本周，新紫光集团在北京隆重举办了以 " 智链共生 聚创未来 " 为主题的 "2026 新紫光集团创新峰会 "。作为该集团举办的首届创新峰会，人工智能（AI）成为了此次大会的核心议题。
随着 " 新紫光集团全家桶 " 的重磅发布，新紫光实现了从 " 产品集合 " 迈向 " 系统能力 " 的战略跃升。" 协同共赢 + 突破创新 " 成为新紫光集团董事长李滨峰会主旨演讲的关键词，并直接定调了这家完成彻底自我重建、并构建起面向 AI 时代全产业链布局的企业的战略决心。
作为新紫光集团在半导体芯片这一支柱领域的核心企业，紫光展锐紧随战略步伐，深耕端边 AI 赛道，于峰会期间发布多款端边 AI 产品和解决方案。
Token 经济时代：端边 AI 是最优路径
当前，AI 已经进入 "Token 经济时代 "，Token 调用量呈现出指数级增长。权威数据显示，截至 3 月底，我国日均值已突破 140 万亿，和 2024 年底相比增长超千倍。
但在周晨看来，作为 AI 和 Token 的使用者，却普遍存在 " 三怕 " 的顾虑。
第一怕泄露。个人用户担忧隐私数据被上传至公开大模型进行训练，导致信息泄露或扩散；企业用户则担心内部核心数据外泄。
第二怕断联。当前 AI 应用高度依赖云端服务与网络连接。尽管通信技术不断进步，但无法保证 100% 的可靠性。一旦网络中断，关键业务随之停摆，严重影响用户体验与业务连续性。
第三怕昂贵。据业内估算，普通用户日均消耗 Token 约 200 万 -300 万，对应成本约 2 – 3 元 / 天。随着 AI 应用深化及智能体普及，Token 消耗激增，终端用户难以长期承担此成本。
因此，将大模型能力一次性部署于边缘侧和端侧，是兼顾安全、可靠与经济性的最优路径。此举既能实现数据本地化处理以保障隐私，又能通过离线或弱网环境下的本地推理保障业务连续性，同时将持续消耗的云端算力成本转化为一次性的硬件投入，显著降低长期使用门槛。
三大核心能力编织：N9 平台是必须要打的仗
在周晨看来，端侧 AI 并非简单 " 把模型搬下来 "。原因在于：AI 设备与传统手机截然不同。手机形态高度标准化，而 AI 设备则是 " 百花齐放 " ——戴在身上、飞在天上、跑在地上、藏在家里……形态千差万别，对技术平台的需求差异巨大，给产业链带来了三大挑战：
一是硬件规格绑定推高成本。为获取特定算力，厂商常被迫采购包含非必要功能（如强多媒体）的高配 SoC，导致 BOM 成本虚高。
二是重复开发造成资源浪费。由于不同终端平台间兼容性差，上一代产品 80% 的通用开发成果难以复用。仅因 20% 的差异就需要更换全新平台，导致研发投入大幅增加，效率低下。
三是碎片化阻碍规模化降本。终端需求极度碎片化，使得单一平台难以形成规模效应，不利于控制成本、保障质量与加速上量。
在周晨看来，N9 AI 芯片平台的推出是紫光展锐全场景融合通信、SoC 设计及全球规模化交付三大核心能力交织融合的产物。" 芯片虽然体积很小，但 SoC 是非常复杂的，包含多个子系统，子系统之间要相互配合，还要在性能、成本、功耗之间找到‘最优解’。" 周晨表示，" 规模化同样是不容忽视的，任何终端产品最终都要走向规模化，只有规模化才会有成本优势，消费者才能接受。紫光展锐现在每年有 16 亿颗的芯片出货量，有规模巨大的供应链能力和质量体系，这是我们的‘底气’，也是紫光展锐必须要做的事情。"
