端侧智能的新战局：AI 模型的「权力下放」浪潮

如果说 2023-2024 年是云端大模型的军备竟赛，那么 2025 年吹响的则是另一声号角——让 AI 上岸，让智能「接地气」。

一场从云端到边缘的静默迁徙

过去一年，AI 产业最显著的变化不是哪家又发布了万亿参数的新模型，而是大模型正在以前所未有的速度「下沉」到终端设备。

苹果的 Apple Intelligence 走进了 iPhone 和 Mac，高通的 Snapdragon X Elite 让 Windows PC 可以在本地跑 70B 参数的大模型，Google 在 Pixel 9 上部署了专用的 Tensor G4 芯片，国内手机厂商 OVMH（OPPO、vivo、小米、华为）也纷纷推出了各自的端侧大模型方案。这不是技术秀，而是商业逻辑的转变：推理成本、通信延迟、数据隐私——这三个约束正在合力把 AI 推向边缘。

为什么是现在？

端侧 AI 不是新概念，但过去受制于两个关键瓶颈：模型太大，跑不动；芯片太弱，算不起。 2025 年，这两个瓶颈同时被打破了。

模型层面，以 LLaMA 3、Qwen2.5 为代表的开源模型在保持强悍能力的同时，量化后的 7B-14B 参数版本已经可以在手机/PC 上流畅运行。这让「本地推理」从不可能变成了可能。

硬件层面，苹果 M4 系列神经引擎的算力已突破 38 TOPS，高通 Hexagon NPU 达到 45 TOPS，联发科天玑 9400 的 APU 算力更是冲到了 80 TOPS 以上。端侧 AI 的算力基础设施，已经初步就绪。

端侧 vs 云端：不是替代，是分工

很多人误以为端侧智能是要取代云端大模型。这是一个误解。

更准确的描述是：端侧和云端正在形成一种「双脑协作」的分工模式。

场景	端侧擅长	云端擅长
即时响应（<100ms）	✅ 实时翻译、语音助手	❌ 延迟高
隐私敏感数据	✅ 通讯录、邮件、医疗记录	❌ 数据需上云
复杂推理任务	❌ 受限于算力和内存	✅ 深度分析、多跳推理
个性化适应	✅ 基于本地用户习惯持续学习	✅ 大规模数据训练
离线可用性	✅ 完全离线可用	❌ 依赖网络

未来的 AI 体验不是「要么端侧要么云端」，而是**「端侧处理需要即时响应和隐私保护的任务，云端处理需要深度推理和广域知识的任务」**。

暗流涌动：端侧生态的碎片化困境

然而，繁荣背后也有阴影。

当前端侧 AI 面临的最大挑战，不是技术，而是生态碎片化。

苹果、高通、联发科、英特尔、AMD——每家芯片厂商都有各自的 NPU 架构和 SDK，模型需要针对不同硬件进行优化适配。一套模型要在这五六家厂商的芯片上都达到最优性能，需要做大量「手工程序员」式的移植工作。这直接导致了端侧 AI 开发的高门槛和长周期。