文章核心观点 - 边缘侧/端侧AI芯片是中国AI芯片产业实现差异化竞争和诞生世界级企业的关键领域，其发展节奏是“云端先行，端侧随后”[12] - 端侧AI芯片的竞争护城河在于生态构建和软件能力，而非单纯追求性能，且必须贴近垂直且具规模的应用场景[12] - 开源模型的普及极大地降低了国产AI芯片的适配门槛，推动了从芯片到模型再到应用的“主权AI”闭环形成，为国产芯片创造了巨大的生存与发展空间[12] 一、边缘侧AI芯片的投资逻辑与市场演进 - 投资逻辑基于硬件智能化趋势与中国强大的硬件制造基础，预期中国硬件厂商全球化将带动其供应链芯片出海[15] - 生成式AI的出现让所有硬件都值得用AI重构，彻底改变了用户体验并打开了市场天花板，边缘AI核心价值在于满足低延迟、强隐私与高能效的真实场景需求[16][17][19] - 端侧设备智能化趋势明确，需要性能更强劲的AI芯片，投资布局覆盖视觉处理、智能汽车、RISC-V CPU以及3D堆叠DRAM内存等创新技术[21] - AI模型持续演进定义芯片新需求，例如自动驾驶从规则算法发展到VLA模型，高端芯片算力已跨越1000T门槛[22] - 未来几年投资热点将从GPU转向网络互联、通信芯片领域，预计将出现多家市值超100亿美元的公司[12][21] 二、AI时代对芯片公司的新要求 - 软件能力是生死线，当前AI芯片公司过半员工为软件工程师，以确保芯片能被客户使用并洞察真实需求[12][28] - 创始团队必须真懂AI算法并能紧跟技术前沿，最理想的是半导体与AI背景互补的团队组合[12][32][34] - 生态构建能力至关重要，端侧市场极度碎片化，必须借助大量方案商构建“芯片+方案商+应用”的生态，形成高护城河[12][30][31] - 产品定义需具备技术前瞻性，AI市场变化迅速，按当前需求定义产品可能导致芯片上市即落后[32] 三、中国AI芯片的差异化竞争路径 - 云端领域美国领先，中国在追赶，瓶颈在于底层制造环节，建立自主可控的供应链是长远必修课[12][36][37] - 端侧领域中美差距不明显，中国拥有下游应用高地、完善供应链和多元化客户三重优势，更可能诞生世界级企业[12][25][26] - 中国AI芯片的胜算在于深耕垂直且具规模的场景，例如自动驾驶在中国迭代速度远超海外，能倒逼出超前的芯片需求[12][38][39] - 应用定义芯片，离应用更近是关键，以大疆自研图传芯片为例，通过与终端厂商深度磨合建立难以追赶的竞争优势[40][41][42] 四、开源模型对国产AI芯片产业的推动 - 开源模型（如DeepSeek、通义千问、Kimi）以更低成本提供高性能AI能力，系统性激活了中国自主的AI产业闭环[45] - 开源重构了利润分配，推动“普惠AI”，是中国与美国追求闭源SOTA模型不同的差异化发展道路[46] - 开源极大降低了国产AI芯片的适配门槛，模型结构透明使得芯片公司能迅速实现硬件级优化与兼容[12][49] - 开源驱动了模型的本地化/私有化部署，催生了“DeepSeek一体机”等新需求，形成了从底层芯片到上层应用的“主权AI”闭环[47][48][53][54]