DeepSeek解锁端侧AI未来，高通(QCOM.US)SoC芯片引领需求红利

智通财经APP获悉，2025年初，DeepSeek的爆火，无疑让全球AI产业为之震惊。

DeepSeek通过优化算法和架构，以较低的算力成本实现与世界顶级大模型相当的性能。这让许多投资者都将目光转移到对过去两年全球大型科技公司AI支出浪潮的最大受益者英伟达(NVDA.US)的质疑，这甚至一度引发美股市场的剧烈动荡。

尽管如此，无论关于英伟达算力需求的底层逻辑证伪与否，这都无法改变这一技术突破背后的另一重大意义——AI从云侧走向端侧。

端侧AI的崛起：从云端到终端的范式转移

事实上，DeepSeek通过蒸馏技术将百亿参数模型压缩至端侧设备可运行的创新，不仅让AI推理成本大幅下降，更以“算力平权”的姿态，为端侧AI的爆发按下加速键。

端侧AI指在终端设备本地完成数据采集、处理与决策的AI技术。相较于依赖云端的集中式处理，端侧AI具有低延迟、高隐私性、低带宽依赖的优势，尤其适用于实时性要求高的场景(如自动驾驶、AR交互)。

在ChatGPT掀起AI浪潮后，为普及应用，不少公司发力端侧AI，然而进展都不尽如意，其中一大原因在于算力与模型需求不匹配。传统端侧设备(如手机、IoT设备)的本地SoC芯片算力有限，难以支持大模型的推理需求。例如，早期大模型参数规模动辄千亿级别(如ChatGPT)，而端侧芯片算力通常仅支持十亿级以下模型，导致功能效果大打折扣。

这让许多企业更多地依赖云端部署AI模型，但实际上云端也存在显著缺陷：延迟和时效性。由于需要依赖互联网连接，一旦网络环境不稳定，可能会导致数据传输延迟，影响实时性任务的执行;隐私和安全。将敏感数据传输到云端处理，存在数据隐私和安全风险，需采取严密的防护措施;成本问题。建立和维护云端计算资源需要巨大的资金投入，尤其是对小型企业来说，云端计算可能成本高昂。

而DeepSeek-R1的突破在于其“蒸馏模型”技术，通过压缩大型模型参数并优化推理效率，这使得原本需云端算力支持的复杂AI任务可在终端设备本地运行。

高通(QCOM.US)最近发布了一份白皮书，阐述了DeepSeek的问世将如何推动AI在终端侧的发展。

该公司指出，得益于蒸馏等多种技术，现在小模型正在接近前沿大模型的质量。

该公司的研究显示，基于通义千问模型和 Llama模型的DeepSeek蒸馏版本展现了诸多明显优势，尤其是在GPQA基准测试中，与GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet和GPT-o1 mini等先进模型相比，取得了相似或更高的分数。

白皮书称：“许多主流模型系列包括DeepSeek R1、Meta Llama、IBM Granite和Mistral Ministral都推出了小模型版本，且面向特定任务的性能和基准测试都表现出色。将大型基础模型缩减为更小、更高效的版本，不仅能实现更快的推理速度、更少的内存占用和更低的功耗，同时可以保持较高的性能水平，从而使此类模型适合在智能手机、PC和汽车等终端上部署。”

研究总结道，当前先进的AI小模型已具有卓越性能，模型参数规模正在快速缩小，模型数量的增加正在帮助开发者在边缘侧打造更丰富的应用，与此同时，个性化多模态AI智能体将简化交互，高效地跨越各种应用完成任务。这些进展预计将降低训练新模型的成本，使AI更加普及。

设备载体丰富多样

事实上，不只有高通，许多分析师和科技巨头对于端侧AI的前景也表示非常看好。

知名分析师郭明錤在最近的一份研报中表示，DeepSeek的爆红将加快端侧AI趋势的崛起。他指出，DeepSeek不仅在功能上进行了优化，更为重要的是，它引发了一场关于在本地端部署大型语言模型(LLM)的热潮。

包括台积电(TSM.US)和英伟达在内的许多行业巨头都预计，端侧AI市场将在2026年前后显著增长。

根据DataM Intelligence在1月发布的端侧AI市场报告，全球端侧AI市场在2023年达到168亿美元，预计到2031年将达到738亿美元，2024年至2031年期间的复合年增长率为20.6%。

在应用落地层面，据分析称，由于规模巨大的用户群体，软硬件生态成熟，以及拥有丰富的使用场景，手机和PC可能是端侧AI的最完美应用载体。而在未来，AI 眼镜、智能汽车、机器人等领域或将拥有更大的应用潜力。

从多家机构的预测来看，端侧AI设备的前景将非常广阔。

AI手机：据Canalys预测，2024年全球市场AI手机渗透率达到17%，2025年更多中高端机型将配备更强大的端侧AI能力，推动全球市场渗透率达到32%，出货量接近四亿台;

AI PC：据IDC预测，2027年全球AI PC出货量将达1.5亿台，渗透率提升至79%;

AI眼镜：据IDC预计， 2025年全球AI眼镜市场出货量为1280万副，同比增长26%，并预计至2030年全球AI眼镜市场规模突破3000亿美元;维深Wellsenn XR的预测数据显示，到2029年AI智能眼镜的年销量将达到5500万副，到2035年有望突破14亿副。

总体而言，市场研究机构Research And Markets最新发布的报告预测，2024年全球端侧AI硬件市场规模为23亿部，预计到2030年将达到60亿部，从2024年到2030年的复合年增长率为17.6%。

SoC：承载市场巨大增量

端侧AI载体丰富多样，DeepSeek的技术突破有望加速更多端侧AI设备的发展，但作为硬件终端的底座，SoC芯片的增长潜力似乎更为明显。

SoC(System on Chip)芯片，顾名思义就是把系统所需的所有组件集成到一块芯片上，包括CPU、GPU和NPU等。可以说，SoC芯片是各类型硬件设备的主控单元，承载着运算控制等核心功能，是硬件的“大脑”。

而在端侧AI应用中，SoC扮演着至关重要的角色。随着AI技术的不断发展，端侧设备如智能手机、可穿戴设备、耳机、眼镜等都需要更强大的AI处理能力。SoC通过集成NPU(神经网络处理单元)等模块，显著提升了设备的AI算力。

前文提到，传统端侧设备的SoC芯片算力有限，难以支持大模型的推理需求。但随着AI在端侧的应用越来越广泛，芯片厂商开始在NPU上发力，推动算力达到几十甚至数百 TOPS，叠加DeepSeek的技术突破，让端侧模型部署难度显著减小，从而使硬件厂商加大对AI设备的研发生产，AI SoC芯片需求预计也将水涨船高。

高通在白皮书中指出，DeepSeek的崛起标志着AI发展的一个潜在转折点。“这一关键时刻是更广泛趋势的一部分，凸显了行业在打造高质量小语言模型和多模态推理模型方面的创新，以及这些创新正在为AI的商用应用和终端侧推理落地做好准备。这些新模型能够在终端侧运行，将加速强大边缘侧芯片的规模化扩展，并创造对此类芯片的需求。 ”

据Markets and Markets数据，SoC市场预计将从2024年1384.6亿美元增长到2029年2059.7亿美元，预计复合年增长率(CAGR)达到8.3%。

该机构指出，移动设备、物联网(IoT)和可穿戴设备对能效和紧凑设计的需求不断增长，推动了SoC在市场上的广泛应用。SoC在更小的尺寸内提供了更高的处理能力，促进了其在可穿戴设备和互联设备中的普及。随着AI和机器学习算法的持续进步，针对AI优化的SoC开发日益增多，尤其是在AI PC和智能手机的本地处理领域。这些AI优化的SoC具备边缘计算能力，从而在连接有限的区域也能提升隐私保护和电池续航能力。此外，汽车高级驾驶辅助系统(ADAS)、自动驾驶和车载信息娱乐系统对SoC的需求不断上升，进一步推动了系统级芯片市场的显著增长。

高通将成潜在赢家

近年来，作为SoC芯片领域的巨头，高通股价表现远不及英伟达等为AI数据中心提供芯片的同行。在AI掀起热潮后，许多分析人士都曾期待端侧AI将推动智能手机销量增长，从而提振高通股价。

然而，这一效应迟迟未能显现，原因可能有很多，包括疫情需求爆发后换机周期的延迟、端侧AI部署缓慢难以带动需求等。

但如今，随着时间的推移，客户库存的持续消化，以及DeepSeek为端侧AI部署带来可能，智能设备升级周期有望即将形成。

高通最新发布的白皮书也显然表明公司已准备好迎接AI推理创新时代的到来，而从最新的财报同样可以看到，该公司已经开始受益于AI走向端侧这一大趋势。

根据本月早些时候发布的业绩，高通2025财年Q1实现营收116.69亿美元，同比增长17%。

其中高通提到，得益于AI推动智能手机需求增长，手机相关销售额增长13%至75.7亿美元，超出市场预期。

AI手机的兴起开始促使厂商采用更高性能的SoC以增强AI计算能力，业务增速也较上一季度有所加快。高通预计，下季度手机业务营收仍将同比增长10%，继续回暖趋势。

Melius Research分析师Ben Reitzes在一份研究报告中写道：“与苹果类似，高通在高端市场也看到了增长，尤其是那些引入了AI相关功能的手机制造商。”Reitzes维持对高通“持有”评级，但将其目标价从180美元上调至190美元。

另外值得注意的是，高通在端侧AI领域的增长潜力可能远不止于AI手机。

事实上，高通对于未来的手机市场增速持谨慎态度，该公司预计，2025年智能手机市场增幅仅为低个位数。

但这并不影响高通未来的乐观前景，原因在于高通正积极拓展核心市场之外的业务版图，这为其营收增长注入了新动力。

高通在财报中指出，5G与高性能、低功耗计算及设备端AI的结合，将推动智能手机技术向其他行业扩展，如PC、汽车和IoT。这也是高通近年来拓展更多业务领域的核心逻辑。

早在去年12月的投资者日上，高通首席执行官Cristiano Amon就曾表示，将扩展高通的长期战略，目标是在本十年末实现手机和非手机市场各占50%的收入。作为端侧AI的引领者，高通的解决方案已涵盖了数十亿台智能手机、汽车、XR头显和眼镜、PC以及工业物联网终端等。

第一财季，高通的IoT业务实现持续增长，营收达到15.49亿美元，同比增长36.1%。据了解，IoT业务收入涵盖消费电子、边缘网络、工业类产品及AI PC，得益于行业领先处理器和设备端AI能力的新产品推出，IoT业务在经历低谷后迎来了连续增长。

展望未来，该公司预计在消费电子需求回升及AI PC增长的带动下，下一季度IoT业务有望实现15%的增长。

Summit Insights分析师Kinngai Chan表示：“市场对高通的预期较高，但我们认为这是合理的，因为高通在PC客户端市场的潜在市场规模扩张和智能手机市场的份额增长方面有着不错的前景，尤其是在高端市场占据强势地位。”

高通的汽车芯片业务营收同样大幅增长60.7%至9.61亿美元，虽然增速较上一季度的68%有所放缓，但仍处于高速扩张阶段。增长主要由智能座舱市场的扩展、智能驾驶和自动驾驶需求上升以及电动汽车市场的智能化升级推动。

高通指出，汽车企业对高通骁龙数字底盘解决方案的需求增加，更多厂商采用其高性能计算平台，提高了对高端汽车芯片的需求。高通预计未来几年汽车业务将继续保持高增长，并计划到2029财年将非手机业务收入提升至220亿美元。

以Samik Chatterjee为首的摩根大通分析师表示，基于高通加速多元化带来的长期机会，预计到本十年代末，来自非智能手机市场的收入占比将显著提高，PC、IoT和汽车业务都将对公司产生更为重要的影响。在边缘计算领域的技术领导地位日益重要，尤其是在AI在端侧设备中普及的背景下，这一点显得尤为关键。目前，该行予以高通“增持”评级，目标价为195美元。

总结

DeepSeek的横空出世，无疑证明了AI正在经历重要变革，这一技术突破将推动科技行业更多地聚焦于如何在边缘侧实际应用中高效地部署模型，进而推动端侧AI加速发展。

正如高通在白皮书提到的：“对大型基础模型的蒸馏已催生大量更智能、更小型、更高效的模型，使各行业能够更快地规模化集成AI，特别是在终端侧加速集成。随着AI创新在边缘侧爆发，高通在可扩展硬件和软件方面的投入将进一步巩固其领导力。”