電子行業深度報告：端云協同驅動AI入口重塑與硬件范式重構.pdf

電子行業深度報告：端云協同驅動AI入口重塑與硬件范式重構。云端模型：能力邊界外擴與成本重構并行。云端大模型作為端側 AI 能 力演進的源頭變量，其評價體系正在從單純能力指標轉向能否真正把任 務完成?；谶@一目標，2026 年以來海外頭部廠商正圍繞代碼能力與多 Agent 體系展開密集布局。代碼模型方面，智能體時代的推理需求正沿 著長鏈復雜推理與實時交互兩大優化方向同步演進，以 OpenAI 的 Codex-Spark 為代表的低延遲優先型 Agent 追求交互式 AI 智能體的低 延遲體驗，讓開發者能在模型生成途中隨時打斷、糾偏并快速迭代； Claude 4.6 為代表的長鏈復雜推理型 Agent 通過提高上下文長度，推動 AI 在高價值復雜任務中的成功率改善，并有望帶動推理側算力消耗中 樞持續上移。我們判斷未來一段時間內，“快交互+長推理”雙能力棧將 成為通用型 Agent 的重要演進方向。多智能體框架亦加速走向主流架構 選擇，有望成為下一階段 Agent 化落地的重要產業趨勢。與此同時，春 節期間國內模型廠商同步密集更新，呈現出“性能逼近海外頭部、價格 快速下探”的特征，同時應用側需求彈性開始釋放，云端模型能力的驗 證為端側模型提供可參考模板。

端側模型：端云協同主線下的效率優化與能力壓縮。端側模型的終局并 非替代云端大模型，而是與云端形成分工明確的協同架構：高頻、輕量、 強隱私任務優先在端側完成本地閉環處理；重推理、長生成和高算力任 務經端側打包與調度后上云執行。當前端側模型的演進方向可以歸納為 兩個核心維度：1）多模態能力為端側模型關鍵競爭要點，端側為多模 態零延遲交互方面的理想技術實現路徑，當前全雙工流式架構逐漸成為 主流交互范式；伴隨多模態 token 壓縮技術環節帶寬和算力約束，提高 端側交互的實時性和效率。2）算法側壓縮主要用于對抗功耗和內存等 硬件約束，目前主要通過模型架構優化（Edge MoE 和其它替代架構）、 低比特量化和推理優化（包括 Attention 效率優化、KV Cache 優化、并 行解碼和 Diffusion 模型等）等算法手段將推理時計算和存儲的開銷壓 縮至最低。

端側模型牽引硬件重構：算力、存力與散熱協同升級。從整機 AI 功能 看，2024 年行業整體仍以高頻剛需場景為切入點，重點圍繞圖像消除、 文本摘要等低門檻功能；進入 2025 年，廠商明顯加速向多模態創作能 力延展，覆蓋語音、生成式圖像等更復雜交互形態，并進一步向操作系 統底層滲透。整機 AI 競爭正從功能數量比拼，轉向多模態體驗與系統 級整合深度的綜合較量。在整機級 AI 能力向多模態等方向升級的背景 下，端側核心部件也正圍繞內存與功耗等制約端側體驗的關鍵變量上進 行新一輪升級。在存儲側，三星 LPDDR6 產品在支持更高數據傳輸速率 和內存帶寬的情況下，還從電路架構到電源管理進行了系統性重構，使 LPDDR6 在保持高速性能的同時，實現較上一代約 21%的能效提升。在 散熱側，三星于 2025 年 12 月 19 日發布 Exynos 2600 芯片，首次在移 動 SoC 中引入 High-k EMC 材料優化熱傳輸路徑，使熱阻較 Exynos 2500 降低約 16%。在重載場景（如游戲與端側 AI 推理）下，持續性能表現 顯著提升，有效緩解以往因發熱導致的降頻節流問題。展望未來，高通 Snapdragon 8 Elite Gen 6 等下一代旗艦 SoC 平臺或將實現算力、存儲與 功耗散熱同步升級，為端側 AI 功能進一步復雜化、多模態化及持續運 行提供更充足的硬件支撐空間。