芯片下沉，AI硬件全面开花

芯片下沉，AI硬件全面开花

2026年，AI硬件市场正迎来一个以“落地”为核心特征的发展阶段。多家企业和机构的最新动向表明，AI硬件正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资本支出计划从1600亿元上调至超过2000亿元，增幅超过25%，其中重点资金流向国产AI芯片研发。洛图科技则预测，2026年中国消费级AI硬件市场（不含手机与汽车）规模将突破1.27万亿元，并在2030年达到2.56万亿元。

如果将这些数据视为AI硬件市场的“水面以上”，那么芯片则构成其背后的“水面以下”。端侧AI芯片作为全球半导体领域增长最快的细分之一，正受到AI眼镜、AI耳机、AI玩具等新兴硬件品类的强烈推动。可以说，没有芯片厂商在技术突破和成本控制方面的努力，AI硬件的万亿级市场蓝图难以实现。

从云端下沉到终端爆发

2026年AI硬件的集中爆发，背后的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曾指出，传统云端AI正面临延迟、隐私与情境感知不足的问题，难以满足日常交互的细腻需求。他强调，“在需要即时响应、高隐私保护或情境感知的场景中，如唤醒词识别、实时翻译和健康监测，应在设备端完成；而复杂推理任务则可以交由云端处理。”

这一理念在2026年的芯片市场上得到了广泛实践。高通在3月发布了首款跨WearOS、Android与Linux系统的AI可穿戴平台——骁龙可穿戴平台至尊版。该平台采用3nm工艺，集成专用Hexagon NPU与低功耗eNPU双核架构，端侧可运行高达20亿参数的模型，首个token生成时间压缩至0.2秒，推理速度最高可达10个token/秒。此前，可穿戴设备多依赖嵌入式NPU，仅支持关键词识别或动作检测等基础功能；此次发布标志着端侧AI性能的显著提升。

与此同时，芯片架构创新也在加快。炬芯科技推出的ATS362X端侧AI音频芯片采用CPU+DSP+NPU异构设计，基于存内计算技术，NPU理论算力达132 GOPS@500MHz，原生能效比为6.4 TOPS/W@INT8，优化模型后可达19.2TOPS/W@INT8。这种高能效表现使其成为电池供电设备的优选方案，目前已被多家国际品牌用于2026年新款AI音箱。

瑞芯微也推出端侧协处理器RK182X，具备自研高神经网络算力，能够支持3B、7B等主流文本型LLM和多模态VLM模型的本地部署。下一代RK1860算力将提升至超过40TOPS，支持13B参数模型，旗舰级RK3688芯片目前正推进前端设计。此外，瑞芯微还推出了面向AIoT市场的RK3572，采用8nm制程，集双核A73与六核A53架构，并内置4TOPS NPU，相比上一代，性能提升超100%，功耗降低50%以上。

值得注意的是，市场趋势正在向中低端AI芯片倾斜。根据IDC最新报告，2026年全球端侧AI芯片出货量同比增长78%，但高端芯片增速放缓至22%，而面向IoT、边缘计算和行业应用的中低端芯片出货量同比增长超过110%。东吴证券指出，未来端侧模型的发展将聚焦于多模态交互和算法压缩两个方向——前者提升用户体验的自然度，后者决定产品功耗与成本的可行性。当这两者在芯片层面协同实现，AI硬件的临界点才算真正到来。

从“听见”到“听懂”的算力下沉

在各类AI硬件中，语音交互产品正处于领跑位置，而推动其发展的核心正是计算能力从云端下沉至终端。

根据The Business Research Company数据，2026年全球AI耳机市场规模达74.2亿美元，预计2030年将增至173.4亿美元。这一增长正在由实际场景价值而非技术标签驱动。以OpenAI开发的“Sweetpea”AI耳机为例，由苹果前首席设计官Jony Ive主导设计，首年预计出货量达4000万至5000万台，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，多数AI推理任务可在本地完成，减少了对云端的依赖。

科大讯飞的AI会议耳机Pro3同样表现出色，其viaim大脑可自动生成会议标题、要点摘要和待办事项，并根据不同行业定制内容。在降噪和拾音方面，“气导+骨导”双拾音方案已成主流——骨传导传感器通过头骨振动捕获人声信号，从源头过滤背景噪音，再结合用户声纹特征，所有处理都依赖于端侧芯片的高能效与低延迟。

芯片厂商对音频市场的重视也反映了其战略价值。恒玄科技推出的BES2700 SoC已应用于小米AI眼镜，BES2800则广泛用于TWS耳机和智能手表。新一代BES6000系列预计于2026年上半年送样，采用A+M核异构架构，专注于提升多模态交互体验。

在录音设备方面，Plaud的AI录音硬件年营收已达2.5亿美元，连续两年增长10倍，销量突破百万台。其AI录音豆可将“录音一小时、整理两小时”的工作压缩至“会后十分钟出纪要”。这类产品依赖于端侧语音识别和自然语言处理能力的下沉。尽管算力需求低于视觉模型，但对能效要求极高。炬芯科技ATS362X、恒玄科技BES系列等低功耗AI音频SoC，正成为该类设备的重要支撑。

AI眼镜从“概念验证”到“芯片驱动”

如果说语音硬件是2026年增长最明确的领域，那么AI眼镜则是最能体现“芯片驱动”逻辑的赛道。

IDC数据显示，2026年中国智能眼镜出货量达451万台，同比增长78%，全球出货量突破2300万台。在Meta与多家中国品牌的推动下，AI眼镜市场有望实现翻倍增长。这一趋势背后，是过去18个月内芯片供应链的显著进步。

高通的骁龙可穿戴平台至尊版成为推动AI眼镜发展的重要力量。该平台采用“云-端-本”三级算力架构，将任务分配给最合适的节点：本地运行轻量模型用于快速响应，中等任务交由智能手机处理，复杂任务则上传至云端。这种架构在保证续航的同时，显著提升了端侧AI能力。高通预计，2027至2028年，个人AI设备将实现规模化，最终有望达到百亿级市场规模。

国内芯片厂商也在这一领域积极布局。瑞芯微的RK3588、RK3566和RV1106芯片已应用于小米AI眼镜和诠视科技AR眼镜项目。该公司预计，2026年端侧AI将在AIoT多个细分领域迎来爆发，并进入持续增长阶段。恒玄科技则投入大量研发资源，为AI眼镜打造专属芯片，其BES2800 SoC已被多个项目采用。全志科技的V851和V系列芯片也已广泛应用于AI眼镜及安防等领域。

情感与无感，AI玩具与智能戒指

AI玩具和智能戒指则代表了另一个发展方向：情感化智能与无感监测。

根据广东省玩具协会数据，2025年中国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，该领域累计融资超200亿元。真正推动“质变”的，是端侧大模型轻量化部署能力的提升。瑞芯微、全志科技等厂商提供的端侧算力解决方案，正助力AI玩具从“语音交互”向“情感陪伴”转型。

CES 2026上走红的日本AI萌宠mirumi便是典型案例。它不依赖语音或视觉交互，而是通过提供“被陪伴感”来建立情感连接。其芯片策略不同于传统的高算力方向，而是聚焦于低功耗、高精度传感器融合和长续航。

智能戒指作为另一种“无感智能”设备，其全球市场2025年约为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%。这些设备需要在超低功耗下完成心率监测、加速度检测、蓝牙通信和基本AI推理。高通的可穿戴平台已展示对这类设备的AI加速能力，Nordic Semiconductor等厂商也在将NPU集成到超低功耗蓝牙芯片中，使得AI推理性能相比CPU方案提升15倍，能效提升8倍。

结语

2026年的AI硬件热潮，已不再围绕概念炒作，而是真正落地于芯片、功耗、应用场景与用户生活之中。无论是AI耳机、AI眼镜，还是智能戒指与情感型AI玩具，其爆发的核心支撑均来自端侧芯片的算力与能效突破。云端承担复杂知识处理，终端负责实时交互与隐私保护，两者的协同已成为行业常态。当AI不再需要刻意唤醒，而是以静默、无感的方式融入日常，这场智能革命才算真正完成从技术到大众的转化。

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