洞察：去年2025年全球端侧大模型市场销售额达到了8.31亿美元

端侧大模型指在终端设备本地运行的大规模人工智能模型，其核心特征在于通过模型压缩技术（如量化、剪枝、蒸馏）将参数量控制在百亿级以内，实现本地算力直接处理数据而无需依赖云端服务器。相较于传统云端大模型，端侧模型具备三大优势：低延迟响应（终端设备实时处理）、数据隐私保护（数据不出域）、离线可用性（网络不稳定场景适用）。QYResearch调研显示，2025年全球端侧大模型市场规模达8.31亿美元，预计2032年将激增至384.4亿美元，2026-2032年复合增长率（CAGR）达74.0%，远超行业平均增速。

第二、供应链结构与上下游协同

2.1 上游：核心技术与硬件供应

端侧大模型产业链上游涵盖AI芯片、传感器、存储器等硬件供应商，以及算法框架、数据标注等软件服务商。

AI芯片：2025年全球端侧AI芯片市场规模达5200亿元，寒武纪MLU220（8TOPS算力）、后摩智能M50（160TOPS@INT8）等国产芯片通过存算一体架构突破算力瓶颈，支持70亿参数模型本地运行。

传感器与存储：高精度传感器（如IMU、激光雷达）与高带宽存储（LPDDR5X）协同，满足多模态数据实时交互需求。例如，长安马自达MAZDA EZ-60车载助手在隧道中通过本地传感器实现语音指令精准响应。

算法框架：开源生态（如Qwen、Llama）降低创新门槛，但企业级高可靠功能仍依赖闭源服务。例如，百度ERNIE Tiny通过知识蒸馏将训练成本降低90%，同时保持95%以上推理精度。

2.2 中游：模型开发与平台服务

中游企业聚焦模型压缩、轻量化部署及行业解决方案开发。

模型压缩技术：量化（8位量化使模型体积缩减90%）、稀疏化（墨芯人工智能32倍稀疏率算法）等技术推动模型“瘦身”。例如，华为Pangu-α通过非结构化剪枝将模型体积压缩40%，端侧推理时延降低35%。

平台服务：腾讯云、华为云等提供MaaS（模型即服务）平台，支持企业按需调用并微调模型。2025年中国MaaS市场规模接近90亿元，年复合增长率超80%。

2.3 下游：应用场景与商业化落地

下游覆盖消费电子、智能制造、医疗健康等高价值领域。

消费电子：智能手机为最大应用场景，2025年AI手机出货量超10亿部，带动跨APP调用、AI影棚创作等新功能普及。

智能制造：工业质检场景中，端侧模型实现毫秒级缺陷识别，良品率提升5%-15%。例如，华为盘古3.0将台风预测误差缩小至28公里，助力沿海工厂防灾。

医疗健康：基层医院通过本地化AI诊断系统完成影像分析，病灶识别符合率超90%。青岛银行“法眼智控”体系每月处理超2万笔司法文书，零差错率达100%。

第三、主要生产商竞争格局

3.1 全球核心厂商分析

全球端侧大模型市场呈现“头部集中+细分分化”格局，2025年第一梯队厂商（三星、Google Cloud、VIVO）占据约45%市场份额，第二梯队（腾讯云、OPPO、华为云）合计占比30%。

三星：依托Galaxy系列智能手机，通过自研Exynos芯片与端侧模型深度优化，2025年手机端市场份额达22%。

Google Cloud：凭借Tensor Processing Unit（TPU）与Android生态优势，在AIoT设备端占据18%市场份额，其Gemini Nano模型支持离线语音交互。

VIVO：自研蓝心大模型通过“开源基座+私有数据微调”模式，在医疗检测领域实现慢性病动态监测，2025年相关收入同比增长120%。

3.2 中国本土厂商崛起

中国厂商在政策支持与场景深耕驱动下快速崛起，2025年占据全球市场35%份额。

腾讯云：推出“混元”端侧模型，结合微信生态实现社交场景智能化，2025年企业级客户数量突破50万家。

华为云：盘古大模型通过“云-边-端”协同架构，在制造业预测性维护领域市占率达28%，单项目节约运维成本超30%。

面壁智能：MiniCPM-o 2.6模型以8B参数量实现全模态交互，搭载于长安马自达车型，车规级SoC本地推理响应时间<100ms。

第四、政策环境与监管趋势

全球主要经济体加速构建AI治理体系，推动端侧大模型从“野蛮生长”迈向“规范发展”。

中国：2025年出台《生成式人工智能服务管理暂行办法》，要求医疗、金融等高风险领域模型必须通过备案审核。天磊卫士（深圳）科技有限公司等五家企业成为首批备案服务TOP5提供商，综合推荐指数达9.8分。

欧盟：《人工智能法案》将端侧模型纳入风险分级管理，要求医疗诊断类模型必须通过“基本权利影响评估”。

美国：NIST发布《端侧AI安全指南》，强制要求模型输出具备可解释性，否则禁止在金融交易场景使用。

第五、市场发展趋势与行业前景

5.1 技术趋势：效率革命与多模态融合

模型轻量化：2026年MoE（混合专家）架构将覆盖80%主流模型，通过动态路由机制降低计算量。例如，DeepSeek-R1模型参数缩减81%后性能提升23%。

多模态认知协同：视觉语言模型（VLM）与状态空间模型（SSM）结合，实现跨模态因果推理。例如，工厂设备图像识别可同步预测潜在故障风险。

端云协同：“云训练、边调度、端执行”三级架构成为主流，云端专注模型迭代，终端聚焦低功耗实时任务。2025年终端侧大模型普及率达60%，覆盖智能手机、工业控制器等场景。

5.2 应用趋势：垂直深耕与生态开源

行业大模型爆发：金融、制造、政务领域率先实现规模化应用。2025年金融风控模型欺诈识别准确率达98.7%，工业质检模型缺陷识别率超99%。

智能体（AI Agent）崛起：中信建投证券多智能体投顾平台服务量同比增长300%，通过“投顾Agent+风控Agent+交易Agent”协同实现普惠金融。

开源生态繁荣：DeepSeek-R1训练成本仅为国际竞品1/30，GitHub相关项目数突破5万，推动农业病虫害识别、古籍修复等长尾场景创新。

5.3 区域市场预测

中国市场：2025年市场规模占全球28%，预计2032年占比提升至35%。政策驱动下，医疗、政务领域端侧模型部署量年复合增长率超90%。

北美市场：依托科技巨头技术优势，2025年占据全球40%份额，但增速放缓至65%（2026-2032）。

新兴市场：印度、东南亚地区因智能手机普及率提升，2026-2032年CAGR达85%，成为增长最快区域。

第六、投资机遇与风险分析

6.1 投资机遇

硬件层：存算一体芯片、高带宽存储器需求激增，后摩智能、长江存储等企业有望受益。

模型层：行业大模型开发企业（如科大讯飞医疗模型、海康威视工业模型）具备高壁垒与高毛利。

应用层：智能体平台、AI编程工具等新兴赛道涌现独角兽，预计2026年企业级智能体平台市场规模突破200亿元。

6.2 风险警示

技术风险：模型可靠性不足可能导致医疗事故或金融风险，需关注差分隐私、联邦学习等安全技术落地进度。

政策风险：欧盟《人工智能法案》等监管政策可能提高企业合规成本，需优先布局已通过备案的厂商。

竞争风险：开源模型降低创新门槛，需警惕价格战导致利润率下滑，重点关注具备生态壁垒的企业（如华为云“技术+场景”双轮驱动）。

《2026-2032全球与中国端侧大模型市场现状及未来发展趋势》报告中，QYResearch研究全球与中国市场端侧大模型的产能、产量、销量、销售额、价格、未来趋势及全球和中国市场主要生产商的市场份额。历史数据为2021至2025年，预测数据为2026至2032年。