1、行 业 研 究 2025.09.26 1 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 电 子 行 业 深 度 报 告 AI 端侧芯片：算-存-连，半导体侧迎来 AI 大机遇 分析师 马天翼 登记编号：S1220525040003 王海维 登记编号：S1220525040004 金晶 登记编号：S1220525050002 行 业 评 级:推 荐 行 业 信 息 上市公司总家数 525 总股本(亿股)5,425.69 销售收入(亿元)31,322.38 利润总额(亿元)1,671.35 行业平均 PE 101.33 平均股价(元)51.09 行 业 相 对 指 数 表 现 数据来

2、源：wind 方正证券研究所 相 关 研 究 智能影像设备放量与智驾平权共振，摄像头产业链再起航2025.07.30 智驾步入平价放量时代，智驾产业链迎业绩高增期2025.06.14 智能眼镜有望成为端侧 AI 落地最佳场景之一2025.05.22 存储行业：周期上行与国产化双重大机遇2025.05.17 终端的智能化是历史的必然，终端的智能化是历史的必然，AIAI 加速了智能化的过程加速了智能化的过程。端侧 AI 作为对于算力、存力、连接有着高要求的技术创新，对硬件配置提出高要求，因此 AI终端将优先出现在硬件设计等打磨成熟的现有智能终端体中，如手机、PC、汽车、可穿戴、机器人等领域。软、硬

3、件的技术突破与生态协同让端侧 AI成为可能。NPU 算力爆发式增长，从骁龙 855 的 7TOPS 到 8Gen4 的 80TOPS，3 年 20 倍增长；内存带宽突破，如 LPDDR5X 较 LPDDR5 提升 33%，满足百亿模型加载；模型小型化技术让 70 亿参数模型可在手机运行。AIAI 终端，算力是核心终端，算力是核心指标指标。根据 Canalys 的定义，AI 手机硬性标准：1）专用 AI 计算单元：SoC 需集成 NPU/TPU 等专用硬件；2）端侧大模型运行能力：支持本地部署 LLM 及生成式 AI 模型；3）推理速度要求：端侧 LLM 推理性能需10 token/s；4)图像

4、生成时效2 秒；因此终端异构混合（CPU+NPU+GPU）算力是 AI 规模化落地的必然要求。从旗舰级芯片性能梳理来看，主要应用于手机、PC、XR 算力等 soc 芯片企业还是以海外大厂如高通、联发科、苹果等为主，国内厂商在手机、PC 等领域起步较晚，但在端侧端侧 IOTIOT 领域领域表现优异，尤其是原来在音视频、机顶盒、安防监控等 IOT 领域深耕的厂商，有望在眼镜、耳机、手表、玩具、汽车、机器人等 AIOT 领域实现高速成长。端侧 AI 对存储小型化、高性能以及低功耗存储小型化、高性能以及低功耗提出了极高的要求，存算一体技术如三星 PIM 方案、华邦 CUBE 方案有望解决存储墙问题。连

5、接方面看好多模无线连接连接方面看好多模无线连接 AI SOCAI SOC 快速成长快速成长。以乐鑫科技为例，公司产品以“处理+连接”为方向，在物联网领域目前已有多款物联网芯片产品系列，“处理”以 SoC 为核心，包括 AI 计算，“连接”以无线通信为核心，目前已包括 Wi-Fi、蓝牙和 Thread、Zigbee 技术，产品边界进一步扩大。泰凌微也发布自愿性披露公告，公司 TL7 系列端侧 AI 芯片进展顺利。SOCSOC 走向先进制程是必由之路，走向先进制程是必由之路，20332033 年年 AI SOCAI SOC 市场空间有望触达市场空间有望触达千千亿美亿美元元。从硬件层面来说，我们认为

6、端侧 AI 行业技术核心两大趋势：一是制程工艺持续升级，从成熟制程向先进制程演进；二是架构创新加速，存算一体架构使算力提升的同时有效降低功耗。由于端侧 AI 下游细分品类众多，我们参考 Verified Market Reports 数据，预计到 2033 年全球 AI SoC 市场将达 900 亿美元，2024-2033 年复合增长率 15%。建议关注建议关注：我们认为，模型小型化技术愈加成熟，算力、存力、连接各硬件环节持续升级，AI 终端爆发指日可待，尽管在 AI 手机、AI PC 等主流端侧算力芯片国内厂商的起步时间较晚，但在端侧 AIOT 算力、存储技术方向、无线连接芯片国内厂商大有可