2026年世界人工智能大會完美落下帷幕，與往屆相比，本屆展會的氣質悄然變化。
前兩屆WAIC還在比誰的模型參數更大、排行榜排名更高，到了2026年，更多展位開始展示落地在工廠、校園、辦公等場景的AI應用，以及支撐這些應用的算力基礎設施。行業爭奪的重心，正從「誰的模型更強」轉向「誰能把AI變成穩定、可信任、可規模化的生產力」。
在這一背景下，愛芯元智出現在本屆WAIC的張江會場，備受關注。張江會場展示了模型落地背後的硬底座，讓外界看見中國算力基建的天花板。而愛芯元智集中展出了全線AI算力產品矩陣，並首度揭祕愛芯元曦系列大算力AI推理新品，要做讓AI能夠低成本、高效率在真實場景中運行的算力底座。
從上屆WAIC到本屆WAIC，恰好是愛芯元智開啓邊緣計算戰略的第一年。回顧這一年，公司的落地成果與發展路徑反映了邊緣算力賽道的商業化邏輯，作為「邊緣計算AI芯片第一股」，也為投資者觀察AI基礎設施的長期價值提供了樣本。
深耕場景需求，愛芯元智的邊緣算力落地方法論
當模型的複雜度與規模飆升，集中式推理的「單點機房」模式愈發喫力，為了兼顧實用性與成本，AI基礎設施的增量從「雲端」流向「邊緣」，產業共識在於「雲邊端」協同算力體系。置身於物理AI時代，當AI與合作伙伴、與用戶發生交互的各類實體載體湧現，邊緣計算是AI落地的那雙腳，是解決AI進入現實世界的新型基礎設施底座。
愛芯元智在本屆WAIC的展品，正是公司深耕邊緣AI算力底座，賦能千行百業的直觀價值體現。
工業領域，端側大模型算力被用於無人機吊艙升級，實現從定點目標識別到萬物泛化識別的能力跨越；聯合推出的工業級AI BOX終端，適配氣象監測、電力運維等嚴苛場景。教育賽道，課堂觀察AI算力艙可在本地完成師生行為識別與數據分析，課後自動生成教學覆盤報告。智慧零售，門店AI BOX設備依靠本地算力實現人流統計、運營SOP智能監督，同時保證敏感經營數據本地處理。
在具身智能賽道，愛芯元智已完成「感知+決策」的完整算力佈局，直擊行業「本體關節靈活、智能大腦缺位」的普遍痛點。
感知端，AX8910專用視覺芯片已實現規模化落地，憑藉芯片算力與自研雙目深度算法的深度協同，可突破透明物體、高反光材質等傳統視覺方案盲區，為商用、服務型機器人築牢環境感知底座；決策端，具身大腦控制器以1500TOPS極致算力、超旗艦帶寬與AEC-Q100級功能安全設計，兼容世界模型、VLA等前沿算法，為通用機器人打造高性能智能計算中樞。
具身智能落地的核心約束從來不是極致算力參數，而是功耗、續航與成本的平衡。不同於POC驗證階段不計成本堆料，進入量產期的客戶對每瓦算力、單位Token能效有着嚴苛要求。公司延續一貫的高能效技術路線，針對具身場景定製芯片架構與軟件優化，在功耗邊界內拉滿推理效率。
上述場景跨度較大，但有一個共同的底層邏輯：AI推理不能只依賴雲端。工業巡檢要求毫秒級響應，教學數據涉及隱私合規，零售數據關乎商業機密，機器人離不開對環境的實時、精準感知與隨之而來的毫秒級決策。愛芯元智做到了圍繞真實場景需求，幫助合作伙伴找到成本、延遲、隱私三者組合的「最優解」，充分發揮邊緣算力底座的產業價值。
數據顯示，2025年，公司邊緣AI推理業務營收按年大幅增長134.6%。單項目試點的成果並不難，難的是像愛芯元智這般建立起可規模化複製的商業化能力，從技術驗證到批量交付，再到多場景滲透，所取得的成績是許多廠商至今還沒有邁過的商業化門檻。
當AI走向規模化落地階段，衡量廠商的技術，不是看它的芯片參數多高，而是看它的芯片進入了多少種智能終端、覆蓋了多少真實場景。從這個維度看，愛芯元智過去一年的成績是具體的、可驗證的，反映其在邊緣AI芯片行業已形成領先的核心競爭力。
直擊Token痛點，元曦系列大算力產品的解題思路
隨着智能體以及AI應用全面發展，高性能推理算力需求越來越旺盛，Token經濟爆發式增長。進一步來看，推理算力是伴隨應用落地持續釋放的需求，用戶每一次對話、每一次圖像生成、每一次智能分析，都在消耗推理算力。隨着大模型從消費端向產業端滲透，推理算力的需求規模將是一條陡峭向上的曲線。
但站在當下看，「性能越高、消耗越大、賬單越狠」正在Token消費裏上演。有研報指出，相比傳統Chatbot單輪問答僅消耗數百Token，企業級智能體完成一次複雜任務往往需要數十萬至數百萬Token。截至2026年3月，我國日均Token調用量已超過140萬億，較2024年初增長1000多倍。面對AI算力供應緊缺，頭部模型也集體調價，API價格大幅上漲。
長期來說，如果每一次推理都走雲端，成本會快速變得不可承受，另外還有延遲、帶寬、數據隱私等多重問題。
愛芯元智在本屆WAIC上首度揭祕的元曦系列大算力產品，可以說是針對這一市場痛點給出的答案。據披露，其中A系列AI推理卡搭載超過1000TOPS推理算力、超大顯存與超高帶寬，專攻高併發、高負載場景。加上已規模化落地的M.2算力卡、標準化核心模組，愛芯元智形成了從小功耗端側到千TOPS級邊緣算力矩陣。
(圖：AI推理卡）
客觀來看，推出元曦系列AI推理大算力產品是愛芯元智面對爆發式增長的市場需求，又一次技術上的厚積薄發。正如公司聯合創始人、副總裁劉建偉在WAIC期間的交流中所言，從端側芯片到邊緣大算力產品，公司的技術路線始終一脈相承——多年深耕「愛芯通元」混合精度NPU全棧自研，在端側場景反覆打磨能效比與推理效率，早已完成了向更高算力層級延伸的技術儲備。當大模型輕量化趨勢加速、產業端本地推理需求集中釋放，推出元曦系列正是順應行業周期的必然之舉。
（圖：AI推理服務器）
這也意味着，愛芯元智沒有走讓企業按量收費的路，而是把算力下沉到本地邊緣，讓算力這個會喫掉企業利潤的運營支出，變成一次性投入、長期產出的資本支出，這從底層重構了企業AI算力成本結構。
上述產品策略的本質，依然是愛芯元智長期堅持的算力普惠之路。愛芯元智從源頭幫助企業壓降Token消費，兼顧算力能效、成本控制與數據安全，讓算力不再是「奢侈品」，而是「水電煤」一樣觸手可得、成本可控。
只有這樣，AI纔會真正從單個標杆案例變成普遍生產力。對於傳統行業客戶、海量的中小企業而言，他們可能不需要最頂尖的大模型，也不需要超大規模的算力集群，而是需要在自身業務場景中，用更低的成本門檻，穩定運行適配的AI能力。
愛芯元智提供的正是這種適配真實場景的邊緣算力供給，由此也將把愛芯元智帶入更為廣闊的AI推理算力市場，釋放更強大的成長動能。
從模型競賽到迴歸生產力，AI新周期下重估愛芯元智
愛芯元智從基礎設施層面解決企業的「Token焦慮」，意味着公司不站在聚光燈下，是藏在產業深處的算力供應商。就像電力時代的發電廠，不會直接面向終端售賣產品，卻是所有電器運行的基礎。
在物理AI時代，複雜的AI系統與物理世界建立交互，感知環境、控制設備、做出決策，對算力的時延、可靠性、隱私性提出了更高要求，邊緣算力將成為物理AI的核心支撐。愛芯元智深耕邊緣推理賽道，把技術落到產業深處，是物理AI時代的核心角色。
從投資視角看，愛芯元智的價值邏輯清晰且紮實，具備三大核心增長支撐，是兼具確定性與成長性的投資標的。
第一，抓住了推理算力這一確定的產業增長極。推理算力伴隨應用滲透持續增長，周期更長、剛性更強。邊緣與本地推理市場更是處於規模化爆發的前夜，賽道本身的確定性，為公司的長期增長提供了堅實的行業Beta。隨着元曦系列補齊高端邊緣推理產品線，公司的算力矩陣覆蓋更寬，可承接的市場規模也隨之擴容。
第二，按需定義產品的策略，構建了清晰的商業化回報路徑。不同於很多芯片公司先做產品再找場景的技術驅動思路，愛芯元智以市場需求為導向定義產品，技術研發與場景落地深度綁定。從端側芯片的多行業落地，到大算力推理產品針對Token成本痛點的精準切入，這種模式下產品的市場接受度更高，業績釋放的路徑更明確，也更有能力應對行業周期的波動。公司既有前沿的技術敘事，更有紮實的商業化落地支撐，發展的安全邊際更為突出。
第三，全棧自研的競爭力構建，形成了深厚的護城河。從底層愛芯通元NPU架構的全棧自研，到配套的開發工具鏈與軟件棧，再到場景解決方案與行業生態協同，愛芯元智構建了完整的競爭力體系。
未來市場爆發不一定來自雲端，而是來自數以億計的終端設備，涉及海量的長尾場景，激活的是未被滿足且容易忽視的「大多數」。在具身智能等前沿賽道，公司已提前完成算力佈局，卡位物理AI的核心基礎設施。隨着AI基礎設施的規模化鋪開，單一芯片的競爭會轉向體系化的競爭，這種全棧能力的價值會持續放大，推動公司成為國產算力底座升級的核心力量。
結語：
當推理算力從雲端流到邊緣，AI不再受制於數據中心距離，而是像電一樣滲透進每一台設備、每一條網絡、每一個場景。這場無聲的算力遷移，或許纔是下一次科技浪潮最底層的脈搏。
愛芯元智過去一年恰好走完了邊緣計算商業化落地的完整一周年。從芯片產品到場景落地，再到推理算力產品矩陣的延伸，賦能千行百業的數智化升級。AI產業的浪潮奔湧向前，從技術突破到產業落地，從來不是一蹴而就的過程，需要無數基礎設施廠商的長期深耕。愛芯元智這類兼具技術普惠與商業化成色的公司，正在成為AI產業浪潮中值得長期關注的核心玩家。