豪掷巨款收入囊中，半导体巨头盯上边缘AI/端侧AI明星企业

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在生成式人工智能掀起全球技术浪潮的同时，另一个更为“低调”却同样关键的技术方向正悄然崛起，那就是边缘 AI，或者说有个今年更为流行的名字——端侧 AI。如果说边缘 AI 聚焦于计算资源的下沉，那么端侧 AI 则主要涉及在设备端直接部署和运行人工智能模型、实现快速数据处理和智能决策，二者同属“分布式智能计算”的不同层级，内涵方面有很大的重合。

过去一段时间，无论是 NXP 重金收购 Kinara，还是高通宣布收购 Edge Impulse，科技巨头们的频繁动作揭示了一个清晰信号：边缘 AI/端侧 AI 正在从“概念验证”走向“战略支柱”。这场技术迁徙的背后，不仅是算力重构的必然趋势，更是围绕数据主权、实时决策与能效平衡的新一轮全球竞争。因此，本文将基于此，来聊聊科技巨头不惜巨资拿下边缘 AI/端侧 AI 领域明星企业，主要基于哪些战略考量。

科技巨头争先布局边缘 AI/端侧 AI

2025 年 2 月 11 日，荷兰芯片制造商恩智浦 (NXP) 宣布斥资 3.07 亿美元收购美国加州边缘 AI 芯片初创公司 Kinara Inc.，后者专注于为网络边缘的人工智能工作负载开发神经处理单元 (NPU)。

据悉，Kinara 的分立 NPU (包括 Ara-1 和 Ara-2) 在性能和能效方面位居行业前列，因此非常适合用于视觉、语音、手势等新兴 AI 应用，以及其他各种由生成式 AI 驱动的多模态实现。这两款器件均采用创新架构，能够映射推理图，以便在 Kinara 的可编程专有神经处理单元上高效执行，更大限度地提高边缘 AI 性能。此外，Kinara 还提供丰富的软件开发套件，便于客户优化 AI 模型性能及简化部署流程。

恩智浦表示，通过将 Kinara 的离散 NPU 与其自身的处理器、连接和安全软件产品组合相结合，此次收购将帮助其提供“从 TinyML 到生成式 AI 的完整且可扩展的 AI 平台”。

看重 TinyML 的不只恩智浦，2025 年 3 月 11 日，高通宣布收购边缘 AI 技术公司 Edge Impulse，旨在整合 Edge Impulse 的边缘 AI 开发平台，增强高通在人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 领域的能力。

Edge Impulse 是 TinyML (微型机器学习) 领域的明星公司，由 Zach Shelby 和 Jan Jongboom 于 2019 年创立，彼时，他们意识到微控制器的计算能力已经发展到可以运行特定领域的 AI 模型，从而可以在设备上直接执行这些模型。尽管硬件条件成熟，但缺乏一个简单的方法来构建、优化并将边缘和领域特定的 AI 模型部署到这些设备上。因此，Edge Impulse 应运而生，其构建的 AIoT 平台，可以缩短为传感器、微控制器和摄像机等小型设备创建机器学习模型所需的时间。

通过此次收购，高通能够将 Edge Impulse 的端到端边缘 AI 开发平台纳入其物联网生态系统。

除了最近几个月这几笔引发广泛关注的大额收购案之外，再往前看——

2024 年 8 月，亚马逊以 8000 万美元现金收购芯片制造商和 AI 模型压缩公司 Perceive ，Perceive 是一家开发突破性神经网络推理解决方案的公司，专注于在边缘设备上提供大型人工智能模型的技术，旗舰产品是 Ergo AI 处理器，它可以在各种环境中运行数据中心级神经网络，即使在电力受限的情况下。

2023 年 7 月，英伟达已收购人工智能初创公司 OmniML，后者推出了一个名为 Omnimizer 的平台，该平台可以压缩机器学习模型的大小，以便大模型在更小的设备上运行，而非依赖于云端算力。

当未来趋势愈发明显，科技巨头们的动作也愈加迅速，通过收购和整合边缘 AI/端侧 AI 技术，持续巩固自身在人工智能领域的领导地位，满足不断增长的市场需求，并推动技术创新和应用落地。

出于哪些战略考量？

通过分析上述的几起收购案，我们也能得到一些基本洞察：

①半导体巨头们的行动最为积极

在诸多科技巨头中，半导体巨头们是对边缘 AI/端侧 AI 反应最为强烈和迅速的群体。半导体巨头通过并购快速获取核心技术，实现抢占高增长市场的目标。

从战略意义上来看，一方面，云端 AI 面临算力成本高、延迟和隐私风险等挑战，而边缘 AI/端侧 AI 通过本地化处理数据，显著降低了带宽需求和响应时间，增强数据隐私保护并降低成本。半导体企业通过提供边缘端芯片和解决方案，帮助客户突破云端限制。同时，在传统 PC 与移动终端市场趋于饱和的背景下，边缘 AI/端侧 AI 为芯片厂商提供了全新的增量市场，包括工业自动化、智慧城市、智能驾驶、智能安防等高潜力场景。对于像高通、恩智浦、英特尔、AMD这类半导体厂商来说，布局边缘 AI/端侧 AI 不仅是抢占下一代 AI 算力入口，更是延长“摩尔定律”红利的现实路径。

比如，恩智浦巨资拿下的 Kinara，其产品可在包括传统 AI 和生成式 AI 等一系列神经网络中实现高能效的 AI 性能，满足工业与汽车市场快速增长的 AI 需求。同样，高通收购的 Edge Impulse，也将提高其为零售、安全、能源和公用事业、供应链管理和资产管理等关键领域提供全面技术的能力。

显然，边缘 AI 发展正推动硬件生态变革，成为芯片企业的“增长跳板”。

另一方面，边缘 AI/端侧 AI 对高性能芯片、低延迟处理和安全性的要求，直接依赖于半导体制程进步和硬件创新。当 AI 从云端向边缘渗透，半导体企业通过技术投资和生态合作，不仅巩固了自身在产业链的核心地位，也推动了整个行业的转型升级。未来，随着边缘 AI 设备（如智能手机、具身机器人）的普及，半导体行业将进一步受益于这一技术浪潮。

②TinyML 是巨头眼中端侧 AI 的重要实现路径

上述的几起收购案中，都涉及一项重要技术—— TinyML。所谓 TinyML，是指将机器学习模型部署在资源受限的嵌入式设备(如微控制器、传感器模块等)上，实现本地化、低功耗、低延迟的智能推理的技术。

从巨头们的动作可以看出，随着技术的不断成熟，TinyML 将成为边缘 AI/端侧 AI 的重要实现路径，未来会广泛应用于智能家居、可穿戴设备、工业物联网等对成本、功耗与响应速度高度敏感的场景中。

TinyML 的核心目标是在毫瓦 (mW) 级功耗的微控制器 (MCU) 上运行机器学习模型，是目前唯一能够在毫瓦级能耗+KB 级存储+极低成本硬件上稳定运行 AI 模型的技术路径，天然适配边缘 AI/端侧 AI 最典型的部署需求。

随着 AI 应用从“集中式云推理”向“边缘智能、端侧智能”迁移，智能的部署重心发生迁移，而 TinyML 所支持的部署平台（如 Cortex-M 系列、RISC-V MCU、DSP 核等），正是分布式智能计算网络中的最末端节点，TinyML 使这些极小节点也具备基本 AI 感知与判断能力，实现真正的“泛在智能”。

而且，以往的 AI 往往局限于云端大模型和高性能算力中心，技术门槛高、开发成本大，而 TinyML 生态正在推动：①低代码/可视化建模工具：非 AI 专业人员也可训练部署模型；②硬件平台通用化：模型一键迁移；③训练推理分离：模型可在云上训练、设备端独立推理，降低设备成本。这都让 AI 真正具备了“像嵌入式软件一样开发和部署”的可能性，极大加速了边缘智能的普及。

基于在低功耗、实时性、隐私保护、硬件适配性以及广泛的应用场景等方面的独特优势，可以说 TinyML 是边缘/端侧 AI 的最核心技术支撑之一。没有 TinyML，就没有真正意义上的“边缘泛智能”与“端侧普适 AI”。

③看重大小模型互补+边云协同

边缘/端侧 AI 虽好，我们也需认识到其理解能力有限，难以处理复杂推理、语义理解等高级任务；大模型能力强，但算力开销巨大，难以在边缘或终端部署，也不适合实时响应。因此，大模型主导认知推理、复杂生成任务，边缘轻量模型主导实时感知、本地响应，两者协同恰好互补。

在未来的泛在智能架构中，边缘轻模型是响应之“快”，大模型是理解之“深”，两者协同才能构建一个既高效又可靠的 AI 系统。科技巨头正是看中这一演进趋势，才加快了对边缘部署能力与模型管理平台的全面布局。

举例而言，就在高通收购 Edge Impulse 过去没多久的4 月 2 日，其又通过官网宣布收购越南人工智能（AI）新创企业——MovianAI。该公司前身是 VinAI 应用与研究股份公司 (VinAI) 的生成式人工智能部门，作为一家领先的人工智能研究公司，VinAI 以其在生成式人工智能、机器学习、计算机视觉和自然语言处理方面的专业知识而闻名。

这起交易将和高通此前收购 Edge Impulse 形成协同效应：MovianAI 专注于智能手机和汽车的大规模人工智能模型，而 Edge Impulse 则针对资源受限的小型设备优化人工智能，这为高通提供了整个人工智能价值链的全新“端到端”专业知识。

写在最后

根据 Future Market Insights 的新研究，到 2032 年底，边缘人工智能市场将达到 396 亿美元，在预测期内，市场将以 20.8% 的 CAGR 扩张。

随着市场的增长，边缘/端侧 AI 的发展正迈向更高层次的智能协同阶段，而芯片架构优化、TinyML技术成熟及云边协同机制的不断演进，将促成形成“本地即智能、云端更智能”的泛在 AI 格局。对于希望在 AIoT 时代抢占先机的企业而言，提早布局边缘智能与模型协同架构，已成为不可或缺的战略选择。

参考资料：

高通收购边缘 AI 开发平台 Edge Impulse强化AIoT，电子工程专辑

恩智浦拟收购边缘AI先锋企业Kinara，重新定义智能边缘，NXP

NXP 以 3.07 亿美元收购 Kinara，布局边缘网络 AI 计算业务，至顶网

Qualcomm buys MovianAI to boost generative AI capabilities，RCRWirelessNews巨头入局TinyML,端侧与边缘AI迎来新拐点，物联网智库


来源：36kr