模型趋势：轻量化模型能力快速跃迁，单位参数性能和Agent能力同步提升。伴随轻量化、高性能模型持续推出，AI推理任务从云端向边缘和终端设备扩散。以2026年8月发布的Qwen3.8-27B为例，其Intelligence Index与300-3000B级头部模型的差距已缩小至个位数，并在部分编程、办公及Agent基准中超越更大参数模型。苹果、Google等厂商则通过稀疏加载、量化和模型架构优化，进一步降低端侧部署所需的内存与算力。Microduck发布则进一步展示了低成本端侧AI功能的应用潜力，模型研发落地节奏有望进一步加速。
　　算力趋势：端侧算力设备进入密集发布期，个人及办公推理任务有望加快向本地迁移。当前端侧AI一体机主要分为个人AI超算、家庭及个人Agent主机、企业边缘推理设备三类。英伟达DGXSpark、小米AICube、苹果Mac mini及联想AI主机P7等产品整体覆盖30-200B级模型部署能力。相较云端推理，端侧模型推理拥有低时延、隐私保护、离线可用以及高负载下成本更低等优势。随着小参数模型性能提升，本地知识库、软件开发、内容生成等任务有望率先迁移至端侧。
　　产业趋势：芯片、终端与应用场景协同升级，从技术验证走向商业化落地。1）苹果：依托自研芯片、端云模型、Apple Intelligence和Siri AI构建软硬件闭环，并逐步向操作系统级模型调度与Agent开发平台演进。2）小米：发布玄戒O3、O100、D100及AICube，完善手机、汽车、家庭AIoT和本地大模型算力布局。3）爱芯元智：AI推理产品矩阵覆盖0-1000+TOPS算力，26H1终端计算业务驱动高增，27-28年智驾业务放量可期，同时布局边缘大算力芯片适配端侧AI场景。4）瑞芯微：通过“主芯片+协处理器”架构切入AIBox、NAS及机器人等场景。5）海康威视：建立“设备—边缘—中心云”架构，已在城市、工业和企业场景广泛落地。
　　市场预测：中国AI推理芯片预计保持高增，端侧一体机场景放量可期。根据灼识咨询，2024-2030年全球AI推理芯片市场规模预计由6067亿元增至30696亿元，CAGR为31%；其中云侧和边缘推理市场CAGR分别为36%和42%，高于端侧的20%。同期中国市场规模预计由1608亿元增至11664亿元，CAGR为39%，全球市场份额有望由27%提升至38%。中国边缘AI盒及一体机推理芯片出货量预计由80万颗增至1210万颗，CAGR达57%；对应市场规模由6亿元增至57亿元，CAGR为44%。
　　投资建议：端侧AI有望成为轻量化模型能力提升后的重要算力增量方向。小参数模型正在跨越本地任务的可用性门槛，叠加端侧算力设备集中发布，个人及办公Agent需求有望率先落地。建议关注具备端侧软硬件生态和终端入口优势的公司。
　　风险提示
　　第一，宏观经济波动风险。若宏观经济出现不利波动，或将影响公司业务发展、产业变革及新技术落地进程。
　　第二，下游需求不及预期的风险。若下游AI需求不及预期，相关企业的AI研发投入增速或低于预期，以致行业增长不及预期。
　　第三，核心技术突破不及预期的风险。AIGC相关产业技术壁垒较高，若AI大模型、AI芯片等关键技术研发进展不及预期，或将制约产品性能提升，延缓商业化落地及产业发展进程。
　　第四，行业竞争加剧。随着AI技术快速迭代与应用普及，若行业竞争加剧，或将导致芯片及AI算力相关业务的利润率下降。
　　第五，测算误差风险。相关测算基于一定假设，若实际需求、产品价格及技术迭代节奏等与假设不符，或基础数据存在统计口径差异，测算结果或与实际情况存在偏差。