撰文丨一視財經(jīng) 曉宇

編輯 | 高山

2025年，AI硬件領(lǐng)域最深刻的變化，發(fā)生在兩個看似相隔甚遠的地方：規(guī)模龐大的云端數(shù)據(jù)中心，和消費者觸手可及的終端設(shè)備。

全球AI硬件市場正以18%的年復合增長率，從2025年的668億美元向2034年2963億美元的目標邁進，一場價值重構(gòu)正在上演。

01

云端進化

2025年，進入任何一家頭部科技公司的數(shù)據(jù)中心，最顯著的變化不再是更高的服務(wù)器密度，而是冷卻管道的復雜程度。

這背后是算力密度飆升帶來的挑戰(zhàn)。以英偉達GB200 NVL72系統(tǒng)為例，單個機柜的熱設(shè)計功耗高達130-140kW，遠超傳統(tǒng)風冷的散熱極限。

行業(yè)分析機構(gòu)Trend Force預計，其在AI數(shù)據(jù)中心的滲透率將從2024年的14%大幅提升至2025年的33%

圖源：Trend Force官網(wǎng)

這種變化指向一個根本問題：芯片峰值算力的競爭已經(jīng)讓位于系統(tǒng)級效率的競爭。

英偉達在2025年的戰(zhàn)略清晰地證實了這一轉(zhuǎn)變。其重心致力于打造下一代系統(tǒng)級平臺，如Vera Rubin平臺架構(gòu)，引入了全面的平臺更新，重點集成了全新的Vera CPU和Rubin GPU。

Vera CPU擁有88個ARM核心，支持176個線程。這些處理器還將C2C鏈路帶寬翻倍至1800 GB/s，從而實現(xiàn)CPU、GPU及其共享內(nèi)存資源之間更快的鏈接。

這種轉(zhuǎn)變的精妙之處在于，整體性能與競爭力的提升不再依賴單一組件的突破，而是通過芯片、網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)乃至整個生態(tài)的協(xié)同來達成。

云服務(wù)商的選擇同樣說明了這一趨勢。為應對工作負載規(guī)模擴大并降低對單一供應商的依賴，全球頭部云廠商正加速投入自研ASIC芯片。

例如，谷歌的TPUv6、AWS的Trainium系列以及微軟的Maia芯片，都旨在針對特定AI任務(wù)實現(xiàn)控制成本、性能和供應鏈彈性，進一步改善營運成本支出。

在中國市場，這一趨勢更加明顯。Trend Force預測，2025年中國AI服務(wù)器市場中外購芯片（如英偉達、AMD）的比例將從2024年的約63%下降至約42%，而本土芯片供應商（如華為）的占比將同步提升至約40%，幾乎與外購芯片比例平分秋色。

系統(tǒng)優(yōu)化的另一面體現(xiàn)在內(nèi)存和能耗的突破上。

隨著AI模型規(guī)模膨脹，數(shù)據(jù)在服務(wù)器內(nèi)外的傳輸速度與功耗成為關(guān)鍵瓶頸。高帶寬內(nèi)存和硅光子技術(shù)成為核心解方。

1月6日凌晨5點多，英偉達創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛在CES 2026發(fā)表了主題演講，表示Spectrum-X以太網(wǎng)交換機是全球首款集成硅光子學的以太網(wǎng)交換機，擁有512個200Gb/s端口。

它并非傳統(tǒng)以太網(wǎng)交換機的升級，而是專為AI數(shù)據(jù)中心東西向流量模式設(shè)計的AI原生網(wǎng)絡(luò)，解決了AI作業(yè)突發(fā)性、多對多通信帶來的延遲與擁塞難題。

至此，2025年云端硬件的進化軌跡已逐漸清晰：云端算力的競爭，已演變?yōu)槌杀?、效率與自主可控能力的綜合較量。

02

終端覺醒

2025年，AI硬件的創(chuàng)新浪潮強勢席卷至消費電子領(lǐng)域。

最受關(guān)注的不是手機刷新率或相機像素，而是設(shè)備能否成為承載智能體、理解用戶需求的入口。

作為AI智能體載體，智能眼鏡的潛力被廣泛看好。IDC數(shù)據(jù)指出，2025年上半年，全球智能眼鏡市場出貨量達406.5萬臺，同比增長64.2%，其中，中國市場出貨量突破100萬臺，占據(jù)全球26.6%的份額。

在“雙11”期間，智能眼鏡、智能機器人、AI電腦位列天貓3C數(shù)碼行業(yè)趨勢新品類前三甲。其產(chǎn)品形態(tài)也快速迭代，2025年前8個月，市場公開報道的知名AI眼鏡新品就達25款，平均約9天就有一款新品推出。

終端的智能化不止于消費電子。在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，硬件正從數(shù)據(jù)采集器進化為現(xiàn)場決策者。例如，在杭州蕭山國際機場，新引入的無人駕駛貨物牽引車能夠自主完成避障、鳴笛、運輸?shù)热琢鞒?，將貨物運輸效率提升20%，運營成本降低15%，操作準確率達100%。

在浙江的智能電廠，通過融合圖像識別與知識圖譜等AI技術(shù)，系統(tǒng)能夠智能判斷典型故障并自動生成分析報告，輔助運行處理。

這種將實時分析與決策能力賦予終端硬件的趨勢，正在工業(yè)質(zhì)檢、醫(yī)療影像等無數(shù)場景中發(fā)生，并不斷地將響應時間從“秒級”壓縮至“毫秒級”，實現(xiàn)業(yè)務(wù)的無縫協(xié)同。

操作系統(tǒng)層面的變化也為此提供了基礎(chǔ)。百度智能云依托千帆大模型平臺，面向企業(yè)用戶推出覆蓋金融、電力、交通、環(huán)保、醫(yī)療等多個行業(yè)的“場景智能體”解決方案，推動AI從試點走向規(guī)?；瘧?。

這意味著，應用程序正在進化為能夠調(diào)動端云兩級算力、深度理解業(yè)務(wù)邏輯的“智能有機體”。

03

連接與挑戰(zhàn)

從云端芯片到終端傳感器，AI硬件的價值重組伴隨著一條深刻的暗線，即供應鏈的安全與重構(gòu)。

芯片制造環(huán)節(jié)是主戰(zhàn)場。面對先進制程的復雜性和供應鏈風險，國內(nèi)企業(yè)正通過系統(tǒng)架構(gòu)創(chuàng)新尋求突破。

華為昇騰系列等國產(chǎn)芯片，在國有AI芯片政策支持下，正積極面向國內(nèi)市場，在LLM訓練、智慧城市等應用層面拓展。

與此同時，全球產(chǎn)業(yè)正探索以Chiplet（芯粒）來提升性能、靈活性和良率，它倡導的是以系統(tǒng)設(shè)計為驅(qū)動，將設(shè)計、制造、封測工程師在一個協(xié)作平臺上有效串聯(lián)，這對傳統(tǒng)的單芯片設(shè)計流程、設(shè)計工具甚至底層算法帶來了巨大的顛覆。

內(nèi)存供應鏈也在經(jīng)歷重構(gòu)。高帶寬內(nèi)存的供應鏈長期高度集中，但巨大的需求正推動全球產(chǎn)業(yè)鏈加速研發(fā)。

其中，國內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈圍繞HBM的材料、設(shè)計和封裝等核心環(huán)節(jié)加快技術(shù)攻關(guān)，試圖構(gòu)建全鏈條的自主能力。

在材料端，九墨科技從成本約100萬元的50噸普通鋯原料中，可產(chǎn)出1噸芯片級四氯化鉿，當前售價可達1500萬元以上，實現(xiàn)15倍的價值躍遷；在芯片端，遠見智存實現(xiàn)了HBM2e量產(chǎn)，在封裝配套端，深南電路已成為內(nèi)資最大的封裝基板供應商。

這些突破正串聯(lián)成線，為AI算力基座的供應鏈安全增加了重要砝碼。

2025年上半年，中國“具身智能+AI硬件”相關(guān)投融資事件達114起，總金額超145億元，一度成為投資市場最炙手可熱的方向之一。

04

端云協(xié)同

當云端與終端的界限因智能的流動而模糊，AI硬件的價值評估體系便發(fā)生了根本轉(zhuǎn)變，并在不同行業(yè)呈現(xiàn)出高度定制化的形態(tài)。

百度和武漢協(xié)和醫(yī)院合作構(gòu)建的“智慧就醫(yī)助手”，通過AI技術(shù)智能化改造導診、掛號、問診等全流程，為患者提供更高效便捷的服務(wù)；國際上，類似Subtle Medical這樣的公司，利用最新GPU進行生成式AI醫(yī)療成像，實現(xiàn)了掃描速度提升5倍、輻射照射減少75%的突破，端云算力協(xié)同的成果正變得清晰可見。

未來的AI硬件，實質(zhì)上是封裝了特定行業(yè)知識的“專業(yè)智能體”物理化身。它的競爭力不依賴于通用性能參數(shù)，而是源于對某個垂直領(lǐng)域核心瓶頸的深刻理解，以及據(jù)此設(shè)計的、不可分割的端云協(xié)同架構(gòu)。

由此，商業(yè)模式也隨之迭代。交易標的不再僅限于硬件設(shè)備，而是一份包含持續(xù)算法優(yōu)化、智能決策支持和明確業(yè)務(wù)結(jié)果承諾的服務(wù)合約。

行業(yè)的競爭壁壘，也從技術(shù)專利墻，演化為構(gòu)建并運營整個垂直領(lǐng)域智能系統(tǒng)的綜合能力。最終，那些最善于將行業(yè)知識轉(zhuǎn)化為軟硬一體解決方案的廠商，將定義各自領(lǐng)域的新規(guī)則。

這種價值重構(gòu)的最終形態(tài)，或許是智能的徹底隱形。

當用戶不再需要思考“這是本地計算還是云端計算”，當AI硬件的復雜性完全隱藏于自然的交互背后，真正的價值革命才算完成。