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96SEO 2026-01-05 11:43 6
证券研究报告名称: 如何实现端侧AI革新，将主流大模型与智Neng硬件产品无缝融合？ 对外发布时间: 2025年1月14日 报告发布机构: 中信建投证券股份有限公司，挺好。
# 复用输入输出缓冲区buffer = allocate_shared_memory # 分配1MB共享内存input_te 将心比心... nsor = buffer # 前512KB作为输入output_tensor = buffer # 后512KB作为输出
我整个人都不好了。 端侧AI的实现需要满足低延迟的实时推理需求，这是其应用过程中的一个核心挑战。无疑， yin为科技的飞速发展，如今千元机Yi经Neng够流畅运行AI图像修复，百亿参数大模型也Neng在手机、电脑离线运行，AI正从云端下沉到我们手中，这一变革无疑具有里程碑意义。比方说 某芯片厂商在短时间内实现了芯片的并线量产，其第二季度营收Yi达千万元级别，这一技术迅速被无线音频、智Neng家居等场景采用，客户包括耳机制造商、可穿戴设备厂商及运动监测终端生产商。据市场数据， 京东618期间AI手机成交额同比翻倍增长，AI智Neng眼镜销量暴涨7倍，这无疑印证了端侧算力下沉对硬件市场的直接拉动效应。
当前产业趋势显示， 未来个人生活将全面依赖端侧大模型芯片：手机、汽车、可穿戴设备及新兴外骨骼装置均需搭载本地化AI单元以保障数据隐私与实时性。比方说用户tong过智Neng手表发送定制化消息时 端侧模型可在不上传云端的前提下完成敏感信息处理，这一特性正推动硬件厂商加速芯片集成进各类智Neng硬件产品，精辟。。
整一个... 只是端侧模型需定期geng新以适应新数据，这是保证端侧AI性Neng稳定的关键。端侧设备的内存和存储通常为4GB～16GB，suo以呢，如何优化内存和存储资源成为一个亟待解决的问题。还有啊，端侧设备通常依赖电池供电，降低功耗也是实现端侧AI实时性要求的重要途径。
当冤大头了。 新浪财经为您带来：东吴证券发布研报称， 端侧AI正tong过模型压缩、内存创新及多模态交互界面革命加速终端智Neng化进程。据机构测算， 预计2023-2028年，端侧AI市场规模将保持高速增长，年复合增长率高达58%，2028年市场规模预计将超过1.9万亿元。
东吴证券：端侧AI革新驱动硬件内存升级 多模态交互开启智Neng终端新纪元 东吴证券：端侧AI革新驱动硬件内存升级 多模态交互开启智Neng终端新纪元 ...
行吧... 端侧硬件的算力核心通常为CPU、 GPU、NPU或DSP的异构组合。适配大模型时需类型选择算力单元。比方说针对图像识别任务，NPU可Neng具有geng高的效率；而针对语音识别任务，CPU或GPU可Nenggeng适用。
大模型直接部署至端侧会导致内存溢出和推理延迟。suo以呢，需tong过以下技术压缩模型：模型压缩、知识蒸馏、量化等。其中， 量化/剪枝/蒸馏是Zui主要的模型压缩方式，各家小模型因数据集/压缩精度/量化混合方式等差异预计带来小模型的百花齐放。
我给跪了。 yin为生成式AI技术的爆发，大模型从云端向端侧迁移Yi成为行业趋势。端侧部署不仅Neng降低数据传输延迟、提升隐私平安性，还Nengtong过本地化计算减少对云端资源的依赖。只是 端侧硬件与大模型的适配面临两大核心挑战：一是硬件算力与模型规模的匹配问题，二是端侧设备有限的内存、存储和功耗与模型复杂度的矛盾。
AI自主化Neng力沿着以指令为中心到以意图为中心持续提升。LLM从各个层面改过终端， 其中Agent对开放式问题必不可少，背后是大模型带来的理解复杂输入、进行规划推理/合理使用工具的Neng力。据头豹，端侧AI市场规模2023-2028年预计CAGR高达58%，2028年超过1.9万亿元。从具体小模型性Neng表现上kan， 参数量对模型性Neng影响巨大，但受限于硬件，小模型的技术创新geng加积极以提升有限参数量下的性Neng表现，其中量化/剪枝/蒸馏是Zui主要的模型压缩方式，各家小模型因数据集/压缩精度/量化混合方式等差异预计带来小模型的百花齐放，什么鬼？。
搞一下... yin为硬件算力的提升和模型压缩技术的进步，端侧AI将实现geng复杂的任务。一边，端云协同架构将进一步降低端侧设备的开发门槛。
冲鸭！ 端侧硬件产品线与大模型的适配是AI落地的关键环节。tong过硬件选型、 模型压缩和系统级优化，开发者可在资源受限的端侧设备上实现高效、低延迟的AI应用，推动智Neng硬件从“功Neng驱动”向“智Neng驱动”转型。
以主流大模型为例， 其参数量从十亿级到千亿级不等，而端侧设备的算力资源通常仅为云端服务器的1/10到1/100。suo以呢，硬件产品线需tong过架构优化、模型压缩和系统级调优，实现“小设备跑大模型”的目标。
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