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中信建投:端侧有望成为AI的下一个浪潮

2026年10月30日 08:36
来源: 第一财经
编辑:东方财富网

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【中信建投:端侧有望成为AI的下一个浪潮】中信建投研报表示,当前算力主要部署在云侧,端侧不仅能成为云侧的入口,更能够提供隐私保护、即时响应、低成本、以及主动响应的差异化价值,从而有望成为AI的下一个浪潮。从场景上看,端侧AI不仅仅能够应用在如手机、PC、眼镜等大的消费终端,端侧AI的价值更在于多个碎片化场景的渗透,这体现在端侧AI会赋能传统成熟产品的升级,同时端侧AI也会带动全新终端的诞生。

  中信建投研报表示,当前算力主要部署在云侧,端侧不仅能成为云侧的入口,更能够提供隐私保护、即时响应、低成本、以及主动响应的差异化价值,从而有望成为AI的下一个浪潮。从场景上看,端侧AI不仅仅能够应用在如手机、PC、眼镜等大的消费终端,端侧AI的价值更在于多个碎片化场景的渗透,这体现在端侧AI会赋能传统成熟产品的升级,同时端侧AI也会带动全新终端的诞生,最后,从落地上看,成熟产品的升级迭代落地更快,目前已能看到部分产品开始放量,而全新AI的终端需要更长的开发周期,需要将模型、场景与算力深度融合,围绕用户核心痛点,打造系统级能力,端侧AI从“通用能力”到“行业价值”的最后一公里仍需模型厂与终端相互协同,也会在未来逐步落地,这些碎片化场景的逐步渗透是国内相关龙头公司业绩能够持续快速增长的核心原因之一。

  全文如下

  中信建投 | 端侧:AI的下一个浪潮

  当前算力主要部署在云侧,我们认为端侧不仅能成为云侧的入口,更能够提供隐私保护、即时响应、低成本、以及主动响应的差异化价值,从而有望成为AI的下一个浪潮。从场景上看,端侧AI不仅仅能够应用在如手机、PC、眼镜等大的消费终端,端侧AI的价值更在于多个碎片化场景的渗透,这体现在端侧AI会赋能传统成熟产品的升级,同时端侧AI也会带动全新终端的诞生,最后,从落地上看,成熟产品的升级迭代落地更快,目前已能看到部分产品开始放量,而全新AI的终端需要更长的开发周期,需要将模型、场景与算力深度融合,围绕用户核心痛点,打造系统级能力,端侧AI从“通用能力”到“行业价值”的最后一公里仍需模型厂与终端相互协同,也会在未来逐步落地,我们认为这些碎片化场景的逐步渗透是国内相关龙头公司业绩能够持续快速增长的核心原因之一。

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  端侧AI的价值:入口、主动响应、隐私、低延时与成本

  当前算力主要部署在云侧,我们认为端侧不仅能成为云侧的入口,更能够提供隐私保护、即时响应、低成本、以及个性化主动式的差异化价值。首先,端侧AI可作为AI进入物理世界的神经末梢,端侧在本地主要负责感知、唤醒、第一层判断,把需要深度思考的任务脱敏处理后交给云端大模型;其次,端侧AI深度融合多维度实时数据,拓宽个性化服务的覆盖边界与体验深度,推动服务逻辑从“被动响应”升级为“主动预判”,云端AI无法获取、分析用户全面的本地数据,在实现“主动式AI”、深度理解用户需求方面,端侧AI具备独特的优势;此外,对于工业控制和自动驾驶等场景,云侧算力的延迟会直接影响交互流畅度、任务连续性乃至安全边界,而端侧通过本地化部署能够即时响应,同时对于金融风控、医疗辅助、企业办公等场景,端侧处理能够显著减少敏感数据离开设备或组织边界的次数,具备较强的隐私保护价值。最后,相比云端,端侧AI在数据处理需求高或推理请求量大等的高频任务场景具有成本优势,特别长上下文、多轮对话、多工具调用和多智能体协同时,单纯任务的Token消耗可能成倍放大,而端侧AI采用硬件成本模式,长期成本基本确定。

  端侧AI的场景:AI赋能千行百业,AIoT多彩缤纷

  端侧AI不仅仅能够应用在如手机、PC、眼镜等大的消费终端,端侧AI的价值更在于多个碎片化场景的渗透。一方面,端侧AI会赋能传统成熟产品的升级,例如智能家居、清洁类机器人、大屏等,这些成熟产品将从过去的自动化、数字化向智能化、AI化过渡升级,端侧AI在这些场景的落地也会更快,目前已能看到部分产品开始放量;另一方面,端侧AI也会带动全新终端的诞生,例如各类AI BOX、服务型机器人、AI NAS、工业质检等,而全新AI终端需要更长的开发周期,需要将模型、场景与算力深度融合,围绕用户核心痛点,打造系统级能力,同样会在未来逐步落地;最后,伴随Personal Agent的发展成熟、Muse Gadgets等开源硬件开发工具包的推出,端侧AI有望成为云侧AI的物理载体,较低成本的外设类硬件有望快速爆发,我们认为这些碎片化场景的逐步渗透是国内相关龙头公司业绩能够持续快速增长的核心原因之一。

  端侧AI的落地:模型、场景与算力需深度融合,系统级能力是规模化落地的关键

  与云端大模型主要围绕算力集群和模型服务展开不同,端侧AI对软硬件适配、功耗控制、响应时延、系统集成和场景理解提出了更高要求,需要模型、终端与芯片多方协同,其规模化落地并非单一环节能够独立完成。回顾云端AI的发展历程,模型能力的提升扮演关键角色,我们认为端侧同样如此,随着端侧模型能力密度的提升,以及轻量化的发展,端侧通用模型的能力持续突破,例如30B参数级别的小模型智能水平正快速逼近千亿级大模型,3-7B的小模型也能够在本地完成问答、文档处理、视觉语音识别等中难度任务,然而对于行业场景,端侧AI从“通用能力”到“行业价值”的最后一公里仍需模型厂与终端相互协同;

  此外,算力也是端侧体验的重要一环,一颗好用的端侧算力芯片标称算力只是起点,在实际使用中,工具链、内存带宽与实时功耗等也是影响推理体验的关键,为应对端侧AI在终端差异化的部署要求,国内头部SoC公司均在加速产品迭代,同时不断完善工具链以及生态,我们认为在AIoT领域,国内头部SoC具备全球竞争力,而海外头部厂商更侧重云侧AI以及手机、PC等核心消费终端芯片,伴随产品迭代加速,这些国内头部SoC将充分受益端侧AI浪潮,保持快速成长态势。

(文章来源:第一财经)

(原标题:中信建投:端侧有望成为AI的下一个浪潮)

(责任编辑:70)

 
 
 
 

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