文章核心观点 - 人工智能应用正从云端向终端设备快速延伸 端侧AI凭借更快的响应速度、更好的隐私保护以及不依赖网络连接等优势 正在重塑消费电子业态 并带来明确的投资机遇 [1] - 科技巨头正集体加码端侧AI硬件 其背后是清晰的盈利逻辑 中国端侧AI市场规模预计将从2029年达到3077亿元 复合年增长率高达39.9% [2] - 端侧AI与云侧AI未来将形成协同关系 端侧处理轻量级任务和隐私数据 云端处理复杂需求 共同提升模型使用效率和隐私保护水平 [3] - 手机因其硬件成熟、生态完整、用户基础广泛且支付意愿强 被认为是端侧AI落地逻辑最通顺的“第一载体” 智能眼镜则被视为最具潜力的新形态品类之一 [4][5][6] - 端侧AI的发展与消费电子投资逻辑高度契合 投资应关注创新驱动的产业链价值变化 硬件品牌、上游供应链及系统交互等关键环节将率先受益 [7][8] - 尽管相关个股估值被推高 但产业目前并未进入泡沫化阶段 各大厂商的持续投入是为了构建长期“护城河” 不能仅以短期ROE来衡量发展前景 [9][10] 科技巨头动态与市场前景 - 近期海内外科技巨头密集发布端侧AI产品 例如阿里巴巴发布首款自研夸克AI眼镜 字节跳动与中兴通讯推出搭载豆包手机助手技术预览版的工程样机 [2] - 巨头的集体行动源于端侧AI清晰的盈利逻辑 工业富联三季度净利润大增62% 揭示了AI服务器、智能硬件零部件需求爆发对中国供应链企业的带动作用 [2] - 据弗若斯特沙利文预测 2029年中国端侧AI市场规模将达到3077亿元 复合年增长率高达39.9% [2] 端侧AI技术特点与发展路径 - 端侧AI指模型在终端设备本地运行 其优势在于响应速度快、隐私保护好且不依赖网络连接 但受限于设备运存能力 通常参数量较小 只能完成轻量级任务 [3] - 云侧AI更注重复杂任务完成能力和思考深度 而端侧AI更侧重于与硬件的配合 以低功耗完成轻量级任务 并注重模型在端侧的适配程度和对APP的整合调用能力 [3] - 未来端侧AI与云侧AI将协同工作 端侧处理简单需求和隐私数据 云端处理复杂需求 从而提升整体使用效率和隐私保护 [3] 核心终端载体：手机与智能眼镜 - 多名基金经理认为 手机是端侧AI落地的“第一载体” 因其硬件成熟、生态完整、用户基础广泛且支付意愿最强 在商业化上最有希望快速跑通 [4] - 手机拥有较大的现成保有量和使用习惯 技术路线和产业链相对成熟 能够得到迅速普及 [4] - 智能眼镜是现阶段最具潜力的新形态品类之一 可能在AR导航、实时拍摄、医疗辅助等特定场景创造新使用场景 但需要较长的推广期 [4][5][6] 产业链投资机遇 - 端侧AI投资的核心是关注创新驱动的产业链价值变化 可关注消费电子创新供应链的优质企业、具备共研能力的组装厂以及因运存要求提高而受益的散热、存储、系统交互、语音识别等关键公司 [7] - 具备生态和品牌能力的终端厂商有望延续品牌壁垒 在端侧AI时代获得先发优势 [7] - 短期产业创新将从硬件开始 AI手机、智能眼镜等产品会逐步起量 上游的整机组装和核心零部件供应链会率先受益 [7] - 受益产业链包括上游芯片厂、电子元器件和模组厂商、代工企业以及定义产品的主机厂 [7] - 在选择标的时 当前相对倾向于最接近消费者、易形成品牌优势的主机厂 以及能见度较高的代工环节 上游元器件可能因技术路线不同而有较大波动 [8] - 未来的投资重点不仅是算力增长 更是“脑—体—感”协同的生态系统 关键在于谁能定义人机交互新范式并捕捉情感陪伴等新兴需求 [8] 产业阶段与估值探讨 - 尽管“科技热”行情推高了相关个股估值 但产业并未进入泡沫化阶段 市场需要对新产业发展有足够耐心 [9] - 参考移动互联网的“烧钱”大战 在确定性产业趋势面前 供给侧可以忍受前期投入 并在找到C端需求偏好后通过快速商业化回收成本 [9] - 当前无论是手机大厂还是云厂商都在加速开发端侧AI新品 各方将持续投入以构建自身“护城河” 不能以简单的ROE思路看待其发展 [9] - 估值需对公司进行单独分析 传统业务发展良好且叠加新业务的公司估值泡沫可能较小 而主业弱、新业务未成形的公司若股价已大幅上升 则可能隐含泡沫 [10]