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　　与在“云端”完成计算不同，端侧AI指的是模型在终端设备运行，运算推理在设备本地完成，用户指令和数据并不会发向云端服务器。民生加银基金基金经理王悦认为，受制于端侧的运存能力，端侧AI模型一般参数量较小，只能完成轻量级任务；但其响应速度、隐私保护等好于云侧模型，且不依赖于网络连接。云侧AI的发展往往更注重复杂任务的完成能力、思考深度等，科技公司会聚焦模型的能力进行不断迭代和训练；而端侧AI更侧重于与硬件的配合，以尽可能低的功耗完成端侧的轻量级任务，更注重模型在端侧的适配程度和对APP的整合调用能力。

　　“‘泡沫’的论调，更多是因为市场对于产业的发展缺乏足够的耐心。”王悦表示，一个新产品的出现，大都会经历较长的前期投入和用户心智培养，而投资不能抛开潜在收益只看短期回报。如果以当前端侧AI乃至整个AI的投入与回报做对比，那么净资产收益率(ROE)会非常差，但是参考移动互联网的“烧钱”大战，可以看到在确定性的产业趋势面前，供给侧完全可以忍受一段时间的投入，并在找到C端的需求偏好后通过快速的商业化回收前期成本。

　　前述华南某公募投研人士也表示，当前，无论是手机大厂如苹果、三星、华为等，还是云厂商OpenAI、Meta、谷歌、亚马逊等，都在加速开发自身的端侧AI新品。云厂商们有动力将前期投到大模型上的成本找到商业化回收方式，手机厂商也需要快速提升自身的模型能力去应对云厂商对于硬件领域的竞争。未来，我们会看到较长时间各大玩家对端侧AI的持续投入，以构建自身的“护城河”。“因此，不能以简单的ROE思路去看待端侧AI的发展，产业现在并没有到泡沫化的阶段。”该人士说。