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应用爆发、终端牵引，是近两年国内芯片产业迈向高质量发展的呼吁与共识。外部复杂环境，消费电子市场疲软，这些都在考验着终端产业的韧性，更深刻影响着上游的芯片行业。

进入2024年，终端市场崭露复苏迹象，根源在于AI技术，尤其是生成式AI在终端应用上开创了新局面。AI手机、AI PC、智能汽车、具身智能、智能家居、智能穿戴等，生成式AI正在为终端市场乃至芯片产业注入新的活力。

中国拥有丰富多样的终端品牌，是全球最大的半导体应用市场。在端侧AI时代下，国内众多芯片企业相继重兵投入，先发优势已然显现。但半导体行业分工细，产业链环节多，如何让半导体产业在AI上的资源“聚沙成塔”，发挥1+1＞2的效果？成为目前事关端侧AI产业高质量发展和企业商业化前景的重中之重。

日前，芯谋研究出席了由安谋科技主办的端侧AI生态研讨会，期间众多先锋企业高管和资深技术专家云集，覆盖了芯片、OEM/ODM、大模型、AI解决方案等国内AI产业全链路，现场深入探讨产业技术趋势与落地案例，或许为上述设问提供了新的解题思路。

一、终端AI时代已开启，Arm架构正持续引领

算法、数据和算力是驱动AI技术发展的三驾马车。2007年之前，AI技术处于起步阶段，受限于算法和数据量，对芯片算力的需求并不迫切，通用CPU芯片尚且可满足需求。而后的十几年，随着互联网的普及，数据量喷涌，算法百家争鸣，代表算力的芯片产业，也随之演进，从GPU到专用AI芯片，再到当下的多元异构计算方案。

2023年以来，生成式AI引爆行业，开启了AI在应用上的新篇，也为AI在终端上的全面渗透带来机遇。未来十年，大模型将牵引AI，从数字世界走向物理世界，在手机、PC、智能汽车、机器人等智能终端落地，全面开启大模型的端侧AI时代。据Counterpoint预测，生成式AI手机渗透率有望从2023年的不到1%增长至2027年的43%。其次是AI PC，Canalys预测2024年AI PC渗透率约19%，到2027年渗透率将超60%。穿戴设备、医药、高端制造等行业也开始积极采用AI技术。

算法更多样、迭代更快速，然而在生产部署上大模型还面临着模型压缩、修正与对齐的挑战，这是算法与场景结合上的典型表现。本次研讨会现场，据智源人工智能研究院副院长兼总工程师林咏华分享，大模型领域已经呈现明显的两极分化，数百亿级以上的强大稠密模型，或10B以下的小模型更受欢迎。即模型要么更强更大，要么更小更精。越来越多的小模型被发布和下载，10B以下的小模型成为现在整个开源社区下载量的主力。

端侧AI的一大亮点是本地计算，数据避免了上传云端，降低了通信带宽，但对隐私保护和低延迟要求更高。这意味着在作为计算底层支持的芯片，在架构上要更快速、灵活地适配各种AI模型，应对带宽、存储的新挑战，同时还要满足终端产品低功耗、安全性、轻量化的市场要求。

在芯片架构上，Arm架构由于高性能、低功耗的特性，被终端芯片厂商广泛认可，超过99%的智能手机建立在Arm架构基础上。即便是在PC领域，近年来Arm架构也凭借生态企业闯出一片天地，高通与微软合作使Windows系统开始支持高通开发的Arm架构处理器，基于Arm架构的PC市占率连年攀升。

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