从云端到终端：此芯科技在WAIC展示端侧AI新路径，智能体“上芯”成趋势

2026年7月18日，上海世界人工智能大会（WAIC）进入第三天。在此次大会上，国产芯片厂商此芯科技展出的终端AI芯片方案引发关注。其核心观点是：AI不应仅存在于云端数据中心，更应走入每一台个人设备。 这一主张触及当前AI产业的核心瓶颈——算力与功耗的平衡，以及AI应用能否真正规模化落地。

端侧AI为何成为必争之地？

过去两年，全球AI产业的投资重心高度集中于云端GPU集群与大规模训练模型。据IDC 2025年发布的预测，全球AI服务器市场在2025年超过560亿美元，其中云端AI服务器占比超过80%。然而，随着AI应用场景从生成文本、图像转向实时交互、隐私敏感的本地任务（如语音助手、智能驾驶舱、PC端Agent），将推理计算完全依赖云端带来了成本、延迟和隐私三重挑战。 在此背景下，端侧AI（On-Device AI）芯片成为兵家必争之地。根据Gartner在2026年1月的估算，全球端侧AI推理芯片市场规模可能在2026年达到120亿美元，较2023年的45亿美元实现接近翻倍的增长。此芯科技在WAIC展示的方案，正是瞄准了这一市场缺口：通过将神经网络处理单元（NPU）集成进面向PC与平板设备的ARM架构SoC，使设备可以本地运行参数量达70亿级别的AI大模型，而不依赖云端算力。

“智能体”落地设备：芯片架构与生态重构

此芯科技在WAIC上具体展出的技术细节，虽未公开精确的算力数字或量产时间表，但其展示的“端侧AI智能体”概念，指向了当前半导体产业的一个明确趋势：芯片设计正从单纯的“算力堆砌”转向“功能与生态整合”。 传统上，PC与移动设备的SoC主要衡量CPU与GPU性能；但从2024年起，高通、苹果、联发科均在其旗舰移动芯片中大幅提升了NPU比重。据WSTS（世界半导体贸易统计组织）2026年2月的数据，2025年全球SoC中集成NPU的出货量占比已达38%，有望在2026年突破50%。此芯科技若成功将ARM服务器芯片领域积累的能效比经验下放至终端设备，可能在功耗控制与兼容性上形成差异化优势。 值得关注的是，端侧AI的大规模部署还面临软件生态瓶颈。目前主流的AI推理框架（如ONNX Runtime、TensorFlow Lite）多针对高通、苹果的私有NPU协议进行优化。此芯科技若要“让智能体走进每台设备”，可能需要在开源底层计算库上进一步适配，其产品能否广泛支持主流操作系统和AI框架，仍有待后续产品实测验证。

产业影响：从服务器“降维”到终端，ARM架构的机会与挑战

此芯科技布局终端AI芯片，并非凭空切入。该公司此前的主要方向是ARM架构服务器芯片，面向云计算市场。从云端服务器“降维”到终端设备，其技术迁移路径在物理层面存在合理性：ARM架构天然的能效优势，在电池供电的终端设备上更为明显。 但这一转型同样面临激烈竞争。在PC与平板市场，苹果自研M系列芯片已通过统一内存架构（UMA）实现了高效的端侧AI推理；高通骁龙X Elite系列则积极与Windows OEM厂商合作。据Mercury Research 2026年第一季度的统计，在x86仍然主导的PC市场，ARM架构笔记本出货量在2025年全年约占总量的14%，较2024年的9%有明显提升，预计2026年可能进一步攀升至20%左右。此芯科技若想在已有先行者的市场中立足，其产品的AI原生设计、功耗表现以及OEM伙伴招募情况，都将成为关键变量。 此外，端侧AI的普及还可能间接影响云端算力需求的结构。更多本地推理将释放云端GPU用于更复杂的模型训练与微调任务，从而优化整个AI算力栈的成本分布。 不过，当前这一趋势仍处于早期阶段，具体影响有待市场数据进一步确认。

数据参考

• 全球AI服务器市场规模：IDC，2025年预测，全球AI服务器市场超过560亿美元，云端AI服务器占比超80%。
• 端侧AI推理芯片市场规模：Gartner，2026年1月估算，2026年可能达到120亿美元，2023年为45亿美元。
• SoC集成NPU出货占比：WSTS，2026年2月数据，2025年为38%，2026年可能突破50%。
• ARM架构笔记本出货占比：Mercury Research，2026年Q1统计，2025年全年约14%，2024年为9%，预计2026年可能攀升至20%左右。 #此芯科技 #端侧AI #ARM芯片 #AI芯片