端侧大模型与AI应用成下半年焦点，九方智投侯文涛提示投资主线

从云端到终端：端侧大模型投资逻辑升温

在近期由第一财经推出的“首席策略荟”栏目中，九方智投知名策略师侯文涛公开表达了其对下半年科技板块投资机遇的研判。他明确提到，投资者可重点关注大模型、AI端侧以及AI应用三大方向。这一观点的提出，正值全球人工智能产业从“技术验证”迈向“规模落地”的关键转折期，与行业演进节奏形成呼应。 所谓AI端侧，通常指将人工智能推理能力从云端数据中心下沉到智能手机、个人电脑、智能汽车及物联网设备等终端硬件上运行。这一趋势的核心驱动力在于用户对响应延迟、数据隐私及离线可用性的要求不断提升。对于芯片与终端设备制造商而言，端侧AI意味着新的算力部署需求和硬件升级周期。结合侯文涛的观察，该领域在下半年可能产生结构性投资机会，但具体进展还有待相关公司财报和产品发布节奏的进一步确认。

大模型竞争进入下半场，应用落地成为关键考验

大模型行业在经历多轮资本投入与技术迭代后，目前参与者数量与模型参数规模均呈现显著扩张。据中国信通院2025年发布的研究报告显示，我国大模型相关企业和机构已超过200家，其中相当比例聚焦于行业垂直应用。与此同时，全球范围内的开源模型生态也持续丰富，使得底层模型能力趋于同质化，企业之间竞争的重点正逐步从单一模型能力比拼，转向具体业务场景中AI解决方案的交付效率与成本控制。 侯文涛所提示的“大模型”投资机遇，或许正是基于这一转型背景。对于二级市场投资者而言，具有清晰商业化路径、垂直行业数据积累以及成熟客户资源的AI应用服务商可能具备更强的业绩兑现能力。而在基础大模型层面，训练与推理所需的算力基础设施投入依然高企。根据国际数据公司IDC在其2026年初发布的全球AI市场预测，到2027年全球企业在生成式人工智能解决方案上的支出预计将突破2000亿美元，2024至2027年的复合年增长率预估超过30%。这一数据可作为评估大模型上下游产业链长期空间的重要参考。

AI芯片与算力：支撑端侧智能化的隐性基础设施

无论大模型应用如何演进，算力始终是AI产业不可或缺的底层支撑。尤其在端侧智能化场景中，对推理芯片的能效比和单位功耗算力要求极为严格。目前行业普遍采用的神经处理单元（NPU）已成为新一代旗舰手机、汽车域控制器及边缘服务器中的标准配置。在汽车领域，端侧大模型正加速融入智能座舱与自动驾驶辅助系统，为语音交互及环境感知提供实时处理能力，上述趋势与本次新闻提及的关键词方向基本一致。 放眼AI芯片的整体市场格局，其规模扩张速度令人瞩目。据市场研究机构Gartner在2025年第四季度发布的全球半导体市场预测，2026年全球AI芯片市场规模预计将达到约1200亿美元，较2025年增长超过25%。此外，中国半导体行业协会（CSIA）在2026年年中发布的数据显示，2025年中国AI芯片市场规模已达到约900亿元人民币，同比增长估算接近20%。这些行业背景数据，有助于市场在理解侯文涛的投资观点时，建立对AI端侧趋势背后硬件基础的宏观认知。当然，前述数据均为行业统计或预测值，并不等同于本次新闻当事人公布的信息。

数据参考

• 中国大模型企业数量：超过200家，来源：中国信通院，2025年研究报告。
• 全球生成式AI支出预测：到2027年将突破2000亿美元，2024-2027年复合年增长率预计超30%，来源：IDC，2026年初预测。
• 全球AI芯片市场规模预测：2026年预计达到约1200亿美元，较2025年增长超25%，来源：Gartner，2025年第四季度预测。
• 中国AI芯片市场规模：2025年约900亿元人民币，同比增速估算接近20%，来源：中国半导体行业协会（CSIA），2026年年中发布。
• 本新闻确认信息：九方智投侯文涛建议下半年关注大模型、AI端侧、AI应用投资机遇；该观点发布于第一财经“首席策略荟”栏目，发布时间为2026年8月1日。 #AI端侧 #大模型 #AI应用 #算力芯片