在2025年世界人工智能大会上，一部AI手机仅需极短时间就能完成一份长篇法律文档的本地分析处理，而它的功耗仅相当于手机快充时的水平。
端侧AI芯片的爆发标志着AI技术正在从遥远的云端走向每个人的口袋、桌面和日常生活。当中国企业在全球市场上以惊人的增长速度追赶国际巨头，但总体规模仍仅有美企的十四分之一时，一场关于技术路线、市场定位和生态构建的深度变革正在悄然发生。
01
重绘芯片的“思维版图”
端侧AI芯片并非简单的算力迁移，而是一场从底层架构到应用模式的技术革命。短短几年内，这场变革已从边缘概念演变为规模化应用的核心驱动力。
2025年7月，在世界人工智能大会上，OPPO展示了一项突破性成果：峰值出字速度达到200 token/s，实现对128K超长文本的支持。这意味着单设备能本地处理约300页书籍内容，彻底改变专业文档处理的方式。
这一成就背后，是行业对系统级AI的重新定义。仅有强大的芯片还不够，需要从底层定义，并布局研发全链路的“AI芯”、“AI端”、“AI云”协同。与传统云端AI相比，端侧AI具备多维度优势：数据无需上传云端，从根本上保护用户隐私；本地处理大幅降低延迟；同时能显著降低整体运营成本。
在当前端侧与云端AI芯片的激烈竞争中，国产厂商为突破技术封锁与生态壁垒，并未选择单一的技术路径，而是根据自身资源和技术积累，走上了鲜明的差异化竞争道路。
在智能音频领域，炬芯科技走出了一条独特的技术道路，其商业化落地的存算一体技术备受关注。通过第 一代存算一体AI音频芯片，炬芯将存储与计算深度融合，打造了高能效比的NPU架构。这一创新使其成功进入了哈曼、索尼、Bose等头部品牌的高端音箱供应链，专门服务于对低延迟和音质有极 致要求的无线音频产品。
瑞芯微则选择扮演“算力倍增器”的角色，其RK182X系列协处理器通过内置高带宽嵌入式DRAM，有效解决了端侧部署AI模型时的算力、存力和运力动态平衡难题，能够支持主流端侧大模型。这使得它成为各类AI学习机、机器人乃至汽车智能座舱中理想的算力支持中心。
针对日益增长的端侧大模型推理需求，国科微自主研发了MLPU架构，专门对推理的效率、功耗和成本进行优化。该架构已应用于其AI SoC产品中，在智能终端及车载的驾驶员监测（DMS）、乘客监测（OMS）和环视系统等视觉处理场景中发挥作用。
在技术要求最高的智能驾驶赛道，地平线凭借其自研的BPU（Brain Processing Unit）架构构建了深厚的护城河。其最新的征程6系列芯片基于第三代纳什架构，算力最高可达560 TOPS，并以此为基座，致力于为车企提供“端到端”的高阶智能驾驶解决方案。目前，地平线芯片的总出货量已超过千万套，市场地位稳固。
而在智能可穿戴设备这一对功耗极其敏感的市场，恒玄科技的策略是追求先进的工艺集成。其采用6nm FinFET工艺的BES2800芯片，在单芯片上高度集成了CPU、NPU及低功耗Wi-Fi，成功在TWS耳机、智能手表等产品中实现了性能与功耗的完 美平衡，并实现了大规模应用。
同样通过先进工艺制程驱动发展的还有晶晨股份。其6nm制程芯片（如S905X5）在实现商用后销量迅速突破百万级，凭借工艺带来的性能与成本优势，快速抢占了智能机顶盒、智能电视以及宝马、沃尔沃等品牌的车载信息娱乐系统市场。
02
巨头的敏捷生存法
端侧AI 芯片市场已形成多维度竞争格局，国际巨头仍占据主导地位，但中国企业正通过细分市场突破实现快速增长。从规模对比来看，2025 年上半年美股五大巨头营收高达 2444.5 亿元，而 18 家中国公司整体营收仅为 193.3 亿元，前者是后者的 12.65 倍，这种体量差距背后，既反映了国际巨头数十年技术积累与全球渠道布局的优势，也凸显了中国企业在市场渗透初期的规模局限。盈利能力的鸿沟则更为显著，中国公司 2025 年上半年总体净利润为亏损 39.41 亿元，而美股五大巨头总体净利润高达 661.16 亿元，这种差异不仅源于核心技术专利带来的定价权差距，更与中国企业现阶段高研发投入、供应链磨合成本较高的发展阶段密切相关 —— 多数国内厂商仍处于 “投入期”，需持续砸钱突破工艺瓶颈与生态壁垒，而国际巨头已进入成熟的盈利收割期。
不过，若跳出单纯的规模比拼，聚焦增长性维度，中国头部企业的表现则展现出强劲的突围势能。以国内主要的专用集成电路（ASIC）设计公司为例，它们在 2025 年上半年呈现出明显分化的态势，其中瑞芯微的业绩增长最为突出，2025 年上半年实现营业收入 17.32 亿元，同比增长 45.23%；归母净利润达 4.50 亿元，同比大幅增长 190.42%，其前三季度净利润7.8亿元，继续保持 116% 到 127% 的高速同比增长，这般爆发式增长背后，是其精准卡位智能车载后装、AI 摄像头、工业控制等细分刚需场景，产品在低功耗、高兼容性上契合终端厂商降本增效需求，同时绑定了国内多家头部物联网设备商形成稳定订单流。
晶晨股份则保持了稳健增长的节奏，前三季度公司主营收入50.71亿元，同比上升9.29%；归母净利润6.98亿元，同比上升17.51%；扣非净利润6.3亿元，同比上升13.71%。作为智能家居芯片领域的标杆企业，其增长动力既来自海外机顶盒市场的份额提升，也得益于国内智能电视、边缘计算网关等产品的 AI 功能升级需求，凭借成熟的供应链管理与规模化生产摊薄成本，实现了增长与盈利的平衡。全志科技前三季度实现总营收21.61亿元，净利润2.78亿元增速相对平缓，这一差异或与公司全产品结构相关 —— 其聚焦的中低端消费电子芯片赛道竞争更为激烈，且部分产品仍依赖传统制程，在 AI 功能迭代速度上略逊于专注高端场景的同行，反映出端侧 AI 芯片市场 “赛道选择决定增长斜率” 的分化逻辑。
这种高速增长的态势并非个例，在其他专注端侧AI 的厂商中同样明显。例如，炬芯科技 2025 年前三季度预计实现营业收入 7.21 亿元，同比增长 54.50%；归母净利润 1.51 亿元，同比增幅高达 112.94%，作为聚焦智能音频、可穿戴设备芯片的专精企业，其增长核心在于抓住了 TWS 耳机、AI 眼镜等终端产品的 AI 功能普及浪潮，通过自研低功耗 NPU 架构，解决了小型设备本地语音唤醒、降噪等核心需求，且产品定价更具性价比，成功替代部分国际品牌芯片进入小米、传音等终端供应链。值得注意的是，中国企业的增长并非单纯依赖国内市场，部分头部厂商已开启海外突围，瑞芯微、晶晨股份的海外营收占比均超过40%，通过参与全球中低端 IoT 设备供应链竞争，避开与国际巨头在高端市场的正面交锋，这种 “农村包围城市” 的策略成为增长重要补充。
进一步来看，中国企业的高增长本质是“敏捷生存法” 的成功实践：与国际巨头侧重通用型高端芯片、研发周期长的模式不同，国内厂商更擅长根据细分场景快速迭代产品，比如针对智能家居场景优化低功耗表现，针对车载场景强化稳定性与环境适应性，这种“小而美” 的差异化路线，既降低了对先进制程的依赖（多数端侧芯片采用 12nm-28nm 成熟工艺，规避了高端制程卡脖子风险），也精准匹配了终端厂商多样化的定制需求。同时，国内产业链的协同升级为增长提供了支撑，EDA 工具国产化率提升、中芯国际等晶圆厂成熟工艺产能释放，不仅降低了芯片设计与生产成本，也缩短了产品从研发到量产的周期，让中国企业能够更快响应市场变化。不过，增长背后仍需警惕隐忧：部分企业的高增长依赖单一客户或单一赛道，抗风险能力较弱；研发投入的持续性与核心专利积累不足，可能制约长期发展；而国际巨头对中端市场的下沉布局，也将加剧竞争压力。未来，中国端侧 AI 芯片企业若能在保持敏捷响应优势的同时，持续强化技术壁垒、拓展多元场景与海外市场，有望在缩小规模差距的同时，实现从 “高速增长” 向 “高质量增长” 的跨越。
03
下一轮竞赛，指向何方？
如果说过去几年的竞争是围绕“让AI能在端侧跑起来”展开，那么下一轮竞赛的核心命题将是 “让AI在端侧真正思考与协作” 。竞技将从前沿技术验证，转向主流场景的深度渗透与体验重构，竞争维度也将从单一的算力指标，升维至系统效率、生态协同和商业模式的综合比拼。
首先，最显著的是“智能体（Agent）硬件化”。当前端侧AI主要完成既定任务的推理，而下一代芯片需要成为自主智能体的物理载体。这意味着芯片架构必须原生支持智能体所需的复杂能力，如长期记忆的存储与高速检索、多步骤规划的逻辑执行、以及对外部工具和API的实时调用。这将催生全新的芯片设计范式，可能需要在传统CPU、NPU之外，集成专用的“任务规划单元”或“记忆引擎”。未来，你的手机、耳机或眼镜中的芯片，将不再是被动响应指令的算力模块，而是能主动理解上下文、管理长期目标、并调度各类应用的“个人数字孪生”的大脑。
其次，竞争将向“场景纵深” 猛烈推进。在消费电子红海中，单纯的参数提升已难以制造差异化，真正的机会在于用AI芯片彻底重构关键场景的体验。在汽车领域，竞争焦点将从智能座舱的娱乐功能，转向 “舱驾一体” 的中央计算平台。一颗高性能端侧AI芯片需要同时处理驾驶员监测、乘客互动、舱内环境控制，并与自动驾驶域实时共享感知数据，实现车辆与乘员的全维度、低延迟交互。在机器人领域，随着人形机器人走向商业化，端侧AI芯片将成为其成本和性能的关键。它需要以极 致的能效比，在本地完成环境理解、实时避障和动作规划，扮演机器人灵敏的“小脑”。此外，个人健康管理等极度隐私敏感的场景，也将成为端侧AI芯片确立不可替代性的核心阵地。
最后，也是最 底层的部分，将围绕“生态与标准” 展开。硬件性能的比拼终将触及天花板，而软硬件协同的深度则决定了用户体验的上限。下一阶段的赢家，必然是那些能构建或主导繁荣开发者生态的厂商。这要求芯片企业不仅提供硬件，更要输出极 致的工具链——高度优化的编译器、丰富的模型库、以及低代码的开发平台，大幅降低开发者在复杂异构芯片上部署和优化AI应用的门槛。同时，在万物互联的愿景下，跨设备、跨场景的AI协作将成为常态。能否牵头或积极参与制定设备间AI任务协同、算力共享与数据安全交换的协议标准，将决定一家企业是在搭建孤岛，还是在联结大陆。对于中国厂商而言，抓住国内AI应用创新活跃的优势，与本土操作系统、主流大模型共建“软硬一体”的融合生态，是构建护城河、并逐步向外辐射影响力的关键路径。
端侧AI芯片的下半场，是一场从“技术实现”迈向“体验定义”的竞赛。胜利不再仅仅属于跑分最高的那颗芯片，而将属于最能理解场景痛点、最能赋能开发者、以及最能构建开放而高效协同生态的那个平台。手中的芯片，将成为我们连接并塑造智能世界的基本单元。
