四川
四川大决策投顾 摘要：端侧AI投资逻辑正从概念转向业绩兑现。随着轻量化模型成熟，AI由云端向终端延伸，带来低延迟、隐私保护与个性化体验优势。硬件规格升级拉动芯片、存储、传感器等环节价值重估，AI手机、PC、眼镜、智能座舱等终端进入规模化放量期。投资应聚焦具备底层算力、模型适配与生态协同能力的标的，关注硬件重构与垂直场景落地。
1.端侧 AI：从云端走向终端的智能化浪潮
端侧 AI 是人工智能应用的一种实现方式，通过在移动设备上直接运行人工智能功能，无需依赖云端，从而实现更快的响应速度、更好的隐私保护和更低的网络需求。目前，云端 AI 是主流，但它需要将数据传输至云端进行处理和调用，因而会造成延迟。此外，由于云端人工智能会将个人数据传输至外部服务器，也引发了安全性方面的担忧。而端侧AI无需联网即可直接在设备上运行人工智能功能，降低延迟，同时提升隐私性与灵活性，从而解决上述问题。端侧 AI 的兴起标志着计算架构正经历从集中式向分布式、本地化的重要转变，其核心价值体现在提升实时交互体验、加强用户数据隐私防护，并在大规模应用场景下优化整体运营成本。值得注意的是，端侧 AI 的应用领域正在不断扩展，已覆盖个人电脑、智能手机等多种终端设备，展现出广阔的发展前景。
与依赖于强大计算中心的云端 AI 相比，端侧 AI 虽然受限于终端本身的算力与存储资源，但具备响应延迟低、网络带宽需求少、数据隐私保护性强等突出优势。混合 AI 则是一种结合终端与云端协同工作的智能计算架构，通过动态分配 AI 任务负载，实现资源的高效利用。
2.端侧AI产业链
上游为算力与基础支撑层，是产业链的技术底座，涵盖AI芯片（GPU/NPU/ASIC）、传感器、存储、通信模块及基础软件等，直接决定端侧设备的算力上限、能效比与响应时延，技术壁垒最高、议价能力最强。
中游为设备与能力整合层，是连接上下游的核心枢纽，一方面将上游元器件集成为AI手机、AI PC、智能穿戴、具身智能等端侧AI设备，另一方面对大模型进行压缩、量化与蒸馏，形成适配终端的端侧AI大模型，实现“硬件+算法+系统”的软硬协同优化。
下游为场景应用层，覆盖泛娱乐、教育、医疗、汽车、金融等垂直领域，将中游能力转化为面向C端和B端的智能化产品与服务，是产业链价值最终实现和商业变现的出口。
3.端侧AI市场前景辽阔
相比于完全依赖云端的 AI，端侧 AI 天然具有隐私安全、离线可用、无网络延迟、使用成本低等诸多优势。此外，端侧 AI 还能通过在端侧的二次训练和学习，实现从云端的“千人一模”进化到端侧的“千人千模”，为用户带来个性化的 AI 体验。弗若斯特沙利文预测，2025 至 2029 年全球端侧 AI 市场规模将从 3219 亿元跃升至 1.22 万亿元，年复合增长率达 40%。AI 终端产业发展驶入快车道，但 AI 的普惠落地仍面临三大现实制约：高性能硬件带来的成本与能耗挑战、纯云端部署存在的时延与隐私风险，以及传统终端架构的功能单一化瓶颈。考虑到端侧 AI 的算力和功耗限制，“端云协同”将是智能分工的最优解：高频、实时、隐私敏感任务由端侧承担，复杂推理与模型训练由云端赋能，实现“云让端更聪明，端让云更真实”的价值闭环。
4.端侧AI投资逻辑与个股梳理
端侧AI投资逻辑正从概念转向业绩兑现。随着轻量化模型成熟，AI由云端向终端延伸，带来低延迟、隐私保护与个性化体验优势。硬件规格升级拉动芯片、存储、传感器等环节价值重估，AI手机、PC、眼镜、智能座舱等终端进入规模化放量期。投资应聚焦具备底层算力、模型适配与生态协同能力的标的，关注硬件重构与垂直场景落地。
相关个股：立讯精密、歌尔股份、京东方A、瑞芯微、移远通信、广和通。
风险提示：需求不及预期，行业监管变化，原材料价格走势，测算不及预期，技术迭代/替代风险。
参考资料来源：
1.2026-3-25国盛证券——2026 年度策略：算力闭环加速，重塑价值新锚点
2.2026-7-8华创证券——端侧 AI 快速迭代推动终端功耗提升，消费类电池迎升级黄金窗口期
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