01 产业链全景图
02 AI 手机简介
随着大模型推动智能手机交互革命，AI 手机智能化实现维度跃升，自然语言处理与多模态感知技术的深度绑定如同赋予手机 “全知感官” 与 “灵活大脑”，持续驱动智能交互迭代、拓展应用场景并释放用户生产力与创造力。
而根据相关定义，具备算力高效利用、真实世界感知、自学习、创作四大核心能力的 AI 手机，未来将进化为自在交互、智能随心、专属陪伴、安全可信的个人化助理。
多模态系统级 AI 体验如同手机 “智能管家”，解放用户于复杂操作；端侧大模型与 AI 应用迭代持续提升体验，当前可攻克高频复杂任务，软硬件升级后将向跨设备联动的生态级 AI 体验进阶。
比如，在点外卖过程中，整个过程，只有付款阶段需要人工介入，其他操作全部由 AI 在后台自动完成。
这，就是12月1日豆包联合中兴通讯发布的AI手机系统预览版。
03 上游产业链
AI 手机核心硬件升级聚焦 SoC 与存储，二者如同 AI 应用流畅运行的 “算力心脏” 与 “数据通道”，是区别于传统智能手机的关键升级方向。SoC 算力直接决定端侧大模型参数规模与生成式 AI 功能表现，存储则需匹配高容量与高性能以支撑大模型存取加载 —— 联发科数据显示，端侧 130 亿参数模型需搭配 70TOPS 算力芯片与 130GB/s 内存带宽。
此外，AI 任务的高频高密特性，对手机散热、电池、摄像头、PCB 等零部件提出更高标准。芯片供应商持续迭代 SoC 推动智能手机 AI 计算能力快速跃升，Counterpoint 数据显示，2017 年以来旗舰机 AI 算力增长 20 倍，2025 年其 SoC 人工智能计算极限预计超 60TOPS。
03-1、SoC芯片
手机终端受功耗与散热约束，仅靠 CPU 和 GPU 这对 “通用计算工具” 已难承载端侧 AI 大模型的算力需求。随着异构计算架构快速发展，越来越多手机 SoC 开始集成 NPU 这类独立 AI 计算单元 ——NPU 专攻标量、向量与张量数学运算，是处理繁重 AI 任务的 “专属利器”。伴随新 AI 用例、模型与需求的迭代，芯片厂商持续优化 NPU 设计，强化对 Transformer 架构的支持，最终在有限功耗内实现更高计算效率。
市场规模
端侧 AI 应用落地如同催化剂，直接带动 SoC 芯片需求增长。端侧本地处理数据无需大量上传云端，既降低传输延迟，又缓解算力中心压力，而集成 CPU、GPU 与 NPU 的 SoC 芯片如同 “全能算力中枢”，*适配这一需求，将在端侧 AI 浪潮中加速放量。
凭借高度集成化与高性能设计，SoC 芯片满足多领域多样化需求，叠加端侧 AI 快速渗透，全球市场规模稳健增长，据 Mordor Intelligence 预测，2030 年有望达 2741 亿美元。
行业竞争格局
芯片厂商聚焦 AI 算力，密集推出新一代 AI 手机处理器。以高通、联发科为代表的主流手机芯片厂商，纷纷落地适配 AI 大模型的移动芯片平台 —— 高通骁龙 8 Gen3、联发科天玑 9300+、三星 Exynos 2400 及苹果自研 A17 Pro，均集成独立 NPU 算力单元，AI 性能持续跃升。
以高通骁龙 8 Gen3 为例，其 Hexagon NPU 较前代性能提升 98%、能效优化 40%，如同给手机装上 “* AI 算力引擎”，可支撑终端运行高达 100 亿参数的生成式 AI 模型。
03-2、手机存储
AI 手机兴起正驱动内存性能与容量双重升级。离线大模型运行需要海量数据支撑，AI 应用流畅运转离不开强劲内存性能，内存如同 AI 手机的 “数据仓库” 与 “运行通道”，其性能和容量直接决定体验上限，因此 AI 手机普及将带动 DRAM 和 NAND 全面升级。
以 DRAM 为例，随着生成式 AI 功能逐步落地手机端，单机搭载容量持续提升，Yole 数据显示，2023 年高端机平均 DRAM 容量为 9GB，2024 年接近 10GB；而能满足 70 亿参数 LLM 运行需求的 16GB 内存高端机，市场份额从 2023 年的 8% 增至 2024 年的 11%。
这一趋势下，存储供应商的技术实力与产品布局尤为关键，江波龙作为核心参与者，聚焦 AI 手机的存储需求，推出 LPDDR5、UFS 等高端存储产品 ——LPDDR5 凭借高带宽、低功耗的特性，能快速传输大模型运行所需的海量数据，避免卡顿延迟；UFS 则以高速读写能力，支撑 AI 应用的快速加载与数据处理，二者共同构成 AI 手机存储的 “硬核支撑”。
03-3、手机处理器
智能手机处理器市场格局相对稳固，联发科是 2024 年第三季度出货量的领跑者：出货 1.193 亿台、份额 38% 稳居*，高通紧随其后。华为海思是此季度的增速黑马，同比增长 211%—— 中端机型引入麒麟 SoC 成了出货量的强力助推器。收入端苹果以 41% 份额稳坐价值榜首，而前三处理器型号均为旗舰 AI 手机 SoC，如同市场的 “价值主力”，合计创收 540 亿美元，在价值端持续主导。
04 中游产业链——AI手机
总体来讲，行业的参与者如下：
04-1、AI 手机大模型
根据 IDC 与 OPPO《AI 手机白皮书》，新一代 AI 手机将重构手机产业生态结构。
传统手机生态如同 “两层小楼”：底层由芯片与操作系统筑牢根基，上层是 APP 生态与自有应用构成的功能层。而 AI 手机的产业生态是 “三层新架构”：混合算力供给生态为底层基石，大模型生态是承上启下的中层框架，上层则是智能体生态与原生化服务组件生态组成的应用层。具体来看，手机生态产业链的重构包含以下四个方面：
生成式大模型的发展里，国内市场的庞大数据体量是其训练、优化、迭代的 “核心燃料库”，这一无可替代的资源为大模型发展筑牢了基础。而由于中文生态与本地法规的特殊性，苹果、三星这类全球 AI 手机头部厂商在国内市场，必须与政府获批的生成式 AI 模型供应商合作 —— 这如同外来主体需适配本地规则，使其在国内的 AI 部署模式与海外市场形成双轨格局，也为国内市场的竞争格局留出了新的变化空间。
最新进展——豆包
2025 年 12 月 1 日，豆包发布手机助手技术预览版（系统级 AI 服务，无自研手机），与中兴合作的努比亚 M153 工程机已售罄，正洽谈多厂商合作。其核心功能含系统级融合、端侧持久记忆、跨应用复杂任务（成功率超 80%）等。目前已接入 vivo、OPPO 等厂商的手机助手，月活达 1.57 亿，是国内*移动端 AI 助手，定位行业赋能者，未来有望成 AI 手机标配 “大脑中枢”。
04-2、AI手机行业规模
2024 是 AI 手机的爆发元年，其出货量将开启指数级增长的节奏。芯片迭代、用户场景拓展与端侧大模型发展，如同三重加速燃料，推动新一代 AI 手机从 2024 起进入快速增长期：据 IDC，全球 AI 手机 2024 年出货量达 2.34 亿台，2027 年将冲到 8.27 亿台，2023-2027 年年复合增速 100.7%，相当于每两年规模就翻一番。
国内市场同步提速，2024 年 AI 手机出货量 0.4 亿台，2027 年将增至 1.5 亿台，届时占国内手机整体市场的比例达 51.9%，2023-2027 年年复合增速也达 96.8%。
04-3、行业竞争格局
生成式 AI 兴起后，手机厂商纷纷押注 AI 手机抢新增长：2023 年 8 月华为鸿蒙 4 接入盘古大模型后，国内一线品牌陆续跟进。
高通、联发科升级移动平台 NPU，让旗舰机端侧能跑 130-330 亿参数大模型，如同给手机装了更强 “AI 引擎”，既强化音视频、多语言能力，还能迁移 AI PC 的办公创作功能。
各厂商靠 AI 做差异化促用户换机：三星 S25 接 DeepSeek-R1 强化多模态；华为鸿蒙 NEXT 升级小艺智能体；OPPO 定义 AI 手机四大核心能力；vivo 蓝心大模型覆盖超 700 功能；荣耀魔法大模型实现跨设备服务。
目前 AI 手机功能集中在语音、文本等四类，含实时翻译、文档总结等实用场景。
05 下游产业链——应用场景
AI 手机未来将向系统级 AI 深度融合演进，端侧大模型能力持续强化，实现更自然的交互与自主决策，从被动响应转向主动适配用户习惯的智能服务。
厂商将以 AI 为核心构建软硬件协同的差异化竞争力，推动跨设备生态联动，全面覆盖生活、办公等场景。长远来看，AI 手机将成为个人智能生活的核心中枢，持续渗透更多细分领域，发展潜力与市场前景广阔。
