芯片下沉，AI硬件全面开花

芯片下沉，AI硬件全面开花

2026年的AI硬件市场正迎来真正意义上的落地阶段。随着技术的成熟与产业链的完善，AI硬件正在从概念走向规模化应用。

5月11日，字节跳动宣布将2026年的AI资本支出从1600亿元提升至超过2000亿元，增幅超过25%。其中，国产AI芯片获得了更多关注与投入。与此同时，洛图科技预计，2026年中国消费级AI硬件（不包括手机和汽车）市场规模将突破1.27万亿元，到2030年有望达到2.56万亿元。

如果将这些市场数据视作AI硬件产业的“水面之上”，那么支撑这一切的，正是芯片技术的“水面之下”能力。端侧AI芯片作为全球半导体行业增长最快的板块之一，正被AI眼镜、AI耳机、AI玩具等新兴硬件品类所驱动。可以说，AI硬件万亿市场的实现，离不开芯片厂商的技术创新与成本优化。

从云端下沉到终端爆发

AI硬件为何在2026年迎来集中爆发？关键在于端侧算力达到了一个临界点。

高通技术公司执行副总裁卡图赞指出，云端AI在延迟、隐私保护和情境感知方面存在明显瓶颈，使得传统的“请求-响应”交互模式难以满足日常生活中的实时需求。他强调：“强大的端侧AI必须与云端AI协同工作——对于需要即时响应和高度隐私保护的任务，如唤醒词识别、实时翻译和健康监测，应在本地完成；而复杂推理任务则交由云端处理。”

这一理念在2026年的芯片领域得到了广泛实践。高通于3月推出了其可穿戴平台至尊版，这是全球首款可跨WearOS、Android和Linux系统运行的个人AI可穿戴平台，并首次将“至尊版”品牌引入可穿戴领域。该平台基于3nm工艺制程，内置Hexagon NPU与低功耗eNPU双核AI加速架构，支持高达20亿参数模型的本地运行，首个token生成时间缩短至0.2秒，推理速度最高可达每秒10个token。

在此之前，可穿戴芯片仅集成嵌入式NPU，用于关键词侦测和动作识别等基础任务。而至尊版平台则通过引入专用NPU，显著提升了端侧AI的性能上限。

与此同时，芯片架构创新也在加速推进。炬芯科技推出的ATS362X端侧AI音频芯片采用CPU+DSP+NPU三核异构架构，其NPU基于存内计算技术实现的理论算力高达132 GOPS@500MHz，原生能效比达到6.4 TOPS/W@INT8，优化后进一步提升至19.2TOPS/W@INT8。这种设计在保证高强度实时计算能力的同时，显著降低了功耗，完美适配电池供电设备的续航需求。目前，多个国际品牌2026年新款AI音箱均采用了该系列芯片。

瑞芯微则推出了端侧算力协处理器RK182X，具备自主开发的高神经网络算力，支持3B、7B参数级文本型LLM和多模态VLM模型部署。其下一代产品RK1860算力将突破40TOPS，可支持13B参数模型部署；旗舰芯片RK3688也已进入前端设计阶段。此外，面向中阶AIoT市场的RK3572芯片采用8nm先进工艺，集成双核Cortex-A73与六核Cortex-A53架构，内置4TOPS NPU，性能相较上一代提升超100%，典型功耗降低50%以上。

值得关注的是行业趋势的变化。根据IDC发布的《2026年Q1全球端侧AI芯片市场报告》，全球端侧AI芯片出货量同比增长78%，其中旗舰级芯片算力增速放缓至22%，而面向IoT、边缘计算与行业场景的中低端芯片出货量同比增长超110%。东吴证券指出，端侧模型正围绕多模态零延迟交互和算法压缩两个核心方向演进，前者决定用户体验的自然度，后者则影响产品功耗和成本的可行性。当这两条路线在芯片层面实现协同，AI硬件的爆发点才真正到来。

从“听见”到“听懂”的算力下沉

在所有AI硬件品类中，以语音为核心交互方式的设备正迅速崛起，而这背后，是端侧计算能力的持续下沉。

据The Business Research Company数据，预计2026年全球AI耳机市场规模将达74.2亿美元，2030年有望增长至173.4亿美元。增长动力正从“内置大模型”的技术概念，转向实际场景的用户价值。其中，OpenAI推出的代号为“Sweetpea”的AI耳机，由苹果前首席设计官Jony Ive参与设计，首年预计出货量达4000万至5000万部，直接对标苹果AirPods系列。该设备采用2nm制程的智能手机级芯片，大部分AI推理可在本地完成，不再依赖云端。

科大讯飞在这一领域同样表现亮眼。其AI会议耳机Pro3搭载的viaim大脑可自动生成会议标题、要点概览和待办事项，并能根据不同行业定制个性化摘要。在降噪方面，“气导+骨导”双拾音体系已成为专业场景主流方案——骨传导传感器通过采集佩戴者头骨振动，精准锁定人声信号，结合个人声纹特征，实现背景噪音过滤。这一切的实时性要求，均依赖端侧芯片的高效算力与低延迟架构。

芯片厂商对音频领域的投入也印证了其战略价值。恒玄科技专注于低功耗无线计算SoC芯片设计，其BES2700已应用于小米AI眼镜项目；新一代BES2800芯片已在TWS耳机和智能手表中广泛部署；预计2026年上半年将推出BES6000系列芯片，采用A+M核异构架构，重点提升多模态交互体验。

在录音设备领域，以Plaud为代表的AI录音硬件年营收达到2.5亿美元，连续两年增长超10倍，全球销量突破百万台。一款定价899元的AI录音笔，可将“听一小时、整理两小时”的流程压缩为“会后十分钟出纪要”。这一转变依赖于端侧语音识别和自然语言处理能力的下沉。设备需实时执行语音活动检测、说话人分离和关键信息提取等任务，其算力需求虽不及视觉模型，但对功耗极为敏感。炬芯科技ATS362X和恒玄科技BES系列等超低功耗AI音频SoC，正在这一领域发挥重要作用。据预测，2025年全球超低功耗AI语音芯片市场规模约为16.86亿美元，预计2032年将增长至47.66亿美元，恒玄科技、炬芯科技等国内厂商正逐步占据重要市场份额。

AI眼镜从“概念验证”到“芯片驱动”

如果说语音硬件是2026年最明确的增长点，那么AI眼镜则是最能体现“芯片驱动”理念的赛道之一。

IDC预计，2026年中国智能眼镜出货量将达到451万台，同比增长78%；全球出货量突破2300万台。随着Meta和中国品牌加快海外市场布局，2026年全球AI眼镜出货量预计较2025年增长一倍以上，达1700万副。这些增长的背后，是过去18个月内芯片供应链实现的跨越式发展。

高通的骁龙可穿戴平台至尊版在这一过程中发挥了关键作用。该平台采用三级处理架构：本地直接运行20亿参数模型用于轻量任务，复杂任务通过蓝牙或Wi-Fi分流至智能手机运行70亿至100亿参数模型，最难任务则交由云端处理。这种“云-端-本”协同架构在保障续航的同时，显著提升了AI眼镜的端侧AI能力。高通预计，到2027-2028年，个人AI设备将实现规模化发展，最终有望达到百亿级市场规模。

中国芯片厂商同样积极布局。瑞芯微的RK3588、RK3566/RV1106芯片已被用于小米AI眼镜和诠视科技AR眼镜产品，公司预测2026年端侧AI将在AIoT多个领域实现爆发式增长，并进入持续增长阶段。下一代旗舰芯片将重点布局AI眼镜市场。恒玄科技则投入大量研发资源打造AI智能眼镜专用芯片，其6nm自研SoC已应用于多个智能眼镜项目，BES2800芯片也已进入多个终端产品。全志科技的V851及V系列芯片已在AI眼镜和安防等领域实现批量落地。端侧算力的不断下探，正推动AI眼镜从“极客玩具”向“日常必备”加速转变。

情感与无感：AI玩具与智能戒指

AI玩具和智能戒指代表了另一个有趣的硬件方向——情感智能与无感监测。

广东省玩具协会数据显示，2025年国内AI玩具市场规模已达290亿元，预计2030年将突破千亿元，年复合增长率超过20%。2025年以来，AI玩具累计融资金额已超200亿元。真正推动AI玩具实现“质变”的，是芯片层面大模型轻量化部署能力的突破。瑞芯微的端侧算力协处理器与全志科技的AI SoC正在为AI玩具从“语音玩具”向“情感伙伴”转变提供算力支持。

一个值得关注的案例是CES 2026上大热的日本AI萌宠mirumi。该产品没有语音交互和视觉传感器，但通过精准的传感器融合技术，创造出一种“被陪伴”的感知体验。其芯片设计逻辑不同于传统AI芯片，更注重低功耗、高感知精度与长续航。

智能戒指则是“无感智能”的代表之一。2025年全球智能戒指市场约为6.98亿美元，预计2035年将增长至78亿美元，年复合增长率达25.4%。其功能的实现依赖于超低功耗传感器融合芯片的发展。戒指厚度被压缩至2.5毫米，电池容量受限，需在毫瓦级功耗下完成心率监测、加速度检测、蓝牙通信和基本AI推理。高通的骁龙可穿戴平台已展示出面向该类设备的专用AI加速能力，Nordic Semiconductor等厂商则正在将NPU集成到超低功耗蓝牙芯片中，使得穿戴设备的AI推理性能提升15倍、能效提升8倍。

结语

2026年的AI硬件浪潮，已不再停留于大模型的概念炒作，而是真正渗透到芯片、功耗、应用场景和普通用户的日常使用中。从AI耳机、AI眼镜，到智能戒指、情感AI玩具，各类硬件形态的爆发，本质上都依赖于端侧芯片在算力与能效上的突破。云端负责知识库和复杂推理，终端则承担实时交互与隐私保护。云端与终端的协同，已成为行业新常态。

当AI不再需要刻意唤醒、不再依赖云端等待，而是以无感、静默、陪伴的方式融入生活，才真正标志着这场智能革命完成了从技术噱头到大众落地的全过程。

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