DeepSeek大模型的问世除了带来国产科技股的估值重塑外，还推动了端侧AI的发展。

什么是端侧AI呢？

常见的大模型都是部署在云端，大家平时使用的时候（例如问聊天机器人问题）需要联网，所有问题都由云端的原始大模型进行回答。

而终端AI则是将大模型部署在端侧，所谓终端，可以是智能手机、智能电脑、智能眼镜等穿戴设备、智能汽车、人形机器人等。

一、端侧AI有何优势？

端侧AI相对于云端原始大模型的优势包括存储空间优化、算力消耗降低和推理延迟减少。

（1）存储空间优化：通过量化、蒸馏等手段将千亿级参数模型压缩至十亿级。例如DeepSeek-R1-1.5B模型仅需1.1GB存储空间，而70亿参数模型通过压缩后内存占用降至4GB。

（2）算力消耗降低：端侧推理能耗比云端降低58%，且减少数据传输带来的额外算力消耗。

（3）推理延迟减少：由于大模型部署在端侧，不需要云端数据的传输，实时响应速度达230 tokens/s，语音指令处理延迟低于200ms，较为适合AI终端和用户之间的高频交互。

二、为何能够推动端侧AI发展？

DeepSeek通过蒸馏技术重构了端侧AI部署的可行性，进而带来包括智能眼镜在内的AI终端设备和产业链的加速发展。

所谓的大模型“蒸馏”，就是一种将大型教师模型的知识迁移到小型学生模型的技术，核心目标是在保持性能的前提下降低部署成本。

例如，成本方面，蒸馏后的DeepSeek端侧模型将千亿参数模型压缩至十亿级，推理内存的需求也从100GB骤降至8GB。

而性能方面，蒸馏后的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B在2024年AIME数学竞赛正确率达72.6%，接近教师模型水平。

三、智能眼镜：端侧AI+消费电子

所谓智能眼镜，是一种集成AR（增强现实）和VR（虚拟现实）技术的可穿戴设备，通过将数字信息叠加到现实世界，实现增强现实体验。例如，通过智能眼镜能够实时翻译菜单、实时智能导航等，而且由于眼镜和人体的贴合度更高，交互更方便，智能眼镜或具有长期替代智能手机的可能性。

而将AI大模型部署在智能眼镜的“端侧”，能够使智能眼镜成为广大消费者的专属“知心”“伙伴”。用户不需要将自己的数据上传到云端原始模型，既保护了用户隐私、又提高了响应速度、还具有高度个性化的特点。

图：2023-2030年全球AI智能眼镜出货量预测（万副）

（信息来源：平安证券）

产业端，因为2024年海外雷朋智能眼镜取得了较好的市场反响，国内科技巨头纷纷入局，2024年或成智能眼镜的“量产元年”，2025年逐步进入销售放量期。据测算，2025年全球AI智能眼镜销量有望同比增长230%至350万副，2030年进一步增长至9000万副，成长空间广阔。

今日指数：中证虚拟现实主题指数（930821.CSI）选取VR产业链光学光电子、消费电子、半导体、游戏等细分方向龙头，有望受益于当前消费电子以旧换新和端侧AI加速发展的趋势，属于“人工智能+消费”的新型产品。

图：中证虚拟现实主题指数申万一级行业分布

（信息来源：Wind；截止20250218）

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