一、AI端侧是什么：便携式的“聪明大脑”

　　AI端侧，即人工智能端侧计算，是指将人工智能算法和模型部署在本地终端设备上，实现本地化的数据处理、分析和决策。与传统的云端AI相比，端侧AI强调在设备本地完成计算任务，无需依赖远程服务器或云平台。一句话总结：AI端侧就是把AI能力“下沉”到设备本地，让设备更聪明、更快速、更私密。

　　如果形象的理解：端侧 AI 相当于把一颗“会思考的大脑”塞进手机、电脑等硬件。它不再事事向云端“举手提问”，于是省下流量、电量和费用；信号差甚至断网也能照常工作。数据本地留存，既防泄露又能按你的习惯悄悄“长”成专属模型。这些甜头让它迅速蹿升为 AI 进化的下一站。

　　二、为什么AI需要"下沉"到端侧

　　毫秒级低时延：数据本地闭环，无需经过“采集—压缩—传输—云端推理—回传—解析”全链路，典型端到端时延从数百毫秒降至十毫秒级，满足实时控制、交互类业务对“即时反馈”的刚性需求。在智能手机上，本地AI可在100毫秒内完成人脸识别解锁，而云端方案可能需要500毫秒以上。

　　稳定性和可靠性提升：因为摆脱网络抖动、拥塞与断网风险，在隧道、矿井、远海、高空等弱网/无网环境中仍可保持AI功能持续在线，提升系统与业务连续性。比如：车辆进入隧道，GPS和4G信号丢失，端侧AI继续提供车道线检测和碰撞预警。

　　数据合规与隐私安全：传统云端AI的隐私保护依赖于"用户信任"，但这种信任正在被频繁的数据泄露事件消耗。而当涉及个人隐私或敏感数据的场景（如医疗、金融、智能家居）时，用户往往不希望数据上传至云端。端侧AI可以本地处理数据，避免隐私泄露风险。

　　三、海内外大厂轮番“出招”，相关基金“聚焦”AI端侧产品全产业链

　　近期，海内外大厂轮番“出招”，11月27日正式发布首款自研夸克AI眼镜，该产品深度整合千问大模型与阿里生态服务，具备导航、支付、AI问答等功能；12月1日，字节跳动联合中兴通讯推出搭载豆包手机助手技术预览版的努比亚M153工程样机并少量发售，受利好催化，当日中兴通讯股价涨停；国外方面，无论是OpenAI还是谷歌等科技巨头亦有多款智能终端等产品的发布。

　　以手机市场为例，据Counterpoint预测，至2027年全球AI 手机渗透率有望达到43%，相比2024年提升32%；IDC预计2027年中国AI手机渗透率将达52%，相比2024年提升39%。

　　从产业逻辑出发，端侧AI是未来规模化扩展及应用落地的重点。当前AI处理重心主要集中在云端，各大科技巨头将研发聚焦在云端大模型的开发迭代上，而随着参数规模的迅速扩大，能耗增加、成本高企的现状一定程度上限制了后续AI应用的变现和拓展；同时，可靠性及数据安全等问题引发关注。在此背景下，将部分算力下沉至端侧，与用户规模庞大的移动端设备相结合，或成为应用端落地的重点方向。