内容概要：端侧AI设备是指将人工智能模型的推理（有时包括训练）过程，直接在终端设备本地完 成，而非依赖云端服务器的硬件产品。它与传统的"云侧AI"形成对比。云侧AI将数据传至远程服务器处 理，再将结果传回设备。端侧AI设备行业正处于高速发展的黄金期。随着轻量化AI算法、边缘计算技 术的快速发展，端侧AI设备在消费电子、智能安防系统和可穿戴设备等领域的持续渗透，端侧AI设备 行业出货量迅速增加。2024年全球端侧AI设备出货量3.11亿台，较2023年增加1.85亿台；预计2025年全 球端侧AI设备出货量将达到4.38亿台。 上市企业：博通[AVGO] 相关企业：英特尔、英伟达、博世、豪威科技、三星、西部数据、寒武纪、华为海思、欧菲光、 AMS、美光、长江存储、华为、大唐电信、微软、鸿蒙系统、海康威视、中国电子、中兴通讯、中国 移动、苹果、谷歌、罗技、AOHAI(奥海)、小米、苹果、OPPO、联想、 关键词：端侧AI设备行业产业逻、端侧AI设备行业政策、端侧AI设备行业出货量、端侧AI设备市场竞 争格局、端侧AI设备行业发展趋势 一、端侧AI设备行业基本定义及优势 端侧AI（EdgeAI）是将人工智能的计算和 ...

而要支撑这种转变，端侧设备必须满足一系列严苛条件：运行百亿参数级基座模型、加载企业专有知识 库、支持多智能体协作、处理超长上下文，并保障数据不出域。这些需求共同指向一个核心命题：端侧 AI如何真正落地？ 在近期由MINISFORUM铭凡与AMD联合举办的AI产品体验会上，多位与会业内人士认为，端侧AI要真 正"落地"，不能仅靠算力堆砌，还需在硬件架构、应用场景和生态协同上形成完整闭环。 2025年，人工智能正经历一场结构性迁移——大模型能力不再局限于云端数据中心，而是加速向终端设 备下沉。这一趋势被AMD大中华区市场营销副总裁纪朝晖称为"AI智能体元年"的开端：AI正从对话式 助手演变为具备任务执行能力的生产力工具。 算力下沉：端侧设备如何承载百亿参数大模型？ 过去两年，尽管"端侧AI"概念火热，但实际部署仍面临三重障碍：算力不足、成本过高、生态割裂。传 统消费级PC或笔记本受限于显存容量与内存带宽，难以承载主流开源大模型（如Llama 3 70B、 DeepSeek-R1 70B等）。而企业若选择专用AI服务器，则需承担数十万元硬件投入、专用机房部署及持 续运维成本。云服务虽提供弹性算力，却在数据隐私、响应 ...