DeepSeek等高效小模型的问世，正在加速AI从云端向终端的渗透。群益金鼎证券报告显示，DeepSeek等模型通过参数压缩和精度优化，使70亿参数模型在Int4精度下仅需4-8GB内存，可在中高端手机和PC上流畅运行。群智咨询预测2027年AIPC渗透率将接近80%，IDC预计中国AI手机2027年出货1.5亿台（渗透率52%）。2025年Meta、百度、小米、三星等密集发布AI智能眼镜，端侧AI正从PC、手机向眼镜、机器人等新形态终端扩散。本文从模型小型化、终端渗透、新品类爆发三个维度，分析端侧AI的渗透趋势与投资机会。

大模型端侧部署的核心瓶颈在于内存和算力。DeepSeek等模型通过FP8精度训练、模型蒸馏、量化等技术，使模型参数量与内存需求大幅降低。70亿参数模型在Int4精度下仅需4-8GB内存（Int8约8.5-10GB），可运行于中高端手机和PC；130亿参数模型在Int4下需7.8-11GB，可适配更高端设备。2024年之前，大模型参数持续增长（百亿至千亿级），2025年高精度小型化模型陆续发布（10B以下），为本地化部署到AI终端提供了可能。更小参数量使低端手机、PC也能获得AI能力，而中高端设备则可运行更强模型，丰富使用场景。模型小型化还降低了推理延迟和功耗，使持续型AI应用（如语音助手、实时翻译）在端侧运行成为现实。

AI PC和AI手机是端侧AI渗透的两大核心阵地。AIPC方面，Gartner定义AI PC为带有NPU的PC，2024年出货量4,300万台，2025年预计1.14亿台。群智咨询预测到2027年AIPC渗透率将接近80%，AI成为PC标配功能。AI手机方面，IDC预计中国AI手机2027年出货达1.5亿台，渗透率52%，CAGR超过60%。端侧AI的核心价值在于：无需联网即可运行大模型推理，保护隐私、降低延迟、节省带宽。高通、联发科、苹果等SoC厂商已将NPU作为标配，算力从数TOPS到数十TOPS。国内瑞芯微RK3588（6TOPS）已支持0.5B-3B模型，芯原NPU IP全球出货超1亿颗。PC方面，英特尔、AMD、高通推出集成NPU的PC处理器，支持本地运行70亿参数模型，AI PC将率先在生产力场景（文档处理、代码生成、会议摘要）中创造显著价值。

端侧AI渗透预测

终端类型	2024年	2025年	2027年	数据来源
AIPC渗透率	17%	43%	约80%	群智咨询
中国AI手机出货	—	—	1.5亿台（52%）	IDC

2025年将成为AI智能眼镜的爆发之年。Meta、百度、小米、三星、Rokid、雷鸟等多家厂商计划发布AI智能眼镜或AI+AR眼镜，大厂"打样"、白牌跟随，AI眼镜有望快速放量。受益于端侧AI能力提升（小模型适配、低功耗推理），AI眼镜可在本地完成语音交互、物体识别、实时翻译等任务，无需依赖云端。歌尔股份等精密制造龙头凭借在声光电领域和VR/AR设备代工的技术积累，已深度布局AI眼镜产业链，2024年归母净利润预计同比增长135%-155%。此外，AI玩具、桌面机器人、智能汽车等新终端也在加速渗透——瑞芯微的客户已基于其芯片研发AI玩具和桌面机器人，全志科技MR527芯片赋能扫地机避障，芯原为国际AR眼镜客户提供芯片定制。端侧AI正从"概念验证"走向"规模复制"，2025-2027年将是端侧AI渗透率从20%向80%跃升的关键窗口，建议关注AI PC/手机芯片（瑞芯微、全志科技）、AI眼镜代工（歌尔股份）、IP设计（芯原股份）等产业链环节。