当大模型算力持续从云端向终端下沉，人工智能产业的价值链重构正在悄然发生。2026年10月14日，以“从芯出发，向端而生”为主题的大模型赋能智能终端创新实践大会暨后摩智能生态合作伙伴大会在北京举行，芯片、模型、操作系统、终端整机、行业应用等全产业链从业者齐聚一堂，共同探讨端侧AI从“能跑模型”到“被用户需要”的跨越路径。

　　北京经开区管委会副主任、市集成电路重大办主任历彦涛表示，以集成电路为核心的新一代信息技术产业已经成为北京亦庄的第一大主导产业，后摩智能就是经开区重点引进的一家存算一体的芯片骨干企业，为经开区构建“芯片+AI+智能终端”的融合创新格局注入了核心力量。

　　作为存算一体技术路线的代表性企业，后摩智能在会上公布的双技术路径布局、生态软件开源计划以及产业共创倡议，反映出我国端侧AI产业正从单点技术突破，步入系统化生态协同的新阶段。

　　架构创新破局：存算一体破解端侧算力瓶颈

　　全球人工智能创新治理中心副主任、资深研究员，复旦大学国际关系与公共事务学院副教授蒋昌建在会上抛出一个深层命题：当AI从云端走向终端，改变的仅仅是效率吗？在他看来，算力下沉是智能自主的必要技术条件之一，开放公平的接口治理制度才是关键；算力的真正意义不仅在于效率，更在于它为AI控制权的重新配置提供了一种可能性。

　　围绕这一趋势，后摩智能将自身定位为“端侧免费Token工厂”的算力底座。后摩智能创始人、CEO吴强表示，这一目标源自后摩过去六年对存算一体和端侧算力的持续投入，希望用更低的能耗生产更多智能，让端侧Token的边际成本趋近于零。

　　自2020年成立以来，后摩智能深耕存算一体技术已有六年，目前已形成2D CIM与3D CIM两条互补的技术路径。后摩智能联合创始人、产品副总裁信晓旭将技术布局的核心目标归结为持续提升产品的Token/$与Token/W。前者关注单位成本所能获得的Token产出，后者关注推理输出与功耗之间的关系。

　　其中2D CIM面向更大容量需求，结合SRAM-CIM计算架构与2D封装技术，适配高算力、大存储场景；3D CIM则面向更大带宽需求，通过先进封装实现SRAM-CIM逻辑计算层与存储层的深度协同，在解决传统3D堆叠访存瓶颈的同时，进一步提升计算效率、降低功耗，并且支持DRAM、Flash、RRAM等多种存储介质。

　　技术落地的步伐正在加快。截至目前，后摩智能M50芯片量产不到一年，已拿下150多个产品定点，服务客户超过百家。在研产品矩阵也已清晰：基于3D CIM架构的A20芯片已投产，支持16芯全互联，算力利用率较上一代提升50%，可覆盖3B至30B级模型；M6X系列作为M50的迭代版本，综合能力可达前者的3至6倍；面向消费级海量终端的A30芯片也在规划当中。同时，后摩沿着小型化模组与PCIe标卡两条路线推进板级产品，可覆盖从几十B到上千B参数模型的本地化运行需求。

　　场景落地见真章：终端产品释放行业价值

　　北京集成电路学会秘书长陈小男表示，“芯片的价值要靠终端场景来验证”。随着存算一体算力底座的成熟，端侧AI正从技术演示走向实打实的产品落地，覆盖Agent Computer、智能移动终端、具身机器人、边缘推理四大方向。

　　在个人计算领域，联想推出AI主机P7，机身仅充电宝大小，搭载后摩M50芯片，可本地运行122B参数大模型，主打本地大模型可用、7×24小时持续运行、数据本地安全三大特点，将AI算力从云端拉至用户身边。

　　中电长城推出全栈自主笔记本N90Pro，集成飞腾D3000M CPU与后摩M50芯片，整机仅1公斤重，可流畅运行35B本地模型；通过深度联调，该机实现AI模块按需唤醒，待机状态功耗仅0.35W，满足信创领域数据不出机的核心要求。

　　在行业与边缘场景，商汤科技推出基于M50的AI Box方案，面向街道办、中小企业财务法务等数据敏感场景，实现95%以上的输出精度，将原本3至5小时的分析工作压缩至3至5分钟，以轻量化算力单元满足中小组织的本地化AI需求。

　　绿联联合后摩推出HomeAgent智能存储产品，将传统NAS升级为AIoT生态中心，依托本地算力实现家庭影像管理、安防监控、设备联动等功能，所有数据均在本地处理，保障家居隐私安全。

　　海外市场同样取得进展，Deepshard搭载后摩M50芯片的Truffle本地AI终端已完成样机研发，预计2027年第一季度正式发布，主打个人专属智能体场景。

　　生态协同发力：开源共创破解规模化落地难题

　　端侧AI的规模化落地，从来不是一家企业能够独立完成的事。从芯片适配、模型优化到应用开发，产业链各环节的协同效率，直接决定了产品落地的速度与成本。

　　吴强表示，当项目从一个走向一百个，生态建设的重点也随之变化。后摩希望推动端侧AI生态从单点合作走向系统化协同，将不同项目中积累的适配经验、开发工具和合作方案连接起来，通过更高效的产品与开发支持，帮助更多伙伴降低门槛、缩短周期，加快端侧AI产品落地。

　　对此，后摩智能在会上正式宣布开源“后摩AI生态软件”，将多年项目积累的模型适配、编译优化与开发经验向行业开放。这套生态软件涵盖底层推理框架、领域开发套件、ModelZoo模型库、中间件工具与应用样例五大模块，能够帮助合作伙伴减少重复适配投入，缩短从产品定义到落地的周期。同时，后摩明确了自身产业边界：聚焦AI芯片、板级硬件、编译器与工具链及参考设计，不做整机、不做上层应用，持续为合作伙伴提供技术支撑。

　　为共同探索下一代智能终端形态，后摩智能联合CPU、操作系统、模型、推理框架等领域的数十家企业，共同发起Agent Computer“共创未来”计划，并启动《Agent Computer发展趋势与产业实践白皮书》共创工作。各方将围绕用户洞察、产品案例和联合传播开展合作，共同推动Agent Computer产品创新。

　　大会同期围绕“端侧AI的临界点：从‘能跑模型’到‘被用户需要’”举办圆桌论坛，寅谱计算、麒麟软件、聊趣智能、罗格数据及后摩智能分别从系统方案、操作系统、终端产品、行业应用和算力芯片出发，探讨端侧AI的真实需求与端云边界、从尝鲜到常用的体验门槛、规模化落地的工程瓶颈与商业模式，并共同预判率先破圈的场景及未来生态格局。

　　多位业内人士表示，端侧AI正处于从“能跑”到“好用”的临界点，安全隐私、工程化落地、场景打磨是当前的核心挑战，只有产业链各环节分工协同、开放共建，才能真正迈过规模化落地的门槛。

　　记者观察：端侧AI的临界点，不止于技术

　　当下，端侧AI已经走出技术验证期，正式进入商业化落地的关键阶段。过去行业讨论端侧AI，多聚焦于“能不能跑模型”；而如今，从业者更关心“用户愿不愿意买单”“能不能创造真实价值”。

　　从本质上看，算力下沉不只是技术效率的提升，更是AI控制权、风险与责任的重新分配。蒋昌建的判断恰恰点出了端侧AI的深层价值：算力下沉只是智能自主的必要技术条件，开放公平的接口治理才是关键。端侧AI的核心价值，在于让数据主权回归用户与企业，让实时性、隐私性、安全性的智能需求在本地就能得到满足，这也是它区别于云端AI的核心竞争力。

　　站在产业视角看，我国发展端侧AI有着独特的产业链优势：从底层的存算一体芯片，到操作系统、大模型，再到终端整机与行业应用，完整的产业环节为技术快速迭代与场景落地提供了土壤。但也要看到，从“能跑模型”到“被用户需要”，仍需跨过需求挖掘、体验打磨、工程化落地与商业闭环等多重门槛。

　　当芯片企业专注做好算力底座，把上层应用的空间留给更懂场景的合作伙伴，整个产业才能形成分工明确、协同共生的良性循环。可以预见，随着存算一体技术的持续演进与产业生态的不断成熟，端侧AI将不再只是云端的补充，而是与云端共同构成智能经济的双引擎，让智能真正发生在每一个现场。（战钊）