电子行业深度报告：AI端侧芯片算~存~连半导体侧迎来AI大机遇-250926（18页）.pdf

1、电子行业深度报告AI端侧芯片：算-存-连，半导体侧迎来AI大机遇终端的智能化是历史的必然，AI加速了智能化的过程。端侧AI作为对于算力、存力、连接有着高要求的技术创新，对硬件配置提出高要求，因此AI终端将优先出现在硬件设计等打磨成熟的现有智能终端体中，如手机、PC、汽车、可穿戴、机器人等领域。软、硬件的技术突破与生态协同让端侧AI成为可能。NPU算力爆发式增长，从晓龙855的7T0PS到8Gen4的80T0PS,3年20倍增长；内存带宽突破，如LPDDR5X较LPDDR5提升33%，满足百亿模型加载；模型小型化技术让70亿参数模型可在手机运行。AI终端，算力是核心指标。根据Canalys的定义

2、，AI手机硬性标准：1）专用AI计算单元：SoC需集成NPU/TPU等专用硬件；2）端侧大模型运行能力：支持本地部署LLM及生成式AI模型；3）推理速度要求：端侧LLM推理性能需10token/s；4)图像生成时效2秒；因此终端异构混合（CPU+NPU+GPU）算力是AI规模化落地的必然要求。从旗舰级芯片性能梳理来看，主要应用于手机、PC、XR算力等soc芯片企业还是以海外大厂如高通、联发科、苹果等为主，国内厂商在手机、PC等领域起步较晚，但在端侧IOT领域表现优异，尤其是原来在音视频、机顶盒、安防监控等IOT领域深耕的厂商，有望在眼镜、耳机、手表、玩具、汽车、机器人等AIOT领域实现高速成长

3、。端侧AI对存储小型化、高性能以及低功耗提出了极高的要求，存算一体技术如三星PIM方案、华邦CUBE方案有望解决存储墙问题。连接方面看好多模无线连接AISOC快速成长。以乐鑫科技为例，公司产品以“处理+连接”为方向，在物联网领域目前已有多款物联网芯片产品系列，“处理”以SoC为核心，包括AI计算，“连接”以无线通信为核心，目前已包括Wi-Fi、蓝牙和Thread、Zigbee技术，产品边界进一步扩大。泰凌微也发布自愿性披露公告，公司TL7系列端侧AI芯片进展顺利。SOC走向先进制程是必由之路，2033年AIS0C市场空间有望触达千亿美元。从硬件层面来说，我们认为端侧AI行业技术核心两大趋势：一

4、是制程工艺持续升级，从成熟制程向先进制程演进；二是架构创新加速，存算一体架构使算力提升的同时有效降低功耗。由于端侧AI下游细分品类众多，我们参考VerifiedMarketReports数据，预计到2033年全球AlSoC市场将达900亿美元，2024-2033年复合增长率15%。1）端侧算力S0C：瑞芯微、恒玄科技、中科蓝讯、晶晨股份、全志科技、炬芯科技、星宸科技、富瀚微、国科微等；2）端侧存力：兆易创新、佰维存储、普冉股份、东芯股份、恒烁股份、江波龙、德明利、香农芯创等；3)端侧连接：乐鑫科技、泰凌微、博通集成等。1AI对智能终端到底带来怎么样影响？1.1AIPIN为什么会以失败告终？AI

5、终端是否是伪命题？AIPIN的失败不代表AI终端是个伪命题。2024年4月，AI设备公司Humane推出的AIPin以其创新的胸针式设计和AI交互功能，一度引爆科技圈，但仅仅几个月后，这款产品就面临海量退货、功能吐槽，最终在2025年2月被惠普以1.16亿美元的价格收购资产，公司实质上关停，产品被退市。2024年，同类AI硬件RabbitR1也遭遇类似命运。“全新AI终端”颠覆传统智能终端的失败让市场一度唱衰AI终端。AIPIN等类似创新的AI终端失败的原因有很多，如续航、硬件缺陷、不实用的互动等等，端侧AI作为对于算力、存力、连接有着高要求的技术创新，对硬件配置提出高要求，因此我们认为AI终

6、端仍将优先出现在硬件设计等打磨成熟的现有智能终端体中，如手机、PC、汽车、可穿戴、机器人等领域。(divcenter)图表1:AIPin展示(/divcenter)豆包、DeepSeek等基于AI应用和AI终端的关系并非互相替代。市场另一担忧是豆包Deepseek等app在传统智能手机、PC以及网页版也能实现较好的应用，是否还需要终端AI化？AI应用（如豆包、DeepSeek）与AI手机的功能并非简单重复，而是基于不同技术路径和资源架构形成的互补生态。以豆包、DeepSeek为代表的大模型应用，主要依赖云端服务器运行复杂模型如图像生成，本地设备仅作为交互入口；AI终端更多是端侧NPU+云端辅助