重点内容速览：
1. 边缘 AI 算力卡需求大增的原因是什么？
2. 从M.2到PCIe，边缘AI算力卡有哪些形态
3. 主要供应商及未来发展方向
随着工业视觉、安防监控、多路视频分析、机器人自主导航、AI PC，以及边缘服务器等场景对本地AI推理需求的爆发式增长，边缘AI算力卡市场也开始升温。据市场调研机构Market Intelo测算，全球边缘AI算力卡的市场规模在2025年约为48亿美元，预计到2034年增长至252亿美元，复合年均增长率（CAGR）为22.4%。
边缘AI算力卡需求大增的原因是什么？
从应用端来看，推动边缘AI算力市场规模增长的因素是多方面的，例如工业视觉需要在产线上做实时缺陷检测和多工位图像分析；安防监控正在从视觉采集转向本地结构化理解；机器人开始叠加感知、避障、定位与导航，以及语义理解等功能；AI PC和边缘服务器开始需要部署本地大模型、视觉语言模型和私有化推理任务等等。这些需求的共同点在于，他们都需要本地推理足够实时、稳定，且不能完全依赖云端完成计算。
早期的边缘项目主要围绕图像分类、目标检测等视觉模型展开，但现在，厂商已经开始将生成式AI、本地小模型和VLM能力带到边缘设备上。因此，不需要系统重构的算力卡，自然就开始从小众方案变成了高频选择。
当然，最重要的推动因素应该是成本。边缘AI算力卡可以在现有系统架构的基础上，直接增加算力。对于很多工业客户来说，原有平台已经完成了主板设计、电源设计、EMC验证、温度测试、线束布局，以及软件适配。如果只是为了增加AI推理能力，就去更换主控SoC，重做主板，或者修改整机结构，不仅成本高、周期长，还会连带影响认证和量产计划。但如果能够以PCIe或者M.2形式插入现有系统，提升AI推理能力，他们将更愿意采用。
再加上，AI推理一旦使用将会持续消耗词元（Token），这对用户来说是一笔不小的开支，如果能使用本地AI算力，将会节省一大笔开支。而且，本地推理的延迟低、隐私性好，带宽也更好保障。
在这些核心驱动力的推动下，边缘AI算力卡市场开始越来越受到市场的关注。
从M.2到PCIe，边缘AI算力卡有哪些形态？
边缘AI算力卡并不是单一形态。当前市场上常见的产品大致可以分为M.2模组、PCIe加速卡、Mini PCIe加速卡，以及边缘SoM/SoC平台，以及更高功耗的边缘服务器卡。它们都服务于边缘推理，但系统设计逻辑并不一样。
M.2 模组更适合紧凑型设备。它的优势是体积小、功耗低、集成方便，适合工控机、AI PC、边缘终端、小型视觉盒子、机器人控制器等场景。很多 M.2 AI 模块采用 2242 或 2280 规格，通过 PCIe 通道与主机通信。这里需要区分一个概念：M.2 是物理形态，PCIe 是数据通道。也就是说，很多产品看起来是 M.2 卡，本质上仍然是通过 PCIe 与主机交换数据。
PCIe 卡则更适合吞吐量更高的边缘设备。比如边缘服务器、多路视频分析盒子、工业视觉工作站、园区安防服务器等场景，系统通常有更充足的空间、电源和散热条件，也需要同时处理更多路视频或更复杂模型。PCIe 卡的优势是扩展性更强、散热设计更充分，也更适合多卡部署或与服务器平台配合。
也就是说，M.2 模组强调的是嵌入式导入和低改造成本；PCIe 卡强调的是吞吐、扩展和持续运行；SoM/SoC 平台则更适合从整机设计阶段就规划 AI 能力。它们不是简单的高低端关系，而是面向不同系统边界的选择。
从市场结构来看，据Market Intelo统计，PCIe算力卡在2025年占据了42.3%的最大份额；M.2卡占28.4%；Mini PCIe加速卡占21.3%。营收方面，亚太地区以38.2%的收入占 比领先全球市 场。这些数据说明，一是边缘算力卡的主要应用市场仍然是对吞吐量和扩展性要求更高的边缘主机与服务器，二是亚太地区因为制造业、消费电子、IoT和汽车供应链的密度更高，正在成为边缘AI基础设施部署最活跃的区域。
主要供应商及未来发展方向
边缘AI算力卡市场的升温，吸引了众多国内外厂商的积极布局，形成了一个多元化、竞争激烈的生态系统。从前面叙述可以知道，目前主流有两条路线，一是M.2模组和PCIe高算力卡。前者主打低功耗、易集成，后者主打更高吞吐和更大模型部署能力。
这其中，后摩智能更强调“存算一体”和端边大模型，产品路线偏国产创新架构，适合对能效和本地推理能力要求高的场景。
Hailo、Axelera、DEEPX、MemryX更强调低功耗边缘推理或专用NPU能力，更偏国际化的边缘AI推理市场，通常以视觉识别、工业检测、智能摄像头为核心应用。
NVIDIA Jetson、SiMa.ai、Ambarella 等更偏平台型SoM、边缘视觉或完整软硬件平台；此外，国内还有地平线、寒武纪、沐曦、瑞芯微、算能、爱芯元智、黑芝麻智能、芯驰科技等不同路线的参与者，分别覆盖车载、工业视觉、边缘服务器、通用推理或智能终端市场。
这里面值得一提的是，由于采用M.2卡或者PCIe算力卡的用户更多是旧机型的升级，这时候，如果原来的系统没有M.2和PCIe接口，或者原来的M.2和PCIe接口的驱动电流不足，直接连接会遇到问题。中电港萤火工场针对此问题，特别开发了转接板产品，方便企业直接采用。目前该转接板已经在其飞腾派Pro与后摩智能的力擎LQ50 M.2卡上调试通过了。有需求的企业或者工程师可以联系中电港萤火工场获取。
从未来演进方向看，边缘AI算力卡至少会沿着三条路线继续发展。
- 一是负载会继续升级，视觉推理不会消失，但本地NLP、VLM、生成式AI、小模型推理会越来越常见。
- 二是形态会继续分层，PCIe仍然是高性能边缘节点的主力，M.2则会在AI PC和边缘终端中加快渗透。
- 三是市场竞争会越来越偏向方案化，客户买的不是“最强芯片”，而是“最容易交付的AI加速方案”。
结语
边缘AI算力卡再次受到市场关注，是因为边缘 AI 开始进入真实交付阶段。对于大量工业、安防、机器人和边缘终端项目来说，客户真正需要的是在现有系统中以更低的成本获得本地推理能力。算力卡正好提供了这样一个折中的路径，它既保留了原有的主控和系统架构，又将 AI 推理任务交给了独立加速单元，从而降低了对云端的依赖、缩短了开发周期，并减少了项目交付风险。
这也意味着边缘 AI 已经不再停留在展示模型效果的阶段，算力卡的价值也正从“加算力”，转向帮助客户更快完成场景落地。
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