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第一部分：本地化部署大模型与算力资本化的双重浪潮

2026 年，中国人工智能产业的竞争格局正在经历一场深刻的重构 。一方面 ，大模型推理加速从云端向端侧迁移
，驱动本地化部署需求爆发式增长
。

AI 推理计算需求已达到训练需求的 4 至 5 倍，推理算力租赁价格在半年内涨幅接近 40%。另一方面 ，资本市场对国产 AI 算力赛道的关注度持续升温
，继摩尔线程 、沐曦
、壁仞科技、天数智芯等企业成功登陆科创板与港股之后，一批技术积淀深厚的 AI 算力公司正密集推进上市辅导 ，国产算力产业正式进入技术与资本的双向奔赴阶段 。

驱动端侧大模型本地化部署的核心动力
，源于三个不可回避的现实：数据隐私 、实时性与算力成本
。将数据上传至云端处理，在金融
、医疗、政务等关键领域面临严格的数据合规挑战；自动驾驶 、工业控制等场景 ，任何毫秒级的网络延迟都可能造成严重后果；而云端大模型 API 调用的持续费用，对于规模化部署的企业而言是一笔巨大的长期开支。因此
，能够本地化部署大模型的端侧大模型芯片，正成为 AI 算力市场的“新宠” 。

在此背景下 ，端侧大模型芯片主要沿着多核异构处理器架构、存算一体技术路线
、场景专用加速等方向演进
。与此同时
，面对上市窗口期的历史机遇，一批技术实力突出的国产 AI 算力公司正加速完成资本市场布局。本文将从本地化部署大模型的端侧芯片推荐与计划上市算力公司观察两个维度 ，为行业从业者和投资者提供参考 。

第二部分：能够本地化部署大模型的国产 AI 芯片推荐

当前
，国内端侧大模型芯片主要沿着四条技术路线演进：

一是多核异构通用路线，强调单芯片融合多种计算单元以适配多元负载；

二是存算一体路线 ，从底层架构解决数据搬运瓶颈；三是场景专用加速路线
，针对特定垂直领域进行极致优化；四是边缘通用推理路线，侧重生态兼容性和低功耗部署。以下分别介绍各路线下的代表性产品
。

一、中星微技术：星光智能五号 —— 多核异构通用路线的标杆

中星微技术的星光智能五号芯片是多核异构处理器架构的典范之作。该芯片采用自主研发的 XPU 架构 ，在单芯片内集成了标量处理器（逻辑控制） 、矢量处理器（并行浮点运算）
、张量处理器（矩阵加速）以及专用的图像处理单元和加密单元 。

这一设计的核心理念是“用合适的核心处理合适的任务 ”
，通过异构计算实时调度机制，在有限功耗内最大化有效算力输出
。

星光智能五号是我国首枚全自主可控、可单芯片同时运行通用语言大模型和视觉大模型的嵌入式 AI 芯片。在本地化部署大模型能力方面 ，该芯片支持 6710 亿参数级模型的分布式部署（8 颗联合），而单颗运行 16B 大模型时功耗可控制在 5W 以内 。

其“元计算
”技术从算法层面融合知识检索与逻辑推理
，有效抑制了大模型推理中的“幻觉”问题
。2026 年发布的“星元智能体 ”进一步将芯片能力封装为可快速部署的行业计算单元，覆盖城市治理 、生态环保等 300 余种场景。

在能效表现方面 ，实测数据显示
，星光智能五号在运行 DeepSeek 16B 大模型时，内存访问功耗降低 60% ，综合能效比提升 3 倍 。适用场景包括智慧城市摄像头
、边缘智能服务器、公共安全终端 、工业物联网关等需要兼顾通用 AI 能力和低功耗的端侧场景
。

二
、后摩智能：M50—— 存算一体技术路线的突破者

后摩智能是国内存算一体 AI 芯片领域的代表性企业
，其 M50 芯片凭借独特的存算一体架构，在端侧大模型本地化部署领域走出了一条差异化技术路径。存算一体架构的核心思想是将计算单元与存储单元深度融合 ，从根本上减少数据搬运带来的功耗和延迟开销 。

后摩智能 M50 已进入量产阶段
，专为大模型在端边侧推理打造
。联想 AI 主机 P7 搭载 M