在近日举办的“2025集成电路发展论坛（成渝）暨三十一届集成电路设计业展览会”上，芯原股份以多领域创新方案成为焦点。这家企业展示了面向AIGC、智慧驾驶、数据中心、云游戏、物联网及消费电子等场景的技术成果，其中端侧AI赋能的创新应用引发行业关注。公司创始人戴伟民在高峰论坛上发表主题演讲，系统阐述了端侧AI的发展路径与商业前景。
戴伟民用“读万卷书、行万里路、阅人无数”的递进关系，概括了AI技术演进的三个阶段。他解释道，初期通过文本数据训练大模型如同“读书”，随后向物理世界感知建模的进阶类似“行路”，而当前对复杂人类场景的理解则标志着AI进入“阅人”阶段。这一过程体现了技术从单一模态向多模态融合、从知识积累到场景深度感知的跨越。他特别提到，2024年初行业预测到2028年中国基础大模型数量将缩减至个位数，这一判断已被Deepseek等企业的实践所验证。
针对AI技术从云端向终端迁移的趋势，戴伟民构建了独特的生态模型。他将AIGC生态比作参天大树：算力构成“树根”，通用大模型训练卡形成“树干”，垂域模型微调卡与应用端推理卡则延伸为“枝叶”。数据显示，端侧推理卡在医疗、金融、教育等垂直领域的应用市场价值巨大，预计2028年其销售额将超越云侧训练卡。IBS机构预测，到2035年边缘AI设备将推动半导体市场77.7%的份额增长，但当前发展仍面临计算资源、能耗及场景碎片化等挑战。
在技术布局方面，芯原股份依托近十年NPU领域积累，打造了覆盖AI-ISP、AI-Display、AI-VPU等子系统的解决方案。这些技术已广泛应用于物联网、汽车电子等领域，并形成差异化竞争优势。戴伟民重点介绍了两个新兴增量市场：AI眼镜与智能玩具。前者需满足2000元以下成本、30克重量及8小时续航等条件，芯原通过高性能IP储备与低功耗设计经验，已为国际企业定制过AR眼镜芯片；后者则通过多模态交互、自适应学习等技术重构产品形态，市场规模预计从2023年的百亿元级跃升至2030年的千亿元级。
为支撑端侧AI发展，芯原与谷歌联合推出超低功耗Coral NPU IP，为智能穿戴设备提供算力基础。公司同步开展小模型微调工作，与领先机构合作优化芯片平台的性能功耗比。在人才战略上，芯原采取逆周期扩张策略，近三年持续扩充研发团队。数据显示，2024至2026届校招中，硕士及以上学历占比保持100%，“985、211”院校毕业生占比超九成。目前研发人员达1805人，占总员工数89.3%，远超行业平均水平。
企业软实力建设同样受到重视。芯原连续四年获评“芯片行业最佳雇主”，员工离职率显著低于行业均值。戴伟民认为，这种“逆向思维”的人才选拔机制，不仅为重大项目提供了人力保障，更通过企业文化凝聚了创新动能。随着端侧AI在垂直领域的加速渗透，芯原的技术布局与人才优势或将进一步转化为市场竞争力。
