解语樱木

算力的“临界点”，终于被芯片厂商们亲手打破了。

2026年的AI硬件市场，真的很不一样。

5月11日，字节跳动突然加码。它把2026年的AI资本开支计划从1600亿元直接拉到了2000多亿元，多了四分之一。而且，这笔钱会更偏向国产AI芯片。

同一个月，洛图科技也放出一组数字：2026年国内消费级AI硬件市场规模要突破1.27万亿元。四年后，这个数字会涨到2.56万亿元。

AI眼镜、AI耳机、AI玩具……这些新东西突然全都冒了出来。背后靠谁？芯片。没有端侧芯片厂商拼了命搞技术突破、把成本降下来，什么万亿叙事都是空话。

01 算力“下放”到了终端

AI硬件为什么都在2026年集中冒头？原因其实藏在一个词里：端侧算力的临界点。

高通的技术老总说过一句话，挺到位：云端AI有三个大毛病——延迟、隐私和情境缺失。传统那种“我发请求、云端回结果”的模式，根本融不进日常生活的细枝末节。

他给的解法是：云端和端侧要互相配合。需要马上给反馈、高度保护隐私、感知当前情境的东西，比如随时听到“嘿Siri”就反应、面对面翻译、监测心跳——这些得在设备端干完。而那些特别烧脑、需要大模型深度推理的复杂活，才扔给云端处理。

这个思路，2026年已经在芯片上落实了。

高通3月甩出了一个大招：骁龙可穿戴平台至尊版。这是全球第一款能跨WearOS、Android和Linux系统的AI可穿戴平台。也是高通头一回把“至尊版”这三个字放到可穿戴领域。

这块芯片用了3nm制程，塞了专用Hexagon NPU和低功耗eNPU两个AI加速核心。在端侧就能直接跑20亿参数的模型，第一个字生成只要0.2秒，后续每秒能吐10个。要知道，以前可穿戴芯片里只有那种很弱的嵌入式NPU，只能干干关键词检测、动作识别这种基础活。这波升级，直接把端侧AI的天花板抬了一大截。

不光高通在干。国产厂商也在往前冲。

炬芯科技搞了个端侧AI音频芯片ATS362X，用了CPU+ DSP+NPU三核架构，NPU算力在500MHz下能干132 GOPS，能效比原生就做到6.4 TOPS/W。目前好几个国际大牌的2026年新款AI音箱都在用它。

瑞芯微也没闲着。它出了端侧算力协处理器RK182X，能跑3B、7B参数级别的大模型。下一代RK1860算力要超过40TOPS，支持13B级别的模型。最近还推了一颗面向中端市场的RK3572，8nm制程，内置4TOPS NPU，性能翻倍，功耗降了一半还多。

有一组数据特别能说明问题。根据IDC的报告，2026年一季度，全球端侧AI芯片出货量涨了78%。但有意思的是，旗舰级芯片的算力增速在放缓，只有22%。而面向IoT、边缘终端、各类行业场景的中低端AI芯片，出货量猛涨了110%以上。

东吴证券的说法也很直接：端侧模型的演进，就两个方向——多模态零延迟交互和算法侧压缩。一个决定你好不好用，一个决定你做不做得出来。现在芯片层面两条线都跑通了，AI硬件的大爆发才真正有了底。

这么一说，咱们就能理解为什么AI耳机、AI眼镜、AI玩具在2026年扎堆出现了——不是偶然，是必然。

02 从“听见”到“听懂”：芯片把算力从云端拽到了耳边

在所有AI硬件里，用说话来交互的那种，最近跑得最快。

但很多人没注意到，这背后的关键不是什么大模型标签，而是芯片层面的算力从云端沉到了你耳朵旁边。

数据能说明一些问题：全球AI耳机市场，到2026年预期冲到74.2亿美元，四年后超过173亿美元。

真正把这个赛道点火的，是OpenAI的首款硬件——内部代号“Sweetpea”的AI耳机。设计由苹果前设计总监Jony Ive亲手操刀，第一年预估出货量就要冲4000万到5000万部，这数字直接对标苹果AirPods。最狠的一点是，它用了2nm芯片，大部分AI推理直接在本地搞定，不用再依赖云端。

这一下给整个行业释放的信号太清晰了：AI耳机不是手机配件了，它要自己当主角。

国内厂商也跟得很紧。科大讯飞的AI会议耳机Pro3，装了自家的viaim大脑，开会时自动生成会议标题、重要内容和待办清单，还能根据金融、法律这些行业的特点定制摘要。降噪方面用了“气导+骨导”双重方案——骨传导传感器靠探测你头骨的振动来锁定你的声音，从源头就把背景噪音过滤掉了。这些东西都要靠端侧芯片的算力和低延迟架构才能跑得顺畅。

芯片厂商对音频赛道的投入也佐证了这个品类的价值。恒玄科技的BES2700系列，超低功耗设计，已经用在了小米的AI眼镜等项目上。新一代BES2800已经在客户的TWS耳机、智能手表里开始用了。而预计上半年要送样的BES6000系列，会进一步往多模态交互的方向走。

再看看录音设备。有个叫Plaud的AI录音品牌，年营收冲到了2.5亿美元，连续两年翻了10倍，全球销量早就破百万台。899元一个的AI录音豆，把原来“听一小时、整理两小时”的麻烦，压缩到“会后十分钟搞定纪要”。

录音设备搞AI化，本质上靠的就是端侧的语音识别和语义理解能力。以前的录音笔就是线性录音，现在AI化之后，设备要实时做声音活动检测、辨别人声、提取关键信息。这些活的算力需求虽然没有视觉模型那么大，但对于靠电池供电、续航要求极其苛刻的设备来说，芯片的能效比就是命门。炬芯科技的ATS362X、恒玄科技的BES系列这些低功耗AI音频芯片，就是专门解决这个问题的。

2025年，这类超低功耗AI语音芯片的全球市场大约是16.86亿美元，预计到2032年将涨到47.66亿美元。恒玄科技、炬芯科技这些国产厂商，正在这个赛道上越跑越靠前。

03 AI眼镜：不只是“玩物”，芯片正在让它变“刚需”

如果说AI耳机是2026年最确定的增长点，那AI眼镜就是最能体现“芯片驱动”感觉的那个赛道。

IDC预测2026年中国智能眼镜市场出货量会到451万台，同比增长78%；全球那边要破2300万台。全球AI眼镜出货量预估比2025年翻倍，冲上1700万副。这些增长数字背后，是芯片供应链在18个月里迈了一大步。

高通那颗骁龙可穿戴平台至尊版，是关键中的关键。它用了一个“三级分流”的算力模式：轻量级任务——比如调音量、快速问答——直接在眼镜本地用20亿参数模型搞定；复杂一点的通过蓝牙或者Wi-Fi扔给手机，手机用70亿到100亿参数模型处理；最难的任务才上传云端。这种“云-端-本”三层协同的模式，让AI眼镜在续航不崩的前提下，获得了前所未见的端侧AI能力。

高通的老总安蒙放了句话：到2027到2028年，个人AI设备会实现规模化，最终有望达到百亿级规模。

国产芯片也在拼命追。瑞芯微的RK3588、RK3566这些芯片，已经在小米AI眼镜和诠视科技的AR眼镜里当主控用了。瑞芯微的判断是：2026年端侧AI会在AIoT多个领域全面开花，接下来很多年都会高速增长。它的下一代旗舰芯片已经瞄准AI眼镜市场，正在全力攻关相关技术。

恒玄科技也没闲着，专门为AI智能眼镜搞了一颗6nm SoC，BES2800已经被多个智能眼镜项目采用。全志科技的V851和其他V系列芯片，在AI眼镜、安防等领域都已经批量出货了。

端侧算力不断往下压，AI眼镜正在从“极客玩具”慢慢变成“日常必需品”。以前你可能觉得戴个智能眼镜有点傻，以后可能不戴才会觉得“亏”了。

04 芯片不止是“算”的，还得“懂”人情味

AI玩具和智能戒指代表了另一个有意思的方向——让人感觉被陪伴和被感知。

广东省玩具协会的数据说，2025年国内AI玩具市场规模已经到了290亿元，预计到2030年突破千亿元。2025年以来，AI玩具相关的融资已经超过200亿元。

真正让AI玩具产生“质变”的，是芯片层面大模型轻量化部署能力的突破。以前那些“会说话的玩具”，就是事先录好的几句语音，玩两天就腻了。现在不一样了。瑞芯微的端侧算力协处理器、全志科技的AI SoC芯片，正在把AI玩具从“只会发声”的玩具变成“能陪伴”的情感伙伴。

有个挺有意思的案例——CES 2026上爆红的日本AI萌宠mirumi。这东西没有语音交互，也没有视觉传感器，全部的功能就是给你一种“被陪着”的感觉。这背后的芯片逻辑跟追求算力TOPS的老路完全不同：mirumi这种东西需要的不是更强的算力，而是更低的功耗、更准的传感器融合和更长的续航。

智能戒指是另一个维度的“无感智能”。全球智能戒指市场2025年大概是6.98亿美元，预计到2035年涨到78亿美元，年复合增长率高达25.4%。这些功能要实现，靠的是超低功耗传感器融合芯片——戒指厚度只有2.5毫米，电池小得可怜，必须在毫瓦级别的功耗下完成心率监测、加速度检测、蓝牙通信和基本的AI推理。

高通的骁龙可穿戴平台至尊版已经展示了这类设备的专用AI加速能力，而像Nordic Semiconductor这样的厂商，正在把NPU塞进超低功耗蓝牙芯片里，让智能穿戴设备的AI推理性能比纯CPU方案提升15倍、能效提升8倍。

05 先进制程正在给AI硬件“降维打击”

AI硬件要真正爆发，除了看算力和能效，还得看最底层的制程工艺。

2026年，3nm制程已经全面普及，2nm也正式进入量产阶段。台积电2nm制程在2025年四季度已经开始量产，而且良率爬坡的速度比3nm还要快——这是台积电自己透露的。高通、苹果、联发科的下一代旗舰芯片，都会全面转向2nm。

更远一点的A13制程也已经在路上了，预计2029年量产。这意味着什么？这意味着未来三到五年，AI硬件的芯片密度还会持续翻倍，功耗会继续砍半。到那个时候，现在40TOPS级别的端侧算力，在可穿戴设备上也能轻松实现。

先进封装的进展也在改变游戏规则。台积电的CoWoS封装良率已经冲到了98%，这让“芯片做小、算力做大”成为可能。AI眼镜、AI耳机这些对体积和重量极度敏感的设备，会直接受益于这些封装技术的进步。

06 国产端侧AI芯片正在“换个活法”

看看一季度的情况就知道了。

星宸科技营收同比涨49%，全志科技涨47%，瑞芯微涨36%，晶晨股份和炬芯科技也各自涨了24%。这里面，炬芯科技的净利润增幅高达91%，几乎翻了一倍。

国产芯片厂商不再只是“拼价格”了。东吴证券总结的“五维差异化竞争”——高算力、强连接能力、低功耗、技术生态、高性价比——正在成为行业的新共识。炬芯科技能拿到国际品牌的订单，靠的就是存内计算带来的超高能效比；瑞芯微能在AI眼镜这个赛道站稳脚跟，靠的是提前在AIoT领域做了好几年的技术积累。

不过也要看到分化。恒玄科技一季度营收同比降了33%，虽然环比已经恢复了13%、毛利率开始回升，但下游景气度的波动还是给了它不小的压力。

但整个方向的信号是明确的：端侧AI SoC的竞争，已经从“谁出货多”变成了“谁的产品更有壁垒”。

07 我们离AI的“日常无感”还有多远？

从2024年的大模型热炒，到2025年的概念落地，再到2026年的批量出货，AI硬件这条路走了两年多，现在才算真正走到了大众生活里。

AI耳机能听懂你说的话、帮你总结会议、实时翻译；AI眼镜能拍照、导航、识别物体，甚至做实时翻译；AI玩具能陪你聊天、逗你开心；智能戒指能监测你的心率、睡眠、压力指数。

所有这些，靠的都是端侧芯片算力和能效的突破。云端负责庞大的知识库和复杂推理，终端负责实时交互和隐私守护——云端协同已经不是什么新鲜概念，而是行业的日常。

但当AI不再需要你刻意喊它、不再让你等云端的回复、而是安静地、自然地融入你的日常——那时候，这场智能革命才算真的走完了从“技术噱头”到“大众落地”的全程。

现在的AI眼镜还那么贵，真的能变成日常标配吗？

AI戒指续航就两三天，够用吗？

AI玩具的声音能被孩子当成“朋友”吗？

国产芯片在最核心的NPU架构上，跟高通还有多大差距？

这些问题，可能再过一两年，市场会给出最真实的答案。

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