Meta、阿里、字节抢滩端侧AI，谁是幕后“隐形王牌”？

进入2026年，国内外科技巨头们在AI领域的布局越来越密集了：

阿里巴巴计划将“通义千问”大模型能力融入夸克AI眼镜；

将“豆包”大模型深度集成至AI手机和AI穿戴设备；

百度积极推进与国内眼镜厂商联合推出集成“文心一言”大模型的智能眼镜/耳机；

Meta全力推进Llama系列开源大模型在端侧的部署，其Ray-Ban Meta智能眼镜已集成多模态AI；

传OpenAI正在开发一款可对标苹果AirPods的AI设备……

趋势已相当清晰：AI硬件已不再局限于手机、音箱，正在向眼镜、耳机、戒指、胸针、机器人等更轻量、更无处不在的形态演进。

一个共识正在形成：2026，就是AI端侧爆发的元年。这场变革不止是软件的迭代，更是一场从芯片底层开始的硬件革命。

机会在哪里？答案很明确：全栈重塑，芯片先行。

核心战场一：算力芯片的“专用化黄金时代”

云端通用计算已无法满足端侧对功耗和速度的苛刻要求。专用AI计算芯片（NPU）正成为新硬件的“大脑”，直接决定设备是智能还是“智障”。

核心战场二：内存的“隐形王牌”地位

如果说算力是大脑，高带宽、低功耗的内存就是中枢神经。大模型参数海量、数据吞吐惊人，内存性能直接卡死AI任务的速度与能效。任何AI模型都必须从闪存加载到内存中，才能被处理器访问和执行。内存芯片充当了计算单元的“工作台”。 可以说，没有内存，AI计算无法进行。

这就意味着每一部高端手机、每一台AI PC、每一个新型AI硬件都需要搭载容量更大、速度更快的LPDDR5/5X/6，这直接驱动了整个LPDDR市场的蛋糕急速变大。有预测显示，2023-2028 年中国端侧 AI 市场规模年复合增长率（CAGR）高达 58%，2028 年将突破 1.9 万亿元。

这就引出了一个关键变量：国产存储的突围机会。

当全球巨头争抢市场时，国内DRAM龙头——长鑫存储，已悄然亮剑。其最新推出的LPDDR5X芯片，最高速率10667 Mbps，在性能上对标国际一线，完美契合了高端智能手机、AIoT设备和智能汽车座舱对海量数据处理与低功耗的双重苛求。

而且，作为本土供应商，长鑫在服务国内客户、快速响应需求、协同研发方面有着天然优势。据悉，长鑫的DRAM产品已进入小米、OPPO、vivo、传音等主流手机品牌的供应链体系，这就意味着长鑫能够将中国市场的独特需求，如针对短视频、实时AI翻译、端侧大模型等场景的极致能效要求，直接反馈到芯片设计中，甚至参与下一代LPDDR标准的早期讨论和定制。

长鑫与这些头部手机品牌的绑定，意味着它与主芯片厂商也建立了更紧密的联合实验室级合作。他们可以共同调试、优化，甚至共同开发新的内存控制技术或缓存方案，以在特定平台上实现“1+1>2”的性能表现。

这种深度磨合形成的技术默契，是新进入者难以短时间逾越的壁垒。长鑫正在从一家“内存制造商”，升维成为“AI基础设施的基石”。其增长逻辑已超越传统存储的周期波动，站稳了AI创新+国产化的双重高确定性赛道。