中，我们使用智能语音助手时，希望它能迅速响应并准确理解我们的指令。如果每次交互都需要将数据传输到云端进行处理，再等待结果返回，那延迟会大大降低使用体验。而端侧 AI SoC 芯片具备本地化处理能力，能在本地设备上快速完成 AI 推理，无需依赖云端，从而显著降低数据传输延迟，实现即时响应。在智能安防监控领域，实时监测和预警至关重要，端侧 AI SoC 芯片能够实时分析摄像头采集到的图像数据，一旦发现异常情况，立即发出警报，为安全保驾护航。

对于一些对隐私高度敏感的应用场景，如医疗健康数据、金融交易信息等，用户更倾向于将数据保留在本地设备上进行处理，以避免数据在传输过程中被泄露的风险。端侧 AI SoC 芯片的本地化处理能力，使得用户数据无需离开设备，从源头上保障了用户隐私安全。

大模型的运行需要强大的算力支持，同时终端设备又对功耗有着严格的限制，如智能手机、智能手表等需要长时间续航。端侧 AI SoC 芯片通过集成专门的神经网络处理器（NPU），并不断优化制程工艺，如采用 3nm、6nm 等先进制程，在提升计算性能的同时，有效降低了功耗，实现了高性能与低功耗的完美平衡。像高通骁龙 X Elite 具备 45 TOPS 算力，英特尔 Core Ultra 200H 拥有 99 TOPS 协同算力，这些强大的算力表现为端侧大模型推理提供了坚实的硬件保障，让我们能够在终端设备上流畅运行各类 AI 应用，而不用担心电量迅速耗尽。

不同的终端设备应用场景对芯片的功能需求各异。从智能家电中的智能空调、智能冰箱，到智能穿戴设备中的智能手环、智能眼镜，再到工业领域的智能机器人、智能工厂设备等，端侧 AI SoC 芯片通过模块化设计，将 CPU、GPU、NPU 等不同功能模块有机组合，能够灵活满足多样化的场景需求。以海思 A² MCU 为例，它在空调场景中通过优化算法和硬件协同，实现了节能 16% 的显著效果；瑞芯微 RK3588 则支持 3B 参数模型部署，广泛应用于智能座舱、边缘计算等多个领域，展现出强大的场景适配能力。

需求大爆发，背后隐藏着怎样的增长密码？

在大模型时代的浪潮下，端侧 AI SoC 芯片需求呈现出爆发式增长态势，背后蕴含着多维度的驱动因素。

AI 硬件生态的全面渗透

随着 AI 技术的不断发展，AI 硬件生态正以前所未有的速度全面渗透到各个领域。在消费电子领域，AI 手机、AI PC 成为新的增长点。高通骁龙 X 系列将 Copilot + 电脑价格下探至 600 美元，这一举措让更多消费者能够接触到 AI PC，加速了其普及进程，也使得对端侧 AI SoC 芯片的需求大幅增加。恒玄科技的 TWS 耳机芯片搭载豆包大模型，实现了智能对话与早教功能，为用户带来了全新的使用体验，也激发了市场对具备 AI 功能的耳机芯片的需求。

智能家居与 IoT 领域同样成为 AI 技术的重要应用场景。乐鑫科技的 ESP32-S3 芯片赋能 AI 玩具，让玩具具备了智能交互功能，为孩子们带来更加有趣的玩耍体验。中科蓝讯 BT895X 平台接入火山引擎大模型，推动了低门槛 AI 应用在智能家居设备中的落地，从智能音箱到智能插座，越来越多的家居设备搭载 AI SoC 芯片，实现智能化升级，这无疑为端侧 AI SoC 芯片开辟了广阔的市场空间。

新兴场景如人形机器人、AR 眼镜等领域对端侧 AI SoC 芯片的需求也在激增。瑞芯微 RK3568 芯片已应用于开源鸿蒙机器人 “夸父”，为机器人提供了强大的计算能力和智能决策支持，使得机器人能够更加灵活地完成各种任务。恒玄科技芯片切入智能眼镜市场，让智能眼镜具备语音助手、实时翻译等功能，满足了用户在不同场景下的便捷需求。这些新兴领域的快速发展，对端侧 AI SoC 芯片的性能和功能提出了更高要求，也促使芯片厂商不断创新，以满足市场需求。

开源大模型降低成本门槛

DeepSeek 等开源模型的出现，通过算法优化与硬件协同，大幅降低了端侧 AI 部署成本，为端侧 AI SoC 芯片的需求爆发提供了有力支撑。DeepSeek V3 以 1/10 成本达到 GPT-4 性能，这一突破使得更多企业能够负担得起 AI 技术的应用，尤其是中小厂商。它支持 AMD、华为昇腾等异构计算平台，推动了国产芯片适配，促进了开源生态的繁荣。在这个生态中，中小厂商可以基于高性价比 SoC 开发创新应用，无需投入大量资金进行昂贵的模型研发和训练，降低了技术门槛和成本，从而刺激了对端侧 AI SoC 芯片的需求。比如一些专注于智能安防监控的中小企业，利用开源大模型结合高性价比的端侧 AI SoC 芯片，开发出具有实时目标检测、行为分析功能的监控设备，满足了市场对低成本、高性能安防产品的需求。

市场规模与政策红利

据预测，全球 SoC 市场规模将从 2024 年的 1384 亿美元增至 2029 年的 2059 亿美元，年复合增长率达到 8.3%，如此庞大的市场规模增长预期，反映出 SoC 芯片市场的巨大潜力，端侧 AI SoC 芯片作为其中的重要组成部分，也将迎来广阔的发展空间。在国内，政策支持叠加供应链自主化需求，为本土芯片厂商提供了良好的发展机遇。国家出台了一系列鼓励芯片产业发展的政策，包括研发补贴、税收优惠等，助力本土企业提升技术实力和市场竞争力。本土厂商如瑞芯微、恒玄科技等业绩爆发，瑞芯微 2024 年净利润预增 307% - 367%，旗舰 RK3588 芯片覆盖智能座舱、边缘计算等多个场景；恒玄科技 2024 年净利润增长 264% - 280%，切入字节、三星供应链，智能耳机市占率持续提升。这些企业的成功，不仅体现了市场需求的旺盛，也表明在政策支持下，本土厂商在端侧 AI SoC 芯片领域正逐渐崭露头角，有望在全球市场中占据一席之地。

本土厂商，如何在巨头环伺中突出重围？

在端侧 AI SoC 芯片市场需求爆发的大背景下，本土厂商面临着国际巨头的激烈竞争，如高通、英特尔等在 AI 手机 / PC 赛道占据主导地位，凭借先进制程（3nm）和生态优势构建起强大的竞争壁垒。然而，本土厂商并未退缩，而是积极探索突围路径，在市场中崭露头角。

高端市场：对标国际巨头的技术攻坚

海思在受到外部限制的情况下，依然坚守技术研发，聚焦家电智能化领域。其鸿鹄 T900 芯片支持 4K/240Hz 影音与 4T NPU，为高端智能电视提供了强大的算力支持，赋能高端智能电视，提升了用户的视听体验。尽管面临重重困难，海思通过在特定领域的深耕细作，不断提升芯片性能和功能，努力缩小与国际巨头在高端市场的差距，为本土厂商在高端芯片领域的发展树立了榜样。

中低端市场：差异化场景突破

瑞芯微、全志科技等本土厂商凭借敏锐的市场洞察力，以高性价比芯片抢占教育平板、扫地机器人等长尾市场。瑞芯微的 8nm RK3588 芯片性能出色，广泛应用于智能座舱、边缘计算等多个场景，在满足这些场景对算力需求的同时，以相对较低的成本优势赢得了市场份额。全志科技的 12nm A736 芯片也在教育平板等领域表现出色，为学生提供了性能稳定、价格亲民的学习设备，满足了市场对中低端芯片的需求。

乐鑫科技、炬芯科技则另辟蹊径，通过 “连接 + 处理” 一体化方案（Wi-Fi / 蓝牙 + AI 计算），降低了 IoT 设备的开发门槛。乐鑫科技的 ESP32-S3 芯片不仅具备强大的 AI 计算能力，还集成了 Wi-Fi 和蓝牙功能，使得开发者能够更便捷地开发智能物联网设备，加速了 AI 技术在智能家居、智能穿戴等领域的普及，在中低端 IoT 市场中占据了一席之地。

生态协同：拥抱开源与跨界合作

中科蓝讯与火山引擎合作，推动豆包大模型落地耳机产品，为用户带来了智能语音交互等全新功能，提升了耳机产品的附加值和用户体验。这种跨界合作模式，不仅为芯片厂商提供了更丰富的应用场景，也为大模型的落地提供了硬件支持，实现了双方的优势互补。

云天励飞自研 Edge10V 芯片，支持 RISC-V 架构与国产化 NPU，适配边缘 CV 大模型。通过拥抱开源的 RISC-V 架构，云天励飞降低了芯片研发的门槛和成本，同时结合自主研发的国产化 NPU，提升了芯片在边缘计算视觉领域的性能和竞争力，为本土芯片在特定领域的应用拓展了空间。

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