AIoT芯片一季度总结，行业表现如何？AIoT芯片市场趋势分析

2026年第一季度，AIoT芯片行业呈现出明显的“分化与重构”特征，核心结论是：端侧AI算力需求爆发，推动中高端芯片单价与毛利双升，而传统消费类电子市场仍处于去库存的温和复苏期。市场不再单纯追求通用性能的堆砌，而是转向以NPU（神经网络处理单元）为核心的异构计算架构，具备“边缘计算+大模型落地”能力的芯片厂商掌握了市场定价权，整体来看，行业已度过最艰难的底部区间，但增长动能已从单纯的出货量驱动,转变为产品结构升级带来的价值量驱动。

市场整体表现：结构性分化加剧

一季度通常是电子行业的传统淡季，但今年AIoT芯片市场表现出极强的韧性,这种韧性主要源于结构性机会。

1. 需求端冷暖不均：
   智能家居、智慧安防等成熟赛道需求企稳，客户库存水位已回归正常，真正的增长亮点在于AI大模型在端侧的落地，智能音箱、AR/VR设备、具身智能机器人等新兴硬件,对高算力AIoT芯片产生了迫切的升级需求。
2. 供给端策略调整：
   头部厂商不再盲目扩产，而是优化产品组合，低端同质化严重的SoC产品价格战依然存在，但支持Transformer模型加速、具备高算力NPU的中高端芯片，不仅供应紧张,且保持了较高的毛利率。
3. 库存周期见底：
   经过长达六个季度的去库存，渠道库存风险已基本释放，部分细分领域如工业控制与汽车电子，甚至出现了补库存的迹象,为二季度的业绩增长奠定了基础。

技术趋势：NPU成为核心战场

在{AIoT芯片一季度总结}的观察中，我们发现技术架构发生了根本性变革，过去CPU和GPU是主角,现在NPU成为了衡量芯片竞争力的核心指标。

1. 异构计算成为标配：
   为了应对大模型在端侧运行的巨大算力消耗，单一CPU架构已被淘汰。“CPU+NPU+DSP”的异构架构成为主流，其中NPU占比显著提升，专门用于处理矩阵运算,能效比是传统GPU的数倍。
2. 存算一体技术加速落地：
   随着算力提升，存储墙问题日益凸显，一季度，多家厂商推出了近存计算或存内计算方案，通过减少数据搬运次数，大幅降低功耗,这对于电池供电的边缘AI设备至关重要。
3. 算法与芯片深度耦合：
   芯片厂商不再仅提供硬件，而是提供包含算法库、开发工具链在内的全套解决方案，谁能更好地支持主流大模型（如Llama、通义千问等）的端侧量化部署,谁就能赢得方案商的订单。

细分赛道分析：安防与车载领跑

不同应用场景的复苏节奏差异明显,呈现出明显的梯队特征。

1. 智慧安防：AI渗透率激增。
   安防是AIoT芯片最大的落地场景，一季度，传统安防监控向AI摄像机升级，不仅要“看得清”，更要“看得懂”，具备人脸识别、行为分析、车辆结构化数据的智能IPC芯片出货量占比突破临界点,带动了相关厂商的业绩反转。
2. 智能车载：座舱芯片量价齐升。
   新能源汽车竞争白热化，座舱智能化成为核心卖点，高性能AIoT芯片被广泛应用于智能座舱的语音交互、DMS（驾驶员监控系统）及娱乐系统,车载业务成为芯片厂商增长最快的第二曲线。
3. 智能家居：等待AIoT2.0爆发。
   传统智能家电增长平稳，但接入大模型的智能家居中枢设备（如高端智能屏、家庭陪伴机器人）开始崭露头角，这要求芯片具备更强的自然语言处理能力,预计二季度将有更多爆款产品落地。

行业挑战与专业解决方案

尽管前景乐观，但行业仍面临严峻挑战,主要体现在生态碎片化和开发门槛高。

1. 挑战：生态碎片化导致开发效率低。
   不同的芯片架构、操作系统和通信协议，导致设备间互联互通困难，开发者适配成本极高。
   解决方案：厂商应积极拥抱Matter等统一连接标准，并构建跨平台的中间件，通过提供高度抽象的API接口，屏蔽底层硬件差异，让开发者专注于上层应用创新,从而降低生态门槛。
2. 挑战：端侧算力与功耗的矛盾。
   大模型运行需要高算力，但端侧设备电池容量有限，散热空间小。
   解决方案：推广混合计算架构，简单任务在端侧NPU处理，保证低延迟和隐私；复杂任务通过云端协同处理，芯片设计需引入更先进的制程（如4nm/5nm）和动态电压频率调整（DVFS）技术,在性能与功耗间寻找最佳平衡点。

展望与策略建议

基于一季度的数据与趋势,AIoT芯片行业正站在新一轮增长周期的起点。

1. 对于芯片厂商：应果断砍掉低毛利的通用型产品线，资源向高算力、高附加值的AI专用芯片倾斜。构建软件生态壁垒比单纯的硬件参数竞争更具长远价值。
2. 对于方案商与终端厂：需加快AIoT产品的迭代速度，优先选择支持大模型端侧部署的芯片平台，抢占“AI硬件”的用户心智。

相关问答

2026年一季度AIoT芯片行业最显著的变化是什么？
最显著的变化是市场驱动力的切换，过去市场由消费电子的普及驱动，追求低成本和connectivity（连接性）；现在市场由AI大模型的端侧落地驱动，追求高性能算力和intelligence（智能化）,芯片的评价标准已从单纯的CPU主频转变为NPU的TOPS算力及能效比。

面对激烈的价格战，AIoT芯片厂商应该如何突围？
厂商应避免在低端红海市场纠缠，转而通过“软硬一体”的策略突围，硬件上，通过异构计算提升AI算力性价比；软件上，提供易用的SDK和算法模型库，降低客户开发门槛。提升芯片的“易用性”和“附加值”，是跳出价格战泥潭的唯一有效路径。

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