凯哥 丨CES 2026：端侧 AI 的 崛起

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本文是 2026 年 1 月 4 日写的，对于 CES2026 的预测文

今天一看 CES2026的现场，果然如预测所言

【富贵研究所洞察】

端侧不是降级，是默认；云是后援，端是主力

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CES 的“AI 喧嚣”背后的现实

2026 年 1 月 6–9 日，CES 在拉斯维加斯开幕，官方议程和展会叙事已经把 AI 放在“主舞台”。 甚至 CTA 相关采访也明确：AI 会在 CES 2026“无处不在”。

但更值得注意的，是另一条“并不性感”的链条：内存/存储等关键硬件成本正在被 AI 基础设施需求抬升，并外溢到 PC、手机等消费与商用终端，业界已经在讨论 2026 年的涨价压力与供给紧张。

富贵研究所预测：

CES 2026 的 AI 叙事，不只是“模型更强、功能更炫”。它更像一次集体宣告：AI 正在从“云端能力”迁移为“终端默认能力”。

因为当云端推理越来越贵、越来越受约束、越来越不稳定（时延/网络/合规），产品架构就必然改写——默认本地推理 + 必要时上云。

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端侧 AI 的本质，是把“产品架构”翻过来

过去两年，我们习惯了一个默认前提：

AI = 云端模型 = 调 API = 付推理费。

而 2026 年开始，越来越多的终端会反过来：

AI = 设备自带能力（NPU/内存/系统级运行时）= 本地先跑，云端兜底。

这不是“更快一点”，而是三件事同时发生：

1）成本结构反转：从“每用一次都付费”，变成“先买断一部分能力”

• 云端 AI 是 OPEX（运营成本）：用户用得越多，你付得越多。
• 端侧 AI 是 CAPEX（一次性资本开销）：把一部分推理成本“摊到硬件折旧里”。 同时，AI 基础设施对内存（含 HBM、DRAM、NAND）的需求正在推高产业链成本，IDC 与多家媒体都在讨论其对 2026 终端市场与价格的冲击。

大富：“以前怕用户用太多。现在怕用户用不起。”

大贵：“当推理费变成毛利天花板，端侧就会变成默认答案。”

2）体验逻辑反转：从“等云端回话”，变成“先即时响应”

实时交互（语音、字幕、输入法、会议摘要、图像增强、智能检索）对时延极其敏感。CES 前瞻报道也在反复强调：AI 要从“口号”走向“有用的用例”。

端侧能把“交互”从请求-响应，变成随时随地的即时反馈。

3）数据边界反转：从“数据默认出门”，变成“数据尽量不出门”

隐私、企业合规、敏感数据（合同/财务/会议/代码/客户信息）让“上云”越来越需要理由。端侧推理天然满足：数据留在设备里，只把必要的“抽象结果”或“不可逆特征”发出去（如果要发）。

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新架构范式：小模型驻端 + 云端大模型 + 记忆层

端侧 AI 真正落地，不是把一个模型塞进设备就完事了，而是一套“分层协同”：

A. 端侧（小模型驻端）：负责高频、低风险、强实时

典型特征：

• 高频：每天反复用（输入、翻译、总结、检索）
• 强实时：等不起
• 强隐私：不适合出门

端侧模型不用“最聪明”，而要“足够聪明 + 足够稳定 + 足够省电”。

B. 云端（大模型兜底）：负责复杂任务、长链推理、跨域知识

当任务需要：

• 更深推理、更长上下文
• 更强工具调用/外部知识
• 更高准确性兜底 就上云，但要做到“按需、可控、可计费”。

C. 记忆层（个性化与缓存）：决定“越用越懂你”还是“越用越贵”

记忆层是端云协同的“胜负手”：

• 短期缓存：把高频问答、常用片段留在本地
• 长期画像：偏好、语气、常用术语、工作流
• 策略路由：决定这次到底端侧跑、云端跑、还是混合跑

富贵研究所提示：

2026 年的应用竞争，很可能从“谁的模型更强”变成：

谁的路由更聪明、缓存更有效、记忆更可信、成本更可控。

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产业关键矛盾：AI 让终端更聪明，也让终端更贵

这里出现一个非常“现实主义”的拧巴：

• 一方面，端侧 AI 需要更强的 NPU、更大的内存、更好的散热与能耗控制；
• 另一方面，内存供给与价格却被 AI 数据中心需求持续拉扯，媒体与研究机构都在讨论 2026 年的涨价与供给紧张，并可能冲击出货与市场增长。

这会带来两条非常清晰的产业推断：

推断 1：端侧 AI 的普及会被“内存与能耗”约束，而不是被“模型能力”约束

Gartner 预测 AI PC 在 2026 年可能占 PC 市场 55%，量级是数亿台级别。

当规模上来，真正卡你脖子的往往不是 TOPS 宣传，而是：

• 内存容量/带宽够不够
• 续航能不能撑住
• 散热能不能压住
• 系统运行时能不能稳定调度

推断 2：云端不会消失，但会从“主力”变成“后援与中枢”

云端仍然是：

• 大模型能力池
• 企业级知识与工具集成
• 审计与治理中枢
• 跨设备协同 但日常高频交互，会越来越多被端侧吞掉。

大富：“端侧把日常吃掉，云端把难题吃掉。”

大贵：“云不再是‘默认’，而是‘理由充分才调用’。”

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把“端侧推理能力”纳入采购与架构评审

如果你是企业的数字化/IT/产品负责人，2026 年要多做一件事：把端侧 AI 当成新一代基础设施能力来评审，而不是当作“某个应用的小功能”。

1）采购评审：别只问 NPU TOPS，要问“四件套”

• 内存容量/带宽：端侧推理离不开内存（尤其多任务、长上下文）
• 散热与续航曲线：能不能稳定跑，而不是跑一次
• 离线策略：断网时哪些能力必须可用
• 系统级运行时：模型调度、权限、日志、更新机制

（这也是为什么“内存涨价/供给紧张”会直接影响企业端侧 AI 的规划节奏。 ）

2）应用架构：建立“端云协同的路由规则”，把成本写进系统里

建议在架构评审里明确：

• 哪些任务 默认端侧（高频/隐私/实时）
• 哪些任务 允许上云（复杂/跨域/兜底）
• 上云触发条件：准确率阈值、敏感等级、时延阈值、预算阈值 把“体验与成本”变成工程规则，而不是拍脑袋。

3）治理与合规：端侧不是“更安全”，而是“责任更清晰”

端侧减少数据出门，但也意味着：

• 设备丢失、越权访问、模型被篡改
• 本地日志与审计的缺失 所以要同步补上：设备级安全、密钥托管、访问控制、可追溯日志。

06｜

2026 的赢家，是“协同最会算账”

端侧 AI 的崛起，本质是 AI 从“云端服务”变成“产品默认能力”。

竞争焦点会从“模型效果”转向“端云协同体验 + 成本结构 + 治理能力”。

• 大富：“端侧不是降级，是默认。”
• 大贵：“云是后援，端是主力。”

富贵研究所，是「凯哥讲故事」旗下的产业观察栏目与长期研究计划。

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