智能體一體機站上風口，一條產業鏈集體轉身。

文｜趙艷秋

編｜牛慧

云端AI在2026年迎來了爆發，“token”成為全行業焦點。但產業鏈上的玩家逐漸意識到，AI不會只長在云上。

“智能體一體機已經很熱鬧了。”首屆科技聯合創始人郭萌明告訴數智前線。業界看到幾乎所有主流芯片企業、傳統PC和硬件廠商、AI原生創業公司、垂類行業方案企業、泛通用方案商，以及跨界企業等六路玩家都已入局。

而本周英偉達GTC臺北大會上，黃仁勛也把話挑明了——“40年來PC將首次徹底重塑”。英偉達與聯發科合作研發了PC芯片RTX Spark，入局桌面算力市場，宣稱以FP4精度能在本地運行1200億參數大模型。今年秋季，微軟、戴爾、惠普也將推出40款設備。

之前大家一直在為云端AI按量付費。現在，端側AI要把云端算力轉化為本地基礎設施，走進消費者的包里、辦公桌上。相較云端，端側AI更近、更私密、更省token、更貼近個人和小團隊。業界認為，端側AI能力去年是小學生或中學生級別，今年已經到大學生級別。隨著時間的推移，端側與云端的能力邊界會越來越弱化。

算力即收入，算力即利潤。“廠商都在千方百計推銷自己的AI端側硬件。”深圳星漪科技柯杰靖說，競爭開始變得激烈。

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智能體一體機來了，一個新品類正在成型

這波熱潮背后，是多智能體應用的興起。零一萬物CEO李開復介紹，一個用戶請求可能被拆分成20個或更多并行運行的智能體，結果匯總后再次觸發下一輪協同。這種計算模式，直接改變了對硬件的要求。“硬件系統必須滿足幾個條件：本地優先、端側處理，以及低于100毫秒的響應延遲。未來，極致的token效率以及本地化處理能力會是關鍵。”

郭萌明分析，相較于云端算力，用戶對本地算力有三大驅動力：隱私性、節省token、降低智能體使用門檻。春節小龍蝦火爆之后，部署門檻高，token消耗大的問題集中暴露，而預裝智能體的一體機，讓非計算機專業用戶也能用起來，并大幅節省token。

智能體一體機是一臺什么機器？市場至今沒有一個統一定義，產品形態差異也極大。柯杰靖給出一個相對清晰的描述：“它是一個小的主機，是電腦的一種品類，有比較強的本地顯卡算力。”核心是能支撐一個中小型團隊部署本地模型，使用智能體——“3到5個人的小團隊，甚至一個人、OPC個人公司來使用”。

目前市場上主要有四種路線，價格和場景各不相同：

第一種是蘋果Mac mini，依賴其M系列芯片，既可作為日常電腦，也能跑小參數模型和智能體，OpenClaw爆火后，Mac Mini從2900元迅速漲到了四五千元。

第二種是英偉達系列，其中DGX Spark售價3.3萬元，外觀是一個小盒子，arm架構、跑Linux系統，無法重裝Windows，對普通消費者有門檻，更適合有大公司分發給小部門使用。同時，英偉達與聯發科推出的RTX Spark，瞄準消費級Windows PC，售價1.8萬到2.5萬，2026年秋季由微軟、戴爾、惠普推出40款機型。

第三種是基于AMD銳龍AI Max+的智能體主機。Windows系統，最高128GB顯存；去年這類機器在1.5萬元左右，今年因內存漲價已漲到2.3萬元以上。

第四種是另一個極端，采用英特爾N97這類低功耗CPU，8G或16G內存，不跑模型，只給智能體運行提供一個獨立空間，要額外消耗云端token，售價為幾千元。

除了Mac Mini之外，智能體一體機通常集成了智能體平臺，主打“開箱即用”。而英偉達正式入局端側AI主機，與AMD、英特爾爭奪市場。

值得注意的是，智能體一體機或端側AI與去年火爆的“大模型一體機”或“DeepSeek一體機”是兩回事。中建材信息蔡友全介紹兩者的區別：大模型一體機解決的是“大模型部署算力”問題，是AI服務器，通常8張顯卡，價格在百萬元級，但大多只能做問答，面向政府和企業生產環境。智能體一體機或端側AI解決的則是AI應用落地，真正幫助企業或個人干活。柯杰靖補充說，它本質上先是一個硬件能力很強的個人電腦，其次能跑模型和智能體，能做AI賦能。

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兩次“退貨潮”復盤，這次有什么不同？

實際上，AI硬件賽道已經歷了兩次集體沖動，也經歷了兩次退潮。

第一次是2025年初，DeepSeek開源模型爆火，DS一體機迎來搶購潮，但此后出現閑置和退貨。雖然大模型一體機不是端側算力，但也是一體機形式，業內人士在復盤時認為：當時有算力、沒應用。“大模型一體機，供應商多為硬件企業，產品不具備應用，或者搭載基礎問答。客戶面對新技術在懵懂狀態下盲目上線，投入很大，最后發現沒有價值。”

第二次是2026年春節前后，OpenClaw爆發，帶火了MacMini，這次是有應用，卻沒用起來。“大家只是說好像這個東西很火，找人裝個龍蝦，但自己沒有讓AI幫助干活的具體需求。”貝林思魏洋說：“不管是OpenClaw、還是各種龍蝦、Hermes，對于普通個人用戶的意義，沒有想象得那么大。單買機器不行，更多需要生態適配。”用戶跟風購買，最終只能退貨。

兩次翻車之后，這次會怎樣？

有意思的是，郭萌明的判斷和時間線是反的。春節龍蝦熱那波，他是悲觀的；現在反而是樂觀的。“之前從大家排隊裝龍蝦就能看出，如果用戶在最基礎能力上都有障礙，其實是很難用起來的。”但現在情況不同了。“Agent在能力、應用成熟度上比去年高出很多。”很多用戶購買時直接看結果，真正用來解決實際問題，這部分市場是穩定的”。當然跟風型用戶依然存在，“市場還需要一段時間去教育”。“相信不會出現去年那么大的退貨潮。”

魏洋透露，公司不會去盲目生產采購一體機，更多是按需分配。由于內存漲價過猛，大家都在觀望。同時，很多用戶在研究智能體和AI，真正落實到實際工作中，還需要一段發酵時間，“整體節奏，高增長可能要到明年”。

柯杰靖坦承當下是是一個陣痛期，需求真實存在，但內存、CPU漲價之后，成本變得很高，讓很多用戶望而卻步。為此，他們在國產化方向有一些新布局，“進行國產化適配，雖然成本也不會低，但能更多滿足用戶的國產化需求”。柯杰靖觀察“大部分普通用戶對AI還停留在又出了新模型、用AI問天氣、占卜運氣這種娛樂場景。“沒有產生實際價值，就會有所謂的泡沫。”

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新品類“高不能低不就”？真需求在哪

走訪客戶的過程中，行業人士感受到客戶的顧慮。端側AI或智能體一體機似乎陷入了“高不能低不就”的境地——在場景上，端側目前比云端少；在算力上，它只有一張卡，能力有限；在價位上，對于普通用戶尤其是學生群體又偏高。

“客戶覺得賬算不過來。”一位行業人士對數智前線說，“但它與服務器不是一回事。服務器上面還沒有做軟件適配，無法開箱即用；請第三方軟件公司來開發，又要投入幾萬到十幾萬的成本。而使用智能體一體機，開箱即用，可以支撐一個中小型團隊來進行本地模型的使用了。”

那么，誰會真為它買單？業內人士看到兩類典型人群：對數據隱私敏感的小團隊，以及今年大家都在說的“超級個體”或OPC（一人公司）。

魏洋告訴數智前線，10人以內的小團隊，在乎數據隱私，“買一套128G內存的設備會比較方便”。如科研團隊如生物醫藥、考古團隊，由于隱私合規要求，往往擁有龐大本地資料庫，但查找整理極其耗時。他們的智能體會自動檢索、總結文獻，甚至定時比對研究方向，發現相似方向會主動提醒，避免重復工作。在給一位水利行業朋友的建議時，他提到了一個原則：“如果數據量較多，推薦本地部署一套模型；如果資料人能處理完，就沒必要上端側AI”。

柯杰靖介紹了另一類客戶：一些企業不希望將自己的解決方案代碼暴露給云端競爭對手，既要本地部署，又不想一下子搭建昂貴的機房，智能體一體機便成了替代方案。類似的還有4S店AI客服，“內部客戶資料是私有的，不希望給別的4S店來搶客戶”。

另一類需求來自超級個體。李開復提出，未來AI公司會出現大量DRI（直接責任人）。他們對業務結果負責，進行整體編排、關鍵決策，并對最終的輸出契約負責。“一個人類DRI處于整個智能體系統的中心。圍繞他協同工作的，是由研究、執行、合規和監控等不同Agent組成的專業化集群。”而端側AI設備正是為這種新型工作者提供的專屬基礎設施。

郭萌明補充，他們接觸的不少律師目前已把一體機用起來了。“兩三萬元的產品他們是能接受的。”類似的中醫等知識密集型、高凈值人群，需求同樣較多。這些用戶需要一個能長期沉淀個人知識庫、保護隱私、持續運行Agent助手的本地平臺。

蔡友全則給出一個購買者的自我判斷標準：“每天都做的重復的事，就適合交給智能體去做。越具體，智能體就越能干。”如零部件銷售每天要在幾十上百個客戶群發報價，財務每天要看發票計稅，這種很機械重復性的工作，完全可以交給AI來實現，但大部分人還沒有這個意識。

“我非常能理解客戶現在的顧慮。”郭萌明說，端側AI能力正經歷智能手機初創期的進化，去年它是小學生或中學生級別，今年已經到大學生級別了。到年底會有更多新模型、好用的Agent框架出來，應用場景會更多。“我相信隨著時間的推移，端側與云端的能力邊界會越來越弱化。”硬件本身已經很強，目前瓶頸在生態。“業界都在發揮各自的能力，一起完善生態。”

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六路玩家入場，軟件是分水嶺

端側AI算力正在成為兵家必爭之地。粗略數下來，至少六路玩家已經入局。

傳統PC與硬件廠商——戴爾、惠普、聯想、華碩等老牌企業，供應鏈驅動、渠道為王；解決方案公司，偏to B的服務商，深入行業，軟硬一體有助于交付；AI原生創業公司，零一萬物、階躍星辰等，核心資產是模型和多智能體框架，軟硬一體更容易形成商業閉環；泛行業通用型，如首界科技，做通用需求、社區化運營、把用戶反饋篩選成標準化產品；芯片公司雖主業不在一體機，但也樂于與伙伴深度整合硬件、軟件與AI能力，聯合推出特定領域場景方案；以及跨界玩家如追覓，借勢開辟新業務賽道。

目前來看，因為供應鏈漲價，ODM、OEM廠商先吃到了第一波紅利，其他類企業還在路上。

合縱連橫也在展開。柯杰靖介紹，他們與國產芯片合作適配一類硬件產品；郭萌明則透露，公司與傳統硬件廠商合作做平臺預裝，“6月七彩虹發布的筆記本就將直接預裝該平臺”。

蔡友全觀察，這一輪和當初的大模型一體機不太一樣。大模型一體機“好多以硬件企業為主，這次智能體一體機，軟件企業跑在前面一點”。原因是客戶更關注真正產生的效益，邏輯上更接近to C找用戶。

郭萌明告訴數智前線：“用戶更關心的，是一體機有沒有更豐富的AI的能力，這是現在大家買硬件時最關注的地方。”首界科技把精力壓在軟件層面，目前先解決那些不起眼的基礎問題，如部署環境、各類Agent應用，以及資料脫敏、基礎翻譯這類通用工具。“先把工具鏈相對完善起來，工具鏈形成了以后，在這個基礎上又能開發出非常多的應用體系。”公司也通過社區運營，篩選通用需求進行開發，他把這套打法形容為“小米玩法”。

蔡友全介紹，他們主營to b業務。“我們主推企業知識庫。企業上AI，第一步就應該是先上知識庫，而不是上來直接部署大模型。”知識庫的價值是先把企業的數據AI化，讓AI能看懂企業的數據，下一步才能讓數據產生價值。把智能體裝進盒子，是為省去客戶的部署難度。

江蘇貝林思今年下半年工作重心也是進化自研軟件。“市場競爭激烈、很多人觀望的時候，你的軟件比別人更智能好用，客戶就更有可能選擇你的產品。”魏洋特別提及自家軟件帶有自我學習機制，“越用越聰明”。

深圳星漪科技的軟件已經迭代到第五個版本。5.0版本則加入了OpenClaw能力。柯杰靖用一個對比解釋：“豆包手機能調用手機里的資料完成任務……OpenClaw建立在電腦之上，手機更多的是娛樂方向，在電腦上可以完成工作任務。”為了降低門檻，公司也預裝了在不同行業驗證過的Agent，讓財務、人事各類崗位的人開箱即用。

2026年云端AI在實現了爆發時刻，端側AI則剛剛邁出第一步，它帶動產業鏈在集體轉身，或將改變計算產業40年的敘事。