2026年最值得关注的焦点在于：AI应用的全面爆发，是否会先一步遭遇LPDDR内存的供应短缺？随着终端AI进入高速发展期，存储能力的重要性逐渐超越算力，成为新的竞争高地。国内外主要科技企业正加速相关布局：阿里巴巴拟将其“通义千问”大模型与夸克智能眼镜结合；字节跳动致力于把“豆包”大模型深度集成至AI手机及AI穿戴设备；百度则携手国内眼镜厂商，共同研发集成“文心一言”的智能眼镜与耳机。国际方面，Meta持续推动Llama系列开源模型在终端设备的落地，其Ray-Ban Meta智能眼镜已具备多模态AI功能；另有消息称，OpenAI也正在研发一款可与苹果AirPods相媲美的AI设备。

可以看出，AI硬件正从手机、音箱等传统形态，扩展至眼镜、耳机、戒指、胸针、机器人等更轻便、更普及的设备。行业逐渐形成共识：2026年将成为端侧AI规模化发展的起始点。这不仅意味着软件升级，更是一场从芯片底层开始的硬件体系变革。

突破点何在？方向已经清晰：全链路重构，芯片是关键第一步。

关键领域一：算力芯片走向“垂直整合时代”

云端通用算力难以满足终端设备对功耗与响应速度的严苛需求。专用AI计算芯片（NPU）正成为新一代智能硬件的“核心引擎”，直接决定了设备的实际智能水平。

关键领域二：内存成为“底层支撑要素”

如果说算力是智能的大脑，那么高带宽、低功耗的内存则相当于中枢神经。大模型参数规模庞大、数据吞吐量高，内存性能直接制约AI任务的执行效率与能耗表现。任何AI模型都需从存储芯片加载至内存，方能被处理器调用与运行。内存芯片承担了计算过程中的“实时工作区”角色，可以说，缺乏高效内存的支撑，端侧 AI 计算便无从谈起。

这意味着每台高端手机、AI PC乃至新兴AI硬件，都需要配备更大容量、更高速度的LPDDR5/5X/6内存，从而推动LPDDR整体市场快速扩张。有分析预计，2023年至2028年，中国端侧AI市场规模年复合增长率将达58%，到2028年有望突破1.9万亿元。

在此背景下，一个重要变量浮现：国产存储芯片的突破机遇。

当国际企业激烈争夺市场之际，国内DRAM领先企业——长鑫存储，已展开实质布局。其最新发布的LPDDR5X芯片，最高传输速率达10667 Mbps，性能与国际主流产品持平，能够充分满足高端智能手机、AIoT设备及智能座舱系统对大数据处理与低功耗运行的双重要求。

此外，作为本土供应链企业，长鑫在服务国内客户、快速响应需求、协同产品开发等方面具备天然优势。据了解，长鑫的DRAM产品已进入小米、OPPO、vivo、传音等主流手机厂商供应链体系，使其能够更直接地响应国内市场的特定需求——例如针对短视频处理、实时AI翻译、端侧大模型等高能效场景，参与芯片设计优化，甚至介入下一代LPDDR标准的早期研讨与定制化开发。与头部手机品牌的紧密合作，也促使长鑫与主芯片厂商建立起更深度的技术协作，例如共建联合实验室，共同开展内存控制技术调试、优化乃至新方案的开发，从而在整体平台上实现性能提升。

这种通过深度合作形成的技术协同能力，已成为后来者短期难以复制的壁垒。长鑫的角色，正从传统的“存储芯片制造商”，逐渐转变为“AI基础设施的重要构建者”。其发展动力已超越存储行业固有的周期波动，立足于AI技术创新与国产化替代的双重确定性轨道之上。