大模型从云端走向端侧，正在从技术概念走向规模商业化。中邮证券《端侧大模型近存计算，定制化存储研究框架》报告数据显示，AI手机2028年渗透率将达54%，AI PC 2025年出货量预计1.14亿台，端侧AI市场2032年规模将达1,436亿美元。但端侧大模型的商业化不仅需要模型压缩和NPU算力，还需要定制化近存存储解决带宽和功耗瓶颈。瑞芯微、寒武纪等已推出支持端侧模型部署的芯片方案，华邦CUBE作为L4缓存方案已导入客户。本文从市场渗透、技术成熟、场景落地三个维度，分析端侧大模型商业化的进度与前景。

端侧大模型的商业化首先体现在硬件渗透率上。AI手机方面，Canalys预测2024年全球16%智能手机出货为AI手机，2028年将激增至54%，CAGR达63%。消费者对AI助手和端侧处理增强功能的需求是主要驱动力，高端机型率先采用，后向中端渗透。AI PC方面，Gartner定义AI PC为带有NPU的PC，2024年出货量4,300万台（同比+99.8%），2025年预计达1.14亿台（同比+165.5%），渗透率从17%升至43%。AI笔记本电脑需求高于台式机，2025年AI笔记本占比达51%。这些数据表明，端侧AI正从早期采用者阶段进入主流市场。但设备硬件仅是载体，大模型能否在端侧流畅运行，取决于存储带宽、算力、功耗三者的平衡。

端侧大模型的技术栈正在快速成熟。NPU方面，瑞芯微RK3588/RK3576的6TOPS NPU可支持端侧0.5B-3B参数模型，每秒生成超过10个token，满足基本交互需求。寒武纪、芯原等厂商的NPU IP已广泛应用于端侧设备。存储方面，传统方案受限于带宽和功耗，难以支撑大模型推理。华邦CUBE作为近存解决方案，功耗低于1pJ/bit，带宽最高256GB/s，可作为L4缓存搭配成熟制程SoC，有效降低BOM成本。目前CUBE已导入多家客户，部分终端产品接近量产阶段。3DCaaS平台整合了从晶圆制造到封装测试的完整生态，大大缩短了商业化周期。从整体技术栈看，端侧大模型推理的"算力+存储+封装"三要素已基本齐备。

端侧大模型商业化关键指标

指标	2024年	2025E	2028E
AI手机渗透率	16%	—	54%
AI PC出货量	4,300万台	1.14亿台	—
端侧AI市场规模	约200亿美元	—	约800亿美元

端侧大模型的商业化已在多个细分场景落地。瑞芯微的客户已基于其主控芯片研发教育平板（集成AI问答）、AI玩具（具身交互）、桌面机器人、会议主机等产品。全志科技的MR527芯片赋能扫地机避障，T527V车规级芯片用于车载娱乐和全数字仪表。芯原股份为国际知名互联网企业提供AR眼镜芯片一站式定制服务，多家AR/VR客户正在合作。寒武纪的芯片广泛服务于智慧互联网、智能制造、智能教育、智慧金融、智能家居等"智能+"产业。华邦CUBE在AI-ISP架构中作为L4缓存，允许客户使用28nm SoC获得类似先进制程的高带宽，可覆盖智能安防、行车记录仪、无人机图传等边缘视觉场景。此外，CUBE还可用于可穿戴设备、工业物联网、安全基础设施等中低容量、高带宽、低功耗需求的场景。端侧大模型的商业化正从"技术验证"走向"规模复制"，场景的多样化将驱动定制化存储和NPU需求的持续增长。

综合市场预测和技术进展，端侧大模型商业化有望在2025-2026年迎来规模化放量。驱动因素包括：1）AI手机和AI PC渗透率加速提升，为大模型提供亿级终端入口；2）NPU算力持续提升，6TOPS级别已可满足主流小模型需求；3）CUBE等定制化近存存储方案成熟，解决了端侧大模型最关键的内存带宽和功耗瓶颈；4）3DCaaS等平台降低了开发门槛，缩短产品上市周期。建议关注存储（兆易创新）、数字芯片（瑞芯微、寒武纪、全志科技）、IP（芯原股份）、封装（长电科技、通富微电、华天科技、甬矽电子、晶方科技）等相关标的。端侧AI的长期空间广阔，但短期需关注商业化落地进度、市场竞争加剧等风险。