文｜老鱼儿
编辑｜杨旭然
若将时光拉回到2022年底，向任何一家手机厂商的产品负责人探问：下一代旗舰的立足之本是什么？答案十有八九会归结为三个词语：折叠屏、影像表现、快速充电。
彼时，手机品牌几乎全神贯注于硬件竞赛，难得有分神的时候。然而问题在于，参数竞赛日渐白热化，消费者感受到的实用价值却逐渐降低，而整个升级过程所需投入的成本却在直线攀升。业内普遍感觉到创新的天花板正在迫近，却无人能够明确指出下一个突破口在何处。直到最近一段时间，情况悄然变化，整个手机产业升级的路径似乎越来越清晰。
华为盘古、vivo蓝心、小米MiMo、OPPO安第斯、荣耀魔法，中国五大手机厂商依次推出了自研大模型。这些更显柔和的名字逐渐取代了往昔的"骁龙""天玑"，成为手机品牌新品发布时最核心的讲述内容。企业们在发布会上的时间分配也悄然发生了转变：芯片参数的介绍约十分钟，影像系统的讲解二十分钟，而大模型与AI功能的阐释则需要半个小时。
手机厂商们试图借助AI技术来巩固自身的竞争壁垒。但一个尴尬的现实始终困扰着他们：所有人都急于向前探索，却无人敢于说自己看清了终点，更无人敢于断言自己必定能率先抵达。
这篇文章源自《巨潮WAVE》内容团队的深度价值解读，欢迎大家关注。
加快入场步伐
2023年初ChatGPT引爆全球AI热潮之后，手机厂商们几乎几乎同时意识到：大模型这件事，再也待不下去了。最先表态的是荣耀。2023年6月底的MWC上海展上，荣耀CEO赵明就率先提出要将AI大模型引入设备端。他在演讲中谈到，智能手机正处在AI引发的新一轮创新周期中，荣耀要打造更加个人化的端侧个人模型，实现多模态的自然交互以及复杂任务的闭环服务。
反应最为迅速的则要数华为。2023年8月4日，华为开发者大会在东莞松山湖举行，HarmonyOS 4正式发布。其中最引人注目的消息，是鸿蒙系统首次容纳盘古大模型。十天之后，小米紧随其后。2023年8月14日晚，北京国家会议中心，雷军在第四次年度演讲的尾声，现场3500多名观众和线上数百万的观众看到的，是大屏幕上醒目的"小米全面拥抱大模型"字样。
到了2023年11月1日，vivo正式发布自研蓝心大模型矩阵，包含从10亿到1750亿五款不同参数规模的模型，覆盖设备端、设备云两用及云端全场景；半个月后，OPPO开发者大会在上海举办，正式推出自主训练的安第斯大模型AndesGPT。
华为、小米、荣耀、中兴、vivo、OPPO，中国主流大型手机制造商几乎在大模型赛道上实现了战略集结，鲜少顾及大模型企业们的策略方向。
2024年1月8日，OPPO Find X7系列发布会上，高级副总裁兼首席产品官刘作虎进一步明确了大模型的重要程度。他说："再不布局大模型的手机制造商，就没戏了。"这句话之后被业内和媒体广泛传播，"自研大模型"从此成为手机制造商的标配。
对于专业大模型企业而言，这并非好事。大模型需要终端落地，手机是至关重要的终端入口。与手机厂商合作，本是大模型商业化闭环中极为关键的一环。倘若头部手机厂商全部选择自研大模型，第三方大模型公司在移动端商业化的道路就会出现一个巨大缺口。
反击随之发生。2026年7月13日，阶跃星辰推出全球首款大模型原生智能体手机STEPX Neo，成为第一个亲自造手机的第一个大模型企业；字节跳动借势造势，7月18日在2026世界人工智能大会期间推出了与努比亚合作的第二代豆包手机NaviX Ultra。
更遥远的压力则源自海外。天风国际分析师郭明錤的供应链调查发现，OpenAI的AI智能体手机计划正在加速进行，量产时间已经从原先预测的2028年提前至2027上半年。
大模型公司亲自下场做手机可能并非其最初的理想选项，但手机制造商们的现实举措，决定了他们必须探索这条路。这也反过来加剧了传统手机制造商的生存压力。
压力之下
手机制造商们急速入场的身影里，抱负与焦虑并存。抱负的基础在于，人工智能大模型似乎无法完全脱离手机这个核心终端；焦虑的根源则在于，手机市场的容量早已达到极限。IDC数据显示，2025年中国智能手机市场出货量约2.84亿台，同比下降0.6%。这与2024年同比增长5.6%的复苏态势形成了鲜明对比。
进入2026年，情况并未改善，反而是加速恶化。2026年第二季度，中国智能手机市场出货量大约为6601万台，同比下降4.3%，这已经是连续第五个季度出现同比下滑。如今，用户的换机周期越来越长，平均已经超过三年，非遇刚需，基本不会换机。市场从增量时代彻底迈入存量时代。
存储芯片涨价带来的成本压力正在快速转化为终端价格的上调。OPPO、vivo、小米、荣耀等主流品牌相继上调部分机型售价，中端机型普遍涨价三〇〇至五〇〇元。
价格上涨进一步抑制了消费者的换机意愿。
根据 Counterpoint Research 的《中国智能手机周度销量追踪报告》，覆盖 618 购物节的四周期间，中国智能手机销量同比下降 13%；IDC更预测，随着元器件成本压力持续传导，2026年下半年中国智能手机市场出货量的同比降幅可能扩大至20%左右。
在这样的背景下，AI几乎是行业唯一看得见的增长明牌。
IDC预测，2026年中国新一代AI手机出货量将达到1.47亿台，同比增长三一点六%，占据整体市场的五十三%，首次超越非AI手机成为主流。
Counterpoint Research的全球数据同样乐观：具备生成式AI功能的智能手机将占2026年全球出货量的四十五%，到2027年进一步提升至52%。
一边是整体市场持续萎缩，一边是AI手机逆势高速增长。押注AI几乎成了一道不需要思考的选择题。
至于为何执着于自研大模型，手机厂商除了担心被收取高昂费用，也担忧差异化。
如果AI能力完全由第三方大模型厂商提供，那么所有手机装上同一款大模型之后，体验就会趋同。在硬件创新已经逼近天花板的今天，失去AI体验的差异化，几乎就等于失去了未来的定价权。
更深层的恐惧，是害怕在AI时代沦为单纯的硬件"壳子"。
如果AI交互、AI服务、AI生态完全由第三方大模型掌控，如果用户打开手机主要是为了使用AI智能体，那么手机厂商的价值就会退化为纯粹的硬件组装厂。
这是每一家头部手机厂商都无法接受的命运。
自研大模型，本质上是一场"竞争壁垒"保卫战。它不仅仅是为了赚多少钱，更是为了保住自己在产业价值链中的位置。
没人敢停
如今，AI手机相比之前还只是模糊的概念，已经有了更清晰的轮廓，与传统智能机的显著差异逐渐显现出来。
最大的差异体现在交互逻辑和执行能力上。
传统智能手机完成任务以指令为驱动，用户必须下达精确的操作或明确的指令，才能得到有效响应。AI手机则截然不同，用户只需发出模糊的意图，通过语音、文字或图像等多种方式表达，手机就能自动理解并自主操作。
这种从"指令驱动"到"意图驱动"的转变，是硬件交互范式的一次维度提升。
另外，在传统智能手机时代，各个App之间相互独立，形成"数据孤岛"。AI手机通过系统级智能体跨应用调用服务，打破应用之间的壁垒。
以出差为例，在传统智能机时代，用户需要在火车票、飞机票、住宿、餐饮等各类App之间反复操作，拼凑出最佳旅途计划。在新的时代，用户只需对手机说一句"我明天要出差，请给我安排最佳方案"，手机就能自动联动多个App，一次性完成订票、订酒店、设提醒等全流程。
AI手机可以不依赖云端存储数据，甚至不需要网络，仅在设备端本地处理，就能不断学习用户的生活和行为习惯，感知使用场景，提供个性化主动服务。
端侧AI能力在传统智能机时代几乎是不可想象的，而且人工智能系统所匹配的端侧硬件也在快速进化。AI手机集成专用神经处理单元（NPU），能效比相较使用CPU的传统智能机可达一〇〇到一〇₀₀倍，为端侧大模型推理提供算力基础。
但问题在于，诸多功能优势，并未直接转化为消费者的换机意愿。
Counterpoint Research数据显示，截至2025年底，具备智能体AI能力的手机芯片渗透率为4%，主要集中在高端旗舰机型上，绝大多数在售手机仍不具备真正的智能体能力。这组数据预示着AI手机有着广阔的替代空间；同时也说明，现有的AI手机尚未创造出足以驱动换机的革命性体验。
市面上现有的AI手机，大多在原有系统上叠加了一层AI交互功能：把按键操作换成语音操作，把手动搜索换成AI推荐，把修图软件里的功能搬到系统相册里。AI更像功能增强器，远不是当年从按键手机到智能手机那样的革命性升级。
AI手机到底应该长什么样？目前的探索显然还不是最终的答案，没有人知道未来的人工智能和硬件结合，能够创造出怎样的新变化。
对于市场上的所有参与者来说，每家都有自己的路线图，每家都觉得自己走在正确的方向上，没有任何玩家敢站在原地不动。
错过下一个时代的风险是所有相关企业都难以承受的。这是一场没有人敢掉队的赛跑，哪怕跑道的尽头暂时还笼罩在雾中。