2025年AI智能终端和SoC芯片解读

AI终端和产业链进展 AI SoC主要分类和主流厂商 AI在手机、PC应用和SoC趋势 人形机器人和大小脑SoC芯片汽车智能座舱和主流SoC趋势 总结 AI终端和产业链进展 AI获得突破性进展，开启新一轮产业变革 边缘AI与端侧算力突破 多模态AI融合 大语言模型LLM跨越式发展 •手机芯片（骁龙8Gen3）本地运行10B参数模型。 •AI PC芯片（英特尔CoreUltra 200H，支持本地运行7B-13B的参数模型。） •OpenAI CLIP(文本-图像对齐），Sora（视频生成）、Google的PalM-E（多模态具身智能）•GPT-4V可分析图像并生成代码和Gemini 1.5、Meta的CM3支持图像与文本的生成和编辑。 •GPT-5、Claude3、Gemini Ultra，实现接近人水平的的复杂推理和多轮对话。•开源模型爆发（如DeepSeek、Mistral），降低企业在AI终端推理的成本，加速迭代。 2025年AI终端渗透率和部署趋势 •根据中研普华的数据显示，2024年全球AI终端市场规模超过5000亿美元，中国占据了35%的份额。增长有三大驱动力：AI技术普及，新兴产品扩张，新兴市场换代需求。未来AI终端的品类有望更加细分和专业化，从手机等应用拓展至智能眼镜、VR/AR、智能汽车和家用电器、智能机器人等多个场景。 •AI终端部署以本地为主、边缘与云为辅，AI智能体向L2/L3演进。混合AI部署的优势体现在：1、隐私保护；2、数据安全；3、个性化服务；4、更低使用成本；5、即时服务响应。 •AI模型的迭代动力走向更多应用落地、端侧部署需求。从随身物品AI智能化、生活环境的AI智能化、车型工具的AI智能化到具身智能化。包括可穿戴设备、智能家居、智能汽车和机器人等都有体现。 A I终 端 ： 从单一 模 态 向 多 模 态 演 进 2个人电脑（AI PC） 1AI手机 AR眼镜 专门处理AI工作负载（NPU）的芯片或模块的台式机和笔记本。搭载本地化AI助手（文档总结/代码建议）。 深度集成人工智能技术的手机。核心功能包括、实时翻译、语音助手、内容创作和AI图片生成。 借助透明显示与传感器技术将虚拟信息叠加到现实场景汇总的可穿戴设备。具备语音助手、AI拍照和环境感知功能。 智能机器人 智能家居 AI汽车 融合多种先进技术，能感知环境、自 通过互联网连接各种家用电器和设备，用户通过移 称为智能汽车，配备先进传感器、摄像头 主决策并执行动作，以实现特定目标，如弹钢琴、生产线检测和家庭服务。 动设备或其他网络设备远程自动控制家中的安全、温度、照明、家庭影院等功能。具备环境自适应、语言交互中枢。 、激光雷达等技术设备的汽车。主要特征是自动驾驶能力、智能座舱交互、环境感知、基于AI大模型的自我学习和优化。 从云端模型到物理硬件，端侧AI迎来春天（一） •2025年5月22日，人工智能领域迎来重大收购事件。OpenAI宣布以近65亿美元（约合468亿元）的全股价交易方式，收购由苹果前首席设计官乔纳森·艾维（Jony Ive）创办的硬件公司IO，这是一笔大收购，标志着OpenAI的战略重心从“云端模型”转向“物理硬件”，端侧AI硬件成为落地主力。 •Google已拥有Android操作系统和Chrome系统，还发布了谷歌眼镜、谷歌手表；Meta拥有社交网络和智能眼镜；Apple则布局系统级AI功能，Apple Intelligence结合了设备端模型和云端模型，运行在搭载Apple芯片的服务器上。包括AI手机、AI PC和AI手表。三星电子在CES上推出AI智能家电、AI手机等新品。 从云端模型到物理硬件，端侧AI迎来春天（二） AI消费终端产业链 AI终端新品驱动芯片迭代升级，SoC、存储、CIS升级 02 AI SoC分类和主要厂商 AI SoC是AIoT智能终端的大脑 AI SoC是一种集成专用人工智能加速模块的片上系统（System-on-Chip），旨在高效处理机器学习、深度学习等AI任务。它通过将传统处理器与AI专用计算单元、存储、外设等集成到单一芯片中，实现高性能、低功耗的AI计算，广泛应用于边缘计算、移动设备和物联网等领域。SoC两大优势：一、支持AI推理和实时数据处理，为边缘设备提供本地算力，提高响应速度和隐私性；二、内置各种通信协议（W i-Fi、蓝牙、NB-IoT），实现设备间的互联和高效数据传输。 根据Markets and Markets最新报告显示，预计到2029年，系统级芯片市场规模将从2024年的1384.6亿美元增长至2059.7亿美元。年复合增长率达到8.3%。从下游需求看，SoC芯片主要用于消费电子、智能家居、智能汽车、智慧医疗、智能工业等方面。 AI SoC芯片分类和IP市场 •多领域需求带动SoC市场规模持续提升，2022年SoC市场规模1548亿美元，2032年全球SoC市场规模将突破3200亿美元。移动设备、物联网设备和可穿戴设备对紧凑尺寸的增长的需求，推动SoC在市场上的普及。 •国际调研机构Gartner的数据显示，2026年全球边缘AI芯片市场规模有望达688亿美元，2022-2026年CAGR达16.9%。2025年中国边缘AI芯片市场规模有望达110.3亿美元，22-25年CAGR达30.3%，行业增速高于全球平均增速。 各类加速器在人工智能领域的表现 边缘AI SoC芯片和IP市场 边缘AI SoC的设计正从通用架构转向高度专业化的领域专用架构，新一代设计包含异构计算集群，结合CPU、DSP、GPU和NPU，并且配有智能内存层级结构和高带宽互联机制。 大模型应用成本快速降低，令边缘侧落地不断加速。从行业应用需求来看，对边缘SoC芯片的设计，一是增加更多AI功能，二是降成本、降功耗是主流趋势。 大模型迭代速度不断提升， 专用处理器如NPU难以应对持续的变革。它们对特定操作进行了优化,而当AI领域快速演进时，这些芯片便迅速被淘汰，而通用的、并行的、灵活的硬件平台GPU未来可能成为主流。 涉及到视觉模态时，在边缘部署必要性增加。自动驾驶和机器人都是边缘部署的重要场景，在中国市场，大家对数据安全性要求日益提高，不愿意将数据上传云端，对边缘计算提出更高要求。 GPU为边缘AI加速开辟新的可能性 系统1:独立的GPU和NPU，各自管理自己的领域 系统2:与GPU的连接使NPU能够卸载AI工作负载 系统3:凭借GPU上的200TOPS AI性能，系统可能无需NPU 额外的GPU计算能力为未来（未知）的AI网络提供了良好的、灵活的支持。 目前已知的高性能人工智能运行在神经网络处理单元（NPU）上，而图形处理单元（GPU）则为未来（未知）的人工智能网络提供灵活的支持和覆盖。 设计非常简单，但成本高昂且存在无法支持未来人工智能网络的风险。 边缘设备基于GPU进行AI加速的唯一办法 深度嵌入式集成 •与经典GPU ALU USC共享寄存器/SRAM•数据传输距离最短，实现就近计算•兼容现代OpenCL和Vulkan AI/计算扩展 GPU加速器级集成 非共享寄存器，本地存储需额外SRAM成本需复制数据以配合经典ALU管道与现代扩展不兼容，需额外功耗 共享逻辑GPU级集成 距离越远意味着需要更多专用SRAMALU与AI单元之间的大距离数据传输与现代API扩展不兼容 系统级或NOC集成 •松散耦合，大量专用SRAM，海量数据传输距离和延迟，能效较差，灵活性较差 03 AI手机、AI PC趋势和SoC芯片进展 AI手机特色和渗透率持续提升 •IDC统计数据显示，预计2024年中国市场中搭载AI功能的智能终端渗透率超70%，其中AI手机在2024年到2027年将由0.4亿台上升至1.5亿台，渗透率从13.2%提升至70%。Canalys预计2025年全球AI手机渗透率将达34%，并将于2027年提升至50%。•AI手机特色，支持端侧大模型的部署、具备多模态能力、强大的交互能力和拥有强大算力平台支持。•根据Counterpoint Research数据，以TOPS为单位，智能手机的AI算力已经增长20倍，未来预计旗舰手机的芯片峰值算力还将持续增长，在2025年将会达到60TOPS以上，甚至100TOPS。 支持端侧大模型的SoC芯片厂商 主要厂商加大支持AI大模型01 2023年以来，高通、苹果等五大厂商陆续推出面向手机终端的AI处理器。高通8至尊版、骁龙8Gen3、苹果A18/18 Pro、联发科9400+、9400等均支持在手机端运行AI大模型。AI SoC迭代趋势：先进工艺，更高算 为支持更高AI性能和大模型，需要更高算力的AI SoC，苹果A18 Pro的算力达到35TOPS，骁龙8至尊版算力达到80TOPS，两者都采用3nm工艺。 AI端侧平台生态圈扩大 03 高通与智谱合作GLM-4V端侧视觉大模型，该模型可以以超过70tokens/秒的速度在终端侧高速运行。 苹果牵手阿里千问3，加速推进定制化AI服务。 手机厂商端侧大模型和智能体进展 电子发烧友统计显示，当前AI手机上主要搭载7B的端侧小模型，对于文本处理、智能摘要和图像生成等基本功能完全可以支持。未来随着AI大模型的发展，端侧小模型有望从7B向13B逐渐渗透。当前，AI手机复杂功能通过外接云端大模型完成，未来有可能下放到端侧。 7月2日，荣耀发布全球最薄折叠屏手机Magic V5，荣耀CEO李健宣布，这款旗舰手机已经搭载了阿里巴巴基于通义千问打造的高德、飞猪旅行两个智能体，同时还搭载了通义千问3、VL等大模型。这是阿里首次整合大模型及垂直场景Agent应用于智能手机终端。 6月30日，华为消费者CEO余承东通过一段视频，揭示Pura80系列上的小艺智能体具备大强大能力，“小艺帮帮忙“8月份正式上线，用户通过自然语言指令，即可无缝完成诸如预订机票、在华为商城选购手机、在华为视频中缓存影视内容等一系列复杂任务。背后依托的是华为开发者大会推出的HarmonyOS6.0开发者Beta版及核心创新-鸿蒙智能体框架。 移动手机SoC未来挑战 通讯协议演进 计算异构化 内存连接优化 标准生态协同 手机集成的通信模组从5G、WiFi7、蓝牙5.4，再到UWB和NFC，每种协议均需要独立的射频收发链路与天线配置。 从UFS控制器、DRAM调度到片上缓存架构全面调整，解决高频率、低延迟访问下的功耗爆炸问题。 从MIPI到UFS、从AI模型标准到编译工具链，软硬件一体化成为SoC竞争力的重要因素。 CPU、GPU、NPU三者分工明确，并且统一张量编程接口协同运行，适配从传统图像AI到多模态AI的广泛任务。 通信协议演进带来SoC的适配挑战。 随着模型体积的膨胀，SoC芯片不仅是计算的主场，内存访问的路径、数据加载延迟和连接带宽都成为制约AI体验的重要瓶颈。 AIPC终端渗透率将突破40% •IDC数据显示，2025年第二季度全球PC出货量同比增长6.5%，出货6840万台，其中AI PC成为拉动需求的关键变量。2025年AI PC出货量预计同比增长77%，并有望在2027年达到PC总出货量的70%。Canalys预测，2025年全球AI PC出货量将达到1亿台，占PC出货量的40%。AI加速芯片在PC领域的广泛应用将带来变革。 •Canalys预测，随着采用率的激增，到2025年底在800美元以上的价位PC中，超过50%具备AI功能，到2028年这一比例扩大到80%。Microsoft继续与联想、惠普、戴尔、三星、宏碁和华硕等制造商合作推出不断扩大的Copilot+ PC系列。 AI PC处理器芯片 •AI PC芯片三大主流厂商：AMD Ryzen AI 300系列、Snapdragon X系列和Intel Core Ultra 200