全球AI终端市场竞争格局调研报告

AI智能终端是指集成了人工智能技术，能够执行复杂任务、提供智能化服务和交互体验的电子设备。这些终端通过内置的AI算法和硬件支持，实现了语音识别、图像处理、自然语言理解、预测分析等功能，从而提升了用户体验和设备的性能。按照设备类型，AI智能终端可以分为AI手机、AI个人电脑、AI可穿戴设备、AI智能家居设备等等（注：本报告的统计对象集中于端侧搭载了满足AI算力需求的芯片，并加载了深度学习AI功能的终端设备。由于目前AI芯片在汽车领域的应用还未完全落地，故本报告暂未统计汽车领域）。

根据QYResearch的统计及预测，2025年全球AI终端市场销售额达到了8481.2亿美元，预计2032年将达到76006.05亿美元，年复合增长率（CAGR）为37.33%（2026-2032）。

发展机遇

未来五年，AI芯片的能效比将持续快速提升，这意味着在相同的功耗和体积约束下，终端设备可以运行参数规模更大、能力更强的AI模型。到2025年，旗舰手机已经能够运行约一百亿参数的模型，而到2030年前后，同样的功耗下可运行的模型参数有望提升一个数量级。这将使得端侧AI的能力从目前的“辅助写作、简单图像处理”跃升到“复杂逻辑推理、长视频理解、实时语音克隆”等水平。更重要的是，能效的提升使得中低端终端也能具备过去只有旗舰机才有的AI能力，极大拓宽了AI终端的受众群体。预计未来五年内，全球在售的智能手机中具备端侧AI能力的比例将从当前的大幅增长至接近全面覆盖，几乎每一部新出厂的手机、平板、PC都将被标注为AI终端，市场总量达到数十亿台级别。

生成式AI在终端上的应用将从工具型向代理型演进。未来五年，我们将会看到真正的“AI代理”——一种可以代表用户自主执行多步骤任务的AI软件实体。例如，用户对AI代理说“帮我规划一次周末去杭州的旅行，预算三千元”，代理会自动查询高铁票、酒店、景点门票、餐厅，根据历史偏好筛选，生成完整方案并等待用户确认后完成预订。这种代理型AI需要调用多个应用程序和在线服务，对终端的算力、内存和续航提出了更高要求，同时也需要终端操作系统开放更深层次的接口。最先实现这一能力的终端厂商将获得巨大的差异化优势，而用户会像当年从功能机切换到智能机一样，从常规智能终端切换到代理型AI终端，形成新一轮增量换机潮。

隐私计算与端侧AI的结合将催生全新的商业模式。长期以来，许多企业希望利用用户数据训练个性化模型，但受限于隐私法规和数据采集成本。未来五年，基于联邦学习的端侧训练技术将成熟普及——用户的终端在本地利用自己的数据训练模型，只把加密的模型更新参数而非原始数据上传至云端聚合。这既保护了用户隐私，又使得AI模型能够针对每个用户深度个性化。基于这种技术，可以出现“数据不出设备、模型持续进化”的AI服务，用户愿意为这种既安全又智能的体验付费订阅。这将为终端厂商和服务提供商开辟持续性的软件和服务收入，使AI终端从一次性硬件销售转变为长期的服务触点，显著提升行业盈利质量。

边缘计算基础设施的完善将催化AI终端在企业物联网和智慧城市中的大规模部署。未来五年，5G-Advanced和6G网络的建设将提供低至毫秒级的端到端延迟以及海量连接能力。企业可以在工厂、仓库、商场、医院等场景内部署大量AI终端（如智能摄像头、智能传感器、可穿戴巡检设备），这些终端在本地实时处理数据并只上传关键结果，极大减轻了网络负载和云端计算压力。例如，智慧工厂中的AI巡检终端可以实时识别设备异常并发出警报；智慧医院中的AI护理终端可监测患者跌倒风险并通知护士站。这类垂直场景对AI终端的需求量将远超消费电子市场，且对设备的可靠性、功耗和成本有严格约束，能够满足这些要求的供应商将获得长期稳定的订单。

AI终端的标准化与互操作性将推动生态繁荣。目前不同品牌的AI终端之间的能力互不兼容，用户的AI助理无法在更换品牌后迁移学习成果，应用开发者需要为不同硬件适配多套AI接口。未来五年，行业联盟和标准化组织将推动端侧AI接口的统一，包括模型格式、推理引擎、安全沙箱等。一旦标准化达成，AI应用可以一次开发、多品牌终端运行，用户的学习数据也可以在授权前提下跨品牌迁移。这将极大降低开发者的适配成本，吸引海量应用开发者涌入AI终端生态，形成类似当年移动互联网应用商店爆发式增长的态势。同时，标准化使得中小终端厂商也能借助通用AI框架提供有竞争力的产品，打破头部厂商的算力垄断，推动市场充分竞争，最终惠及消费者。