AI行业竞争格局演变 - AI竞争重心从大模型竞赛转向终端应用场景，价格竞争成为2025年以来的关键特征[3] - 大模型价格下降激发应用端创新，吸引开发者投身AI应用开发并扩大生态圈[3] - 价格降低大幅降低用户成本，扩大用户量和用户使用场景[3] AI硬件发展趋势 - 硬件是AI应用落地的重要载体，AI技术赋能硬件向两个方向发展：传统智能设备升级和新硬件产品创新[4] - 传统智能手机、PC作为入口赋能AI技术，基于庞大用户基础落地AI应用，如通过接入DeepSeek等开源模型为用户带来AI问答和深度推理功能[4] - 新型硬件产品包括Humane发布的AI Pin（无传统屏幕，通过语音与手势交互）以及AI可穿戴/AI智能家居等新兴产业趋势[4] AIoT技术生态构建 - AI技术赋能IoT，与芯片、系统和网络共同构建AIoT完整生态链[4] - 物联网发展从单纯设备连接转向智能连接，让设备通过学习进行自主决策[4] - 深度学习、计算机视觉、自然语言处理等AI算法赋能IoT，挖掘终端设备海量数据的数字价值，推动万物互连进阶到万物智联[4] 端侧AI技术演进方向 - 端侧AI推理+云端优化模式为未来端侧AI设备持续进化的主要方向[5] - 技术演进包括更高效的模型架构（轻量级小模型高精度化）、存算一体（减少数据搬运损耗）、端云协同推理（动态分配任务优化延迟及能耗）和隐私增强技术[5] - AI半导体硬件性能（算力vs功耗、低延迟、环境耐性）及半导体架构设计（存算一体与近传感计算）为硬件进化核心要素[5] 端侧AI半导体竞争格局 - 硬件性能及垂直生态经验为端侧AI半导体领域关键竞争要素，为英伟达以外的半导体厂商提供机会[6] - SoC是智能终端的"大脑"，国内SoC厂商在音频、视频处理两大核心应用积累优势，在可穿戴、智能家居、商显、安防等垂直领域已占据一席之地[6] - 下一代存储器技术（MRAM、ReRAM）接近全面实用化阶段，国内存储厂商积极布局定制化存储领域，为端侧AI爆发式增长构建基础[6]