抓住時代風口！一天吃透【端側 AI】產業鏈（附各環節龍頭）

01 產業鏈全景圖

02 AI端側解析

端側 AI 本質很簡單 —— 把人工智能的 “大腦” 直接裝到手機、電腦這些終端設備里，讓它們自己就能做計算、給回應，不用凡事都把數據傳到云端求助。核心優勢就三個：反應快、省流量、數據更安全。

2022 年 ChatGPT 橫空出世，像顆重磅炸彈，一下子讓 AI 火遍全球，也實實在在改變了無數人的工作和生活。之后大家用 AI、做數據分析的需求越來越旺，但只靠云端處理的問題慢慢暴露：傳輸速度慢、網絡不穩定就容易卡殼，長期使用的成本還很高。尤其是遇到需要實時做決策的場景，云端的延遲根本跟不上需求。

于是行業開始轉向新方向：把 AI 從云端 “搬” 到設備本地。讓手機、電腦這些終端自己就能運行 AI 模型，既高效又省錢，還能解決安全痛點，這就是端側 AI，也是人工智能未來的核心發展方向。

端側 AI 的邏輯很簡單 —— 把 AI 的 “聰明大腦” 直接塞進手機、電腦這些設備里，不用凡事都往云端跑著要答案。

它的優勢一眼能看清：省錢又省電，就算網絡卡殼、沒信號也能正常用。更關鍵的是，數據全程留在自己設備里，安全和隱私都能攥在自己手里，還能順著你的使用習慣做專屬適配。

03 上游產業鏈--核心硬件

03-1、云端算力芯片（GPU/ASIC）

當前，全球云服務商正瘋狂加碼算力基建投入（CSP即為云服務商） —— 這是因為 AI 使用量（Token 調用量）持續暴漲，對 AI 實時響應的需求猛增，這筆投入也在不斷走高；2025 年第三季度，海外四大云服務商僅在這方面就花了 979 億美元，環比增長 10%，漲勢始終未停。

再看國內，目前我們在算力基建的投入上還處于追趕海外的階段，但字節等頭部企業的 AI 使用量已經接近谷歌體量，這意味著國內算力需求增長極快，而當前的投入相對不足，所以未來幾年國內在這一領域的開支必然會大幅提升。

AI算力的膨脹，已經進入了自我加速的軌道，就像雪球從山頂滾落，越滾越快。驅動這一切的底層硬件，核心就是GPU芯片。2023年，全球GPU市場規模是436億美元，但按照現在的勢頭，到2029年，這個數字預計會飆升到2742億美元。算下來，從2024到2029年，年均復合增長率將穩定在33.2%的高位。

在這個領域，英偉達（NVIDIA）的地位，就好比PC操作系統里的Windows，掌握著絕對的話語權。

數據最能說明問題：2024年上半年，中國AI加速卡的市場出貨量超過90萬張；而早在2022年，英偉達在全球AI芯片市場的份額就超過了80%，在更聚焦的AI加速芯片領域，其占比更是高達95%。在這個賽道上，其他所有玩家加起來，也才剛剛夠到它的腳踝。

國產自研超節點已開始冒頭，“運力” 就像算力的 “載重能力”，是國產算力趕超海外龍頭的核心關鍵。

2025 年下半年，國產超節點方案扎堆亮相 —— 互聯網廠商、交換機廠商、GPU 自研廠商，各家都有亮眼產品陸續發布。接下來國產方案將百花齊放：一方面，華為、曙光等代表的全棧自研路線已推出重磅方案；另一方面，第三方 Switch 芯片廠商綁定互聯網大廠做終端方案的路徑也值得關注。

AI無疑是當下發展的核心，它的前景讓大家對未來世界充滿想象。而人工智能產業鏈上游核心硬件正是發展的基石，各類芯片、設備、電路板等每一個環節不可獲取。很多朋友想要把握這一波歷史性的AI浪潮，卻不知道如何選擇，其實可以關注下科創創業人工智能ETF 景順（159142），它對于產業鏈核心企業都進行參與，幫助普通投資者一鍵理順思路，相當清晰。

03-2、存儲芯片

存儲芯片就是電子設備的 “數據倉庫”，專門負責存數據、讀數據，是關鍵零件。

半導體產品分四大類：分立器件、光電器件、傳感器、集成電路。其中集成電路是核心家族，存儲芯片、邏輯芯片、微處理芯片，都是這個家族里的核心成員：

當前，存儲是典型的強周期板塊，類似大宗商品 ——產品標準化程度高、供給集中，周期屬性極強，本輪周期從 25Q2 啟動上行，有望持續至 26 年全年；25Q2 起存儲價格逐步走高，9 月前靠轉產推動 DDR4 漲價，9 月后則因 HDD 缺貨疊加 AI 推理需求轉向 SSD，進一步帶飛 SSD 價格，而存儲缺貨可能拖累 AI 服務器出貨，下游 AI 客戶對漲價不敏感，使得存儲漲幅超預期，最終形成 “超級周期”。

25Q3 企業級 SSD 因 AI 需求擴至推理端、北美云服務商擴建 AI 基建與服務器，前五品牌營收環比 + 28% 至 65.4 億美元；25Q4 市場轉 “搶貨”—— 供應商產能謹慎致供需缺口，CSP 囤貨避 AI 服務器延誤，預計價漲 25%；政策推動下，本土存儲企業靠技術與本地化縮小差距，份額提升。

03-3、端側 SoC

端側 SoC 是專為 AI 設計的 “全能芯片”，集成處理器、存儲器、AI 模塊等核心組件，讓設備本地直跑 AI，省電高效且小芯片承載強算力，適配端側需求。

全球 SoC 市場預計 2022 年 1548 億美元增至 2032 年 3278 億美元，年均增速約 8%，核心受手機、物聯網設備需求驅動，疊加 AI 普及、5G 加速、邊緣計算推動升級，助力終端提升本地智能計算能力。

03-4、智能傳感芯片/傳感器

端側智能傳感芯片是設備的 “眼睛 + 耳朵 +腦袋”—— 既能采集光、聲、動作等信號，還能在本地完成降噪、識別與分析：比如攝像頭可直做人臉檢測，工業傳感器能當場判定設備故障。

2023 年全球市場規模達 469 億美元，過去幾年年均增長約 10%；預計 2025 年將沖至 710 億美元，市場持續走高。

其未來發展趨勢如下：

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04 中游產業鏈

04-1、市場規模

端側 AI 已駛入高速增長通道，2023 年全球消費設備達 228 億臺，手機、智能家居、PC/PAD 是主力；早期應用集中在安防、車載，2023 年起手機、PC 全面接入 AI，推動行業快速起飛。

中國端側 AI 正加速跑 ——2023 年規模不足 2000 億元，2028 年預計沖 1.9 萬億元，年均增速高達 58%。。其核心增長動力主要來自于如下幾部分：

AI手機、AI眼鏡、AI玩具......可以這么說，未來是屬于“AI+”的時代。在時代風口上，我們能做的有哪些，能把握住的又有哪些呢？

其實，投資一個核心賽道，做一件有長尾效應的事或許值得考慮。科創創業人工智能ETF 景順（159142）在AI領域的布局是具有前瞻性的，對于端側AI的核心藍海賽道也進行了參與，它覆蓋 AI 全產業鏈，跟蹤的科創創業 AI 指數自 2019年底基日以來年化漲幅 17.11%，顯著跑贏大盤，契合 AI 行業紅利下的獨立行情。如果想要從現在就抓住風口，它或許值得投資。

04-2、主流產品-AI手機

根據 IDC 與 OPPO《AI 手機白皮書》，新一代 AI 手機將徹底重構手機產業生態。傳統手機生態是底層是芯片 + 操作系統，上層是 APP 與自有應用；而 AI 手機是 “三層新架構”—— 底層為混合算力供給，中層以大模型為核心，上層是智能體與原生化服務組成的應用層。

國內龐大數據體量是生成式大模型訓練、優化的 “核心燃料庫”，為其發展筑牢基礎。而蘋果、三星等全球頭部廠商，因中文生態與本地法規特殊性，必須與國內獲批的生成式 AI 模型供應商合作，如同外來主體需適配本地規則，使其海內外 AI 部署形成雙軌格局，也為國內市場競爭留出新空間。

2024 是 AI 手機爆發元年，出貨量開啟指數級增長 —— 芯片迭代、用戶場景拓展、端側大模型發展如同三重加速燃料，推動 AI 手機從 2024 年起快速增長。

AI手機市場正迎來爆發式增長。全球出貨量預計將從2024年的2.34億臺躍升至2027年的8.27億臺，實現每兩年翻一番的驚人增速。中國市場同樣迅猛，預計同期將從0.4億臺增至1.5億臺，到2027年占比將過半（51.9%）。這標志著AI正從手機的附加功能，快速轉變為產品的核心標配。

04-3、主流產品-AI眼鏡

AI 智能交互眼鏡是隨身全能助理，集成相機、眼鏡、墨鏡、藍牙耳機功能，不同于側重視覺增強的 AR 眼鏡，主打音頻體驗，覆蓋運動聽歌、戶外導航、工作記筆記等場景，潮牌設計 + 普通眼鏡般輕便，貼合潮流舒適需求，讓科技時尚融入生活。

AI 眼鏡行業踩油門提速：2024 年全球賣了 152 萬臺，Ray-Ban Meta 靠 142 萬臺占了 93% 份額，功能形態也高度集中—— 拍照類產品占 94% 大頭，AR+AI（4%）、純音頻型（2%）都是它帶起來的；AR+AI 是未來方向，加顯示能拓場景，但光學、算力這些卡了技術脖子，消費端普及還得等。

國內 2024 年銷量占全球 3%，星際魅族 MYVU、StarV 等本土玩家深耕技術拓場景，供應鏈調整讓新品 25 年量產，核心技術沒落下。

全球 AI 眼鏡要進黃金期：維深信息測算，2025 年銷量沖 350 萬臺（比 24 年漲 1.3 倍），靠 Ray-Ban Meta 續爆、新機型扎堆和小米三星進場；2030 年預計賣 9000 萬臺，市場規模達 1350 億元。

05 下游產業鏈--應用場景

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