从技术演进来看，端侧AI的兴起源于大模型技术的成熟与终端算力的提升。过去，AI应用多依赖云端计算，但随着用户对实时交互、数据安全的需求增长，将模型部署在手机、汽车、IoT设备等终端成为必然趋势。这一过程中，芯片厂商需要优化算力架构，适配端侧模型的轻量化需求；算法企业则需推动模型压缩、量化等技术，让大模型能在有限算力的终端上高效运行；终端厂商则要整合软硬件能力，打造差异化的AI应用场景。
从市场空间来看，全球智能终端存量庞大，端侧AI的渗透将为产业链带来新的增长动能。比如智能手机领域，AI功能已成为旗舰机型的核心卖点；智能汽车领域，座舱AI、自动驾驶辅助等功能对端侧算力的需求持续提升；智能家居、工业物联网等场景也在加速AI的端侧部署。
但同时，端侧AI赛道也面临诸多挑战：技术上，如何在有限算力下实现模型性能的平衡仍需突破；市场上，行业标准尚未统一，不同终端的适配成本较高；竞争上，头部企业凭借技术积累和生态优势占据主导，中小企业突围难度较大。这就是预期差所在。可以关注中科创达，全志科技等相关公司机会。
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