芯片下沉，AI硬件全面开花
2026年的AI硬件市场正在经历一场深刻而具体的转变。从概念走向落地，从实验室走向消费者的日常生活，AI硬件正在书写属于它的现实篇章。
5月11日，字节跳动宣布将2026年的AI资本开支计划从1600亿元上调至超过2000亿元人民币，增幅超过25%。其中，相当一部分资金将聚焦于国产AI芯片的研发和部署。与此同时，洛图科技预计，2026年中国消费级AI硬件市场（不包括手机和汽车）规模将突破1.27万亿元，到2030年有望达到2.56万亿元。
如果将这些数字看作AI硬件产业的“水面之上”，那么真正托起这一切的，是芯片技术的突破与成本的下降。端侧AI芯片正成为全球半导体行业增长最快的领域之一。AI眼镜、AI耳机、AI玩具等新兴硬件对端侧芯片的需求持续增长。可以说，没有芯片厂商在技术层面的持续创新，AI硬件的万亿级市场便无从谈起。
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从云端下沉到终端爆发
AI硬件为何在2026年迎来爆发？答案藏在“端侧算力临界点”的实现之中。
高通技术公司执行副总裁卡图赞指出，云端AI正面临延迟、隐私与上下文缺失等瓶颈，传统的“请求-响应”模式难以适配日常使用需求。他强调：“端侧AI需要与云端AI相辅相成——在需要即时反馈、高隐私性或情境感知的场景中，如唤醒词检测、实时翻译和健康监测，设备端应具备处理能力；而复杂推理任务则可以交由云端。”
2026年，这一理念在芯片领域得到了广泛实践。高通在3月推出了全球首款可跨WearOS、Android和Linux系统运行的AI可穿戴平台——骁龙可穿戴平台至尊版。该平台基于3nm制程工艺，配备Hexagon NPU与低功耗eNPU双核AI加速架构，支持端侧运行最高20亿参数的模型，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。此前，可穿戴设备的AI处理能力主要集中于关键词识别和动作检测等“始终开启”任务，而这款平台则通过专用NPU显著提升了端侧AI的处理上限。
与此同时，芯片架构的创新也在加快。炬芯科技推出的ATS362X端侧AI音频芯片采用CPU+DSP+NPU三核异构架构，其NPU基于存内计算技术，理论算力达到132 GOPS@500MHz，原生能效比为6.4 TOPS/W@INT8，经模型优化后可提升至19.2 TOPS/W@INT8。该芯片已应用于多个国际品牌的2026年新款AI音箱。
瑞芯微推出的端侧协处理器RK182X具备自主神经网络处理能力，支持3B、7B参数级别的文本型LLM和多模态VLM模型部署。下一代产品RK1860的算力将突破40TOPS，支持13B参数模型。此外，瑞芯微还在推进旗舰芯片RK3688的前期设计，并推出了面向中阶AIoT市场的8nm制程RK3572，集成双核Cortex-A73与六核Cortex-A53架构，内置4TOPS NPU，相比上一代产品，性能提升超100%，典型场景下功耗降低超过50%。
值得注意的是，行业风向正在发生根本转变。根据IDC《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%，但旗舰芯片算力增速仅22%，而面向IoT、边缘终端和行业应用的中低端AI芯片出货量同比激增110%。东吴证券指出，端侧模型的发展聚焦于多模态实时交互和算法压缩两大方向——前者影响用户体验的自然性，后者决定产品功耗和成本的可行性。当这两方面在芯片层面得到同步突破，AI硬件才算真正迈入临界点。
02
从“听见”到“听懂”的算力下沉
在所有AI硬件产品中，以语音为核心交互方式的产品正成为增长最快的领域之一。推动这一趋势的，正是计算能力从云端向终端的转移。
据The Business Research Company数据，2026年全球AI耳机市场规模预计达74.2亿美元，2030年有望突破173.4亿美元。增长的核心动力已从“内置大模型”的概念标签，转向实际应用场景的价值创造。例如，OpenAI推出的首款AI耳机“Sweetpea”由苹果前首席设计官Jony Ive操刀，首年预计出货量达4000万至5000万部，直接对标苹果AirPods。该设备搭载2nm制程的智能手机级芯片，大部分AI推理任务可在本地完成，无需依赖云端。
科大讯飞在AI会议耳机领域同样表现亮眼。其Pro3系列搭载viaim大脑，可自动生成会议标题、要点摘要及待办事项，并支持金融、法律等行业特性定制。在降噪与拾音方面，已普遍采用“气导+骨导”双模拾音系统。其中，骨传导传感器通过捕捉佩戴者头骨振动来提取人声，从源头过滤背景噪音，并结合预存声纹特征，这一切都需要端侧芯片具备低延迟、高算力的处理能力。
音频芯片厂商对这一市场的投入进一步佐证了其战略价值。恒玄科技专注于低功耗无线计算SoC，其BES2700已应用于小米AI眼镜项目；BES2800则被广泛用于TWS耳机和智能手表。公司预计在2026年上半年推出BES6000系列，采用单芯片A+M核异构架构，专注于多模态交互体验的提升。
在AI录音设备方面，Plaud的年营收达到2.5亿美元，连续两年实现10倍增长，全球销量突破百万台。一款定价899元的AI录音豆，将“听一小时、整理两小时”的工作量压缩至“会议后十分钟出纪要”。这一转变依赖于端侧语音识别和自然语言处理能力的提升。早期录音笔仅支持线性录音，而AI化后，设备需要实时进行语音活动检测、说话人分离、关键信息抽取等任务。虽然其算力需求低于视觉模型，但电池供电设备对芯片的能效比要求极高。炬芯科技和恒玄科技的低功耗AI音频SoC，正是满足这一市场需求的关键。
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AI眼镜从“概念验证”到“芯片驱动”
如果说语音设备是2026年AI硬件最确定的增长方向，那么AI眼镜则是芯片驱动命题最鲜明的体现。
IDC预测，2026年中国智能眼镜市场出货量将达到451万台，同比增长78%；全球出货量有望突破2300万台。Meta和中国本土品牌在海外市场的拓展带动了全球AI眼镜的爆发式增长，2026年出货量预计将较2025年翻倍，达到1700万副。
高通骁龙可穿戴平台至尊版是推动这一增长的核心动力之一。该平台采用三级计算分配架构，本地运行20亿参数模型处理轻量任务，复杂任务则通过蓝牙或Wi-Fi分流至智能手机进行70亿至100亿参数模型推理，最难任务才上传至云端。这种“云-端-本地”协同架构，使得AI眼镜在保持长续航的同时实现强大的端侧AI能力。高通预计，到2027-2028年，个人AI设备将实现规模化应用，有望达到百亿级市场。
中国芯片厂商在AI眼镜领域同样迅速布局。瑞芯微的RK3588、RK3566和RV1106已作为主控芯片应用于小米AI眼镜和诠视科技AR眼镜。公司预测，2026年端侧AI将在AIoT多个领域迎来多点爆发，并进入持续增长期。恒玄科技则投入大量资源研发专用芯片，其6nm BES2800已在多个智能眼镜项目中落地。全志科技V851及V系列芯片已在AI眼镜和安防领域实现批量应用。端侧算力的持续优化，正加速推动AI眼镜从“极客玩具”走向“日常必备”。
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情感与无感：AI玩具与智能戒指
AI玩具与智能戒指则体现了另一种方向：情感智能与无感监测。
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20%。2025年以来，该领域累计融资超过200亿元。AI玩具的“质变”源于芯片层面对大模型轻量化部署能力的突破。瑞芯微与全志科技的端侧协处理器和AI SoC芯片，正在为AI玩具从“语音互动”迈向“情感陪伴”提供算力支持。
一个典型的案例是CES 2026上广受关注的日本AI宠物“mirumi”。该设备没有语音交互和视觉传感器，而是专注于营造“被陪伴”的感知体验。其背后的芯片逻辑与传统AI芯片截然不同：追求的不是高性能计算，而是超低功耗、精准传感器融合与长续航。
智能戒指则是“无感智能”的另一个代表。2025年全球智能戒指市场规模约为6.98亿美元，预计2035年将达到78亿美元，年复合增长率高达25.4%。该类设备需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面向此类设备的AI加速能力，而Nordic Semiconductor等厂商则正在将NPU集成至超低功耗蓝牙芯片，使AI推理性能较CPU方案提升15倍，能效提升8倍。
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结语
2026年的AI硬件热潮，已不再停留在概念层面，而是深入到芯片、功耗、应用场景和用户日常使用的细节之中。无论是AI耳机、AI眼镜，还是智能戒指、情感AI玩具，其爆发式增长的背后，都离不开端侧算力与能效的双重突破。云端负责知识积累与复杂推理，终端承载实时响应与隐私保护，云边协同正在成为行业新常态。当AI不再需要用户刻意唤醒，不再依赖云端等待，而是以无感、静默、陪伴的方式融入生活，这场智能革命才真正完成了从技术概念向大众应用的跨越。
原文标题：芯片下沉，AI硬件全面开花