抓住时代风口！一天吃透【端侧 AI】产业链（附各环节龙头）

01 产业链全景图

02 AI端侧解析

端侧 AI 本质很简单 —— 把人工智能的 “大脑” 直接装到手机、电脑这些终端设备里，让它们自己就能做计算、给回应，不用凡事都把数据传到云端求助。核心优势就三个：反应快、省流量、数据更安全。

2022 年 ChatGPT 横空出世，像颗重磅炸弹，一下子让 AI 火遍全球，也实实在在改变了无数人的工作和生活。之后大家用 AI、做数据分析的需求越来越旺，但只靠云端处理的问题慢慢暴露：传输速度慢、网络不稳定就容易卡壳，长期使用的成本还很高。尤其是遇到需要实时做决策的场景，云端的延迟根本跟不上需求。

于是行业开始转向新方向：把 AI 从云端 “搬” 到设备本地。让手机、电脑这些终端自己就能运行 AI 模型，既高效又省钱，还能解决安全痛点，这就是端侧 AI，也是人工智能未来的核心发展方向。

端侧 AI 的逻辑很简单 —— 把 AI 的 “聪明大脑” 直接塞进手机、电脑这些设备里，不用凡事都往云端跑着要答案。

它的优势一眼能看清：省钱又省电，就算网络卡壳、没信号也能正常用。更关键的是，数据全程留在自己设备里，安全和隐私都能攥在自己手里，还能顺着你的使用习惯做专属适配。

03 上游产业链--核心硬件

03-1、云端算力芯片（GPU/ASIC）

当前，全球云服务商正疯狂加码算力基建投入（CSP即为云服务商） —— 这是因为 AI 使用量（Token 调用量）持续暴涨，对 AI 实时响应的需求猛增，这笔投入也在不断走高；2025 年第三季度，海外四大云服务商仅在这方面就花了 979 亿美元，环比增长 10%，涨势始终未停。

再看国内，目前我们在算力基建的投入上还处于追赶海外的阶段，但字节等头部企业的 AI 使用量已经接近谷歌体量，这意味着国内算力需求增长极快，而当前的投入相对不足，所以未来几年国内在这一领域的开支必然会大幅提升。

AI算力的膨胀，已经进入了自我加速的轨道，就像雪球从山顶滚落，越滚越快。驱动这一切的底层硬件，核心就是GPU芯片。2023年，全球GPU市场规模是436亿美元，但按照现在的势头，到2029年，这个数字预计会飙升到2742亿美元。算下来，从2024到2029年，年均复合增长率将稳定在33.2%的高位。

在这个领域，英伟达（NVIDIA）的地位，就好比PC操作系统里的Windows，掌握着绝对的话语权。

数据最能说明问题：2024年上半年，中国AI加速卡的市场出货量超过90万张；而早在2022年，英伟达在全球AI芯片市场的份额就超过了80%，在更聚焦的AI加速芯片领域，其占比更是高达95%。在这个赛道上，其他所有玩家加起来，也才刚刚够到它的脚踝。

国产自研超节点已开始冒头，“运力” 就像算力的 “载重能力”，是国产算力赶超海外龙头的核心关键。

2025 年下半年，国产超节点方案扎堆亮相 —— 互联网厂商、交换机厂商、GPU 自研厂商，各家都有亮眼产品陆续发布。接下来国产方案将百花齐放：一方面，华为、曙光等代表的全栈自研路线已推出重磅方案；另一方面，第三方 Switch 芯片厂商绑定互联网大厂做终端方案的路径也值得关注。

AI无疑是当下发展的核心，它的前景让大家对未来世界充满想象。而人工智能产业链上游核心硬件正是发展的基石，各类芯片、设备、电路板等每一个环节不可获取。很多朋友想要把握这一波历史性的AI浪潮，却不知道如何选择，其实可以关注下科创创业人工智能ETF 景顺（159142），它对于产业链核心企业都进行参与，帮助普通投资者一键理顺思路，相当清晰。

03-2、存储芯片

存储芯片就是电子设备的 “数据仓库”，专门负责存数据、读数据，是关键零件。

半导体产品分四大类：分立器件、光电器件、传感器、集成电路。其中集成电路是核心家族，存储芯片、逻辑芯片、微处理芯片，都是这个家族里的核心成员：

当前，存储是典型的强周期板块，类似大宗商品 ——产品标准化程度高、供给集中，周期属性极强，本轮周期从 25Q2 启动上行，有望持续至 26 年全年；25Q2 起存储价格逐步走高，9 月前靠转产推动 DDR4 涨价，9 月后则因 HDD 缺货叠加 AI 推理需求转向 SSD，进一步带飞 SSD 价格，而存储缺货可能拖累 AI 服务器出货，下游 AI 客户对涨价不敏感，使得存储涨幅超预期，最终形成 “超级周期”。

25Q3 企业级 SSD 因 AI 需求扩至推理端、北美云服务商扩建 AI 基建与服务器，前五品牌营收环比 + 28% 至 65.4 亿美元；25Q4 市场转 “抢货”—— 供应商产能谨慎致供需缺口，CSP 囤货避 AI 服务器延误，预计价涨 25%；政策推动下，本土存储企业靠技术与本地化缩小差距，份额提升。

03-3、端侧 SoC

端侧 SoC 是专为 AI 设计的 “全能芯片”，集成处理器、存储器、AI 模块等核心组件，让设备本地直跑 AI，省电高效且小芯片承载强算力，适配端侧需求。

全球 SoC 市场预计 2022 年 1548 亿美元增至 2032 年 3278 亿美元，年均增速约 8%，核心受手机、物联网设备需求驱动，叠加 AI 普及、5G 加速、边缘计算推动升级，助力终端提升本地智能计算能力。

03-4、智能传感芯片/传感器

端侧智能传感芯片是设备的 “眼睛 + 耳朵 +脑袋”—— 既能采集光、声、动作等信号，还能在本地完成降噪、识别与分析：比如摄像头可直做人脸检测，工业传感器能当场判定设备故障。

2023 年全球市场规模达 469 亿美元，过去几年年均增长约 10%；预计 2025 年将冲至 710 亿美元，市场持续走高。

其未来发展趋势如下：

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04 中游产业链

04-1、市场规模

端侧 AI 已驶入高速增长通道，2023 年全球消费设备达 228 亿台，手机、智能家居、PC/PAD 是主力；早期应用集中在安防、车载，2023 年起手机、PC 全面接入 AI，推动行业快速起飞。

中国端侧 AI 正加速跑 ——2023 年规模不足 2000 亿元，2028 年预计冲 1.9 万亿元，年均增速高达 58%。。其核心增长动力主要来自于如下几部分：

AI手机、AI眼镜、AI玩具......可以这么说，未来是属于“AI+”的时代。在时代风口上，我们能做的有哪些，能把握住的又有哪些呢？

其实，投资一个核心赛道，做一件有长尾效应的事或许值得考虑。科创创业人工智能ETF 景顺（159142）在AI领域的布局是具有前瞻性的，对于端侧AI的核心蓝海赛道也进行了参与，它覆盖 AI 全产业链，跟踪的科创创业 AI 指数自 2019年底基日以来年化涨幅 17.11%，显著跑赢大盘，契合 AI 行业红利下的独立行情。如果想要从现在就抓住风口，它或许值得投资。

04-2、主流产品-AI手机

根据 IDC 与 OPPO《AI 手机白皮书》，新一代 AI 手机将彻底重构手机产业生态。传统手机生态是底层是芯片 + 操作系统，上层是 APP 与自有应用；而 AI 手机是 “三层新架构”—— 底层为混合算力供给，中层以大模型为核心，上层是智能体与原生化服务组成的应用层。

国内庞大数据体量是生成式大模型训练、优化的 “核心燃料库”，为其发展筑牢基础。而苹果、三星等全球头部厂商，因中文生态与本地法规特殊性，必须与国内获批的生成式 AI 模型供应商合作，如同外来主体需适配本地规则，使其海内外 AI 部署形成双轨格局，也为国内市场竞争留出新空间。

2024 是 AI 手机爆发元年，出货量开启指数级增长 —— 芯片迭代、用户场景拓展、端侧大模型发展如同三重加速燃料，推动 AI 手机从 2024 年起快速增长。

AI手机市场正迎来爆发式增长。全球出货量预计将从2024年的2.34亿台跃升至2027年的8.27亿台，实现每两年翻一番的惊人增速。中国市场同样迅猛，预计同期将从0.4亿台增至1.5亿台，到2027年占比将过半（51.9%）。这标志着AI正从手机的附加功能，快速转变为产品的核心标配。

04-3、主流产品-AI眼镜

AI 智能交互眼镜是随身全能助理，集成相机、眼镜、墨镜、蓝牙耳机功能，不同于侧重视觉增强的 AR 眼镜，主打音频体验，覆盖运动听歌、户外导航、工作记笔记等场景，潮牌设计 + 普通眼镜般轻便，贴合潮流舒适需求，让科技时尚融入生活。

AI 眼镜行业踩油门提速：2024 年全球卖了 152 万台，Ray-Ban Meta 靠 142 万台占了 93% 份额，功能形态也高度集中—— 拍照类产品占 94% 大头，AR+AI（4%）、纯音频型（2%）都是它带起来的；AR+AI 是未来方向，加显示能拓场景，但光学、算力这些卡了技术脖子，消费端普及还得等。

国内 2024 年销量占全球 3%，星际魅族 MYVU、StarV 等本土玩家深耕技术拓场景，供应链调整让新品 25 年量产，核心技术没落下。

全球 AI 眼镜要进黄金期：维深信息测算，2025 年销量冲 350 万台（比 24 年涨 1.3 倍），靠 Ray-Ban Meta 续爆、新机型扎堆和小米三星进场；2030 年预计卖 9000 万台，市场规模达 1350 亿元。

05 下游产业链--应用场景

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