一批国内IC设计企业，正在悄悄赚钱。帮助他们实现盈利的，是智能终端市场快速更新的AI新物种：AI眼镜、新一代智能音箱、扫地机器人、陪伴式电子桌宠……这些新型消费电子产品的兴起，悄无声息地带来了一场消费终端侧IC设计企业的革命：有的企业利润翻三倍，有的还在亏损线挣扎。

在AI智能硬件大爆发的当下，IC设计行业如何赢得市场？

先行者已经吃下一大波市场红利

过去三年，嗅觉敏锐的智能硬件芯片企业已经实现了AI带来的营收、利润双增长。

举个例子，2023年第一季度，瑞芯微，这家以个人移动信息终端SoC解决方案为主营业务的企业还处于亏损状态。在全行业去库存周期影响下，除了少量以数据中心侧芯片为主营业务的芯片设计企业，大多数芯片设计企业都经营得十分辛苦。但从其发布的2025年业绩预告来看，2025年该公司实现归母净利润10.2～11亿元，同比增长71.97%~85.42%；扣非净利润达到9.93～10.7亿元，同比增长84.44%～99.3%。从季度来看，这家公司已经连续七个季度实现净利润的同比增长，最高同比增幅甚至超过1000%。

瑞芯微近五年财务表现

2022年末至2023年初，曾经与瑞芯微一样，饱受产业去库存周期困扰的集成电路设计企业不在少数。从最近的业务表现来看，其中有一批与瑞芯微一样实现了增长，甚至实现了相当可观的利润增幅，一如炬芯科技、恒玄科技、全志科技等等。但也仍有企业在亏损中挣扎。

是否吃透了AI需求、是否实现了面向AI的有效产品部署，是这两类公司最大的区别。

当记者回看瑞芯微2023年的企业财报，能够看到这样的表述：“公司长期深耕AIoT领域，形成了各种算力、各种场景的AIoT SoC系列芯片平台，并深入布局视觉、音频、视频等AI算法，同时高效支持主流模型架构，满足小模型在边缘侧、端侧部署的需求，赋能边缘侧、端侧的各种AIoT智能硬件产品。”

而在2025年，当时部署的AIoT赛道，带来了汽车电子、机器人、机器视觉、工业应用等多条重点产品线的持续突破。

从企业业绩预告来看，几家在2025年实现业绩高企的企业，经营思路大致相仿。

炬芯科技2025年营业收入预计同比增长41.44%，净利润同比增幅高达91.40%。原因在于抓住了高端智能音箱的增长红利期，具备存内计算技术的端侧AI音频芯片推广进展顺利。

全志科技2025年归母净利润预计同比增长50.53%~76.92%，扣非净利润同比增长81.28%~120.12%。主要原因在于，公司产品在扫地机器人、智能视觉、智能工业等市场实现增长。

全志科技2025年业绩预告

恒玄科技2025年预计营业收入同比增长8.02%，归母净利润同比增长27.75%。其增长关键在于低功耗无线计算SoC开拓了智能眼镜、无线麦克风、智能录音助手等新的智能硬件市场。

泰凌微2025年预计营收同比增长20.32%，营业利润同比增长40.98%。除面向智慧家居、智慧零售、智慧办公等市场的传统业务外，企业音频产品线是其业务亮点，实现约50%的增长。其音频处理平台支持AI降噪算法、LiteRT、TRM等多种模型，在智能音频产品中实现落地。

现存哪些高潜力赛道？

今年以来，各大展会展出的AI终端产品已令人应接不暇。新型AI摄像头、桌宠机器人、会议耳机、拍学机等AI硬件亮点频现。可以预见，今年将是新型AI智能终端的发布大年。

而未来五年，在“十五五”规划对“发展智能终端产品和服务”政策加持下，智能眼镜、AI家电及消费电子产品出货量及市场渗透率将持续提升。有业内人士预测，未来五年行业增量有望达到万亿元。

在AI终端产品市场热潮的推动下，IC设计企业还有哪些赛道乘势增长？ 

根据今年3月发布的《新一代智能终端蓝皮书（2025年）》，AI终端具备主动感知理解、多模态自然交互、智能化服务和自主学习进化四大核心能力。

为支撑AI终端的上述四大核心能力，硬件层正在发生变化。

在计算芯片层面，传统的CPU(中央处理器)已无法满足AI计算的高并发、低延迟需求，“CPU GPU NPU"异构计算架构已成为行业标配。其效果，是将终端产品由CPU主导的“通用计算”模式，转化为“专人专岗”的异构协同模式。其中，NPU(神经网络处理器)专为AI任务设计，能高效处理图像识别、语音合成、大模型推理等复杂运算，既提升终端产品本地运行大模型的能力，又能降低单次AI推理能耗。

这一设计思路的变化，正在产业界得到印证。一如，3月13日，德州仪器推出两款具有边缘人工智能功能的新型微控制器（MCU）——MSPM0G5187和AM13Ex MCU，其中集成了TI的TinyEngine神经处理单元(NPU)。这一设计一方面更大限度地减少了闪存占用，同时使AI推理延迟、能耗分别降低至原先的1/90和1/120。

在存储系统层面，能够破解“存储墙”难题的解决方案也备受关注。若是要将计算能力部署在端侧，就要求存储系统不仅要“存得下”，更要“读得快”、“写得稳”、“管得精”。当前，业界推出高速缓存、存算一体等方案，不仅为了在本地存储更多的数据，还能预判用户会使用什么数据，实现提前调取，帮助服务切换得更加丝滑顺畅。

一如，炬芯科技称，公司第二代存内计算技术IP研发工作也在按规划稳步推进中，目标是实现单核NPU算力倍数提升、能效比优化，并全面支持Transformer模型。

此外，此次AI智能硬件浪潮有望催生出“具身智能芯片”这一全新品类。市场对AI硬件的需求正由单纯的“记录信息”向“理解环境”、“快速响应”转变。一如荣耀在MWC 2026展出的Robot Phone，在通过给手机外接设备实现自由度拓展的同时，也赋予了产品能够自主完成更专业运镜的期待。

在这样的趋势下，终端侧将搭载更多的多模态感知硬件，如AI终端高清摄像头、高灵敏度麦克风阵列、毫米波雷达、触觉传感器等，以帮助AI硬件立体理解环境。在此基础上，要使AI硬件基于其捕捉的数据实现快速处理，作出准确的执行动作，便需要高性能的端侧具身智能处理器。

当前，市面上的具身智能应用，多采用面向智能驾驶或数据中心侧芯片，仍未有面向具身智能领域的专用芯片。近日，记者在采访中了解到，具身智能芯片的设计目标与数据中心侧芯片并不一致，前者要在极短时间内实现最快速、最高效的指令执行，达成数据输入、动作输出的即时闭环；后者要实现极致性能和超高内存带宽。在这样区别化目标导向的引导下，具身智能芯片终将与面向其他应用场景的芯片产品实现路线分化。未来十年，具身智能芯片架构将迎来变革，具身智能芯片领域或将迎来集成电路设计企业的新一轮市场争夺