1、端侧AI崛起：场景化硬件重构人机交互，引爆产业链新机遇优于大势报告摘要：AI端侧从概念到落地，基础设施重构驱动产业格局演变。随着AI规模化应用带来的算力成本激增、能耗压力加大、网络延迟及隐私安全等问题日益凸显，传统的集中式云端处理模式面临根本性瓶颈。在此背景下，能够实现低延迟、高隐私、弱网可用、个性化的端侧AI成为破局关键。未来，通过“云-边-端”协同的混合架构，在速度、隐私、成本与智能之间实现最优平衡，AI基础设施将逐步落地。终端形态持续创新，AI耳机与AI眼镜引领商业化浪潮。在众多终端形态中，AI耳机凭借其“贴身无感、语音交互”的天然优势，成为人机交互核心入口，2025年中国市场规模预计突

2、破580亿元，年复合增长率达28%。而AI眼镜则作为“空间计算的视觉入口”，融合AR技术与AI算法，在消费导航、工业辅助、医疗教育等领域展现出巨大潜力，2025年第三季度全球出货量同比增长74.1%。此外，AI玩具凭借情感陪伴与场景化教育功能，正打破年龄边界，向全龄段拓展，预计2030年中国市场规模将达850亿元。这些终端不仅是硬件产品，更是数据采集、服务触达与生态构建的关键节点。全球科技巨头加速布局，构建软硬一体的端侧生态闭环。谷歌通过自研TPU芯片、轻量化模型GeminiNano、AIEdgeGallery应用及AndroidXR平台，打造从算力底座到终端体验的全栈式生态；OpenAI以6

3、5亿美元收购硬件公司IO，积极探索从“模型提供商”向“硬件入口+生态平台”的转型，推出首款AI硬件，预计两年内量产；字节跳动依托豆包大模型，通过收购Oladance推出AI耳机、研发AI手机、布局MR眼镜等，构建“模型-应用-硬件”的闭环体系。端侧AI的竞争已从单一产品比拼升级为生态协同能力与场景落地深度的综合较量。产业链迎来结构性机遇，芯片、整机与核心部件环节显著受益。端侧AI的爆发为产业链上下游带来明确增长动能：1）芯片环节作为端侧AI的“大脑”，具备高技术壁垒，专注于低功耗、高能效的端侧NPU芯片企业将核心受益；2）整机制造与代工环节凭借规模化生产与供应链管理能力，有望承接巨头订单红利；

4、3）声学/光学模组作为终端创新的关键部件，其性能直接决定用户体验，技术领先的模组供应商成长空间广阔。风险提示：技术迭代与路线风险；行业竞争加剧风险；生态构建失败风险；供应链与地缘政治风险；用户接受度与隐私风险。相关报告1.AI浪潮下基础设施重构.1AI浪潮下基础设施重构1.1目前发展现状：从概念验证到硬件爆发当前，AI基础设施的重构已进入关键阶段，其焦点正从集中式的云端算力扩张，迅速转向分布式、场景化的终端智能落地。端侧AI已超越技术概念，进入密集的硬件产品化周期，成为科技巨头争夺下一代交互入口的主战场。这一趋势的直接体现是，消费电子与智能出行领域的头部厂商在近期集中发布了新一代AI原生硬件，

5、它们不再仅仅是手机或眼镜的智能化升级，而是以“贴身AI助理”和“空间视觉入口”为定位，旨在重构人机交互范式。2025年11月27日，阿里巴巴正式发布了旗下首款自研的夸克AI眼镜，该产品融合了通义千问大模型，旨在将AI助手从屏幕延伸至物理世界。1.2AI从云端转向终端回顾AI发展历程，早期受限于芯片算力、模型规模与能耗约束，AI能力主要集中于云端。然而，随着芯片工艺进步、轻量化模型技术突破，AI能力正加速向终端侧迁移。这一转变不仅是技术路径的升级，更源于云端中心化模式在落地时面临的根本性瓶颈，而终端侧基础设施的成熟使其成为破局关键。1.2.1云端瓶颈凸显，成本与体验难以兼顾随着AI规模化应用，训

6、练与推理所产生的海量算力需求驱动了全球算力规模高速增长,但也导致资本开支与能耗呈指数级攀升。此外，传统云端存在带宽资源有限、网络延迟高、隐私泄露风险等问题，发展瓶颈逐渐显现。经济成本高企，资本开支大幅增加全球算力规模持续高速稳定增长，全球科技巨头加大AI基础设施领域投资。经中国信通院测算，2023年全球计算设备算力总规模为1397EFlops，增速达54%，预计未来五年全球算力规模仍将以超过50%的速度增长，至2030年全球算力将超过16ZFlops，其中智能算力占比将超过90%。AI技术的落地高度依赖大模型训练与推理所产生的海量算力需求，引爆了以GPU为核心的算力硬件板块，资本开支大幅增加。