手机AI新阶段：端侧大模型何时成为主流？

在过去的一年中，智能手机制造商在人工智能领域的布局愈发频繁。例如，荣耀的YOYO智能助理已经接入了更多第三方智能体，实现了系统层级与应用层级的AI能力无缝对接；而华为的小艺则能够仅凭一句语音指令，在多个应用之间自由穿梭，代用户执行各类任务。

尽管这些AI功能日益强大，但仔细剖析便会发现一个现实：从本质上看，这些人工智能依然依赖网络连接才能发挥作用。换言之，手机AI目前仍停留在端云协同的层面，尚未迈出下一步。

近日，X平台用户Semi-retired-ing爆料称，三星计划在即将推出的Galaxy S26系列中，内置一套可本地运行的大规模语言模型，用以实现绝大多数AI功能。据悉，该模型还被赋予了高级系统权限，能够在必要时主动清理内存，释放资源，从而确保对用户请求的即时响应。

（图源：Oneleaks）

事实上，早在2023年，三星就曾公开展示过一款名为“高斯”的本地大模型，甚至有消息称该模型已预装于Galaxy S25系列中。然而，不知何故，三星此后一直主推Google的Gemini，几乎不再提及“高斯”。直到最近，三星的本地模型才再次进入公众视野。

在当前大多数厂商仍以云端方案为主的背景下，三星为何执意要将大模型真正植入手机？是想借此实现“弯道超车”？抑或移动终端已具备本地部署大模型的条件？无论答案如何，有一点可以肯定：手机AI的新篇章即将开启。

端云协同，手机厂商不会轻易舍弃的基石

倘若三星真的在本地部署大模型，这是否意味着手机AI将放弃端云协同，全面转向纯本地方案？实际上，短期内这一情况恐怕不会发生。

在当前阶段的手机AI中，端云协同堪称近乎完美的架构。云端负责承载大规模模型、执行复杂推理以及快速迭代更新，其优势不言而喻——云服务器拥有充裕的算力资源，便于模型的统一管理、安全审查与版本更新。而端侧则负责处理用户的第一道交互，如唤醒、语音识别、基础意图判断等，再将复杂请求转交云端处理。

这种分工模式对于偶尔使用AI的用户来说并无大碍。查询一条信息，即使多等待一两秒，也不会对体验造成明显影响；对厂商而言，该模式不会过多占用手机资源，即便是性能较低的设备也能流畅使用。而三星Galaxy S26系列内置大模型的策略，大概率不会下放至旧机型，这便是差异所在。

（图源：三星）

然而，问题在于，这一逻辑成立的前提是AI的使用频率保持在较低水平。随着手机AI的发展路径日益明晰，厂商的目标已从“帮你回答问题”转向“替你完成操作”。AI不再仅仅是一个对话窗口，而是开始尝试理解屏幕内容、拆解任务目标、规划执行路径，最终构建起完整的AI Agent链路。

一旦AI进入高频、连续且系统级的交互场景，端云协同的弊端便会迅速暴露。例如，在弱网环境下，云端响应延迟会导致操作出现明显卡顿；在连续指令场景中，网络中断甚至可能使整个流程戛然而止。对用户而言，效率低下是难以容忍的。

正因如此，近期厂商频繁提及“端侧大模型”，并不意味着要完全摒弃云端，而是希望将更多即时判断与关键决策保留在设备本地。端云协同无疑是当前阶段的最优选择。

端侧大模型落地，究竟难在何处？

既然端云协同存在短板，为何本地大模型难以在手机上落地？其实并非厂商不愿尝试，而是受限于诸多明确条件。

首先是硬件制约。内存、算力与功耗，是端侧AI的三大核心要素。即便模型规模不算庞大，只要常驻后台，便会持续占用系统资源。仅内存一项，就迫使苹果不得不提升iPhone的内存容量。

其次是稳定性与维护成本。云端模型可快速迭代、即时修复漏洞，而本地模型一旦部署，优化节奏只能跟随系统更新。对于系统级AI而言，这意味著更高的风险与更昂贵的测试成本。

（图源：Oneleaks）

然而，2025年的技术进步带来了转机，芯片性能的显著提升，使手机纯端侧大模型几乎成为现实。

以第五代骁龙8至尊版为例，高通透露其Hexagon NPU在本地生成式任务中，已能达到约200 token/s的输出速度。这一指标的意义在于，端侧模型已具备连续、自然语言生成的能力，而这种连续性正是AI执行复杂交互指令的前提。

同样，联发科天玑9500在NPU 990上采用了更为激进的能效设计。据官方数据，在3B规模的端侧模型上，其生成效率提升的同时，整体功耗显著下降。这意味着端侧模型不再只是“一次性”运行，而是具备了更现实的常驻可能性。

搭载最新旗舰芯片的新机型，大多已充分利用芯片算力提升带来的红利，推出了多种AI交互功能。例如，荣耀的YOYO智能体在Magic8 Pro上已能支持超过3000种场景的自动任务执行。

但即便如此，利用纯端侧AI完成复杂任务仍面临一定难度。

即便是传闻中内置本地大模型的Galaxy S26，也需通过定期清理系统资源来确保模型常驻运行。这本身便说明，短期内完全依赖端侧模型处理复杂AI任务仍不现实。

端侧AI虽不会“颠覆格局”，却将成为旗舰机的分水岭

从当前主流厂商的布局来看，端云协同仍是最稳妥的路线。

以华为为例，小艺依然是国内系统级AI助手中完成度最高的方案之一，覆盖语音交互、系统控制、跨设备协同等多个维度。但即便如此，其核心架构仍采用典型的端云协同——端侧负责感知与基础理解，云端承担复杂推理。

这并非厂商“无法实现端侧”，而是更为现实的权衡。当AI开始深度介入系统与服务层，稳定性、效率与资源控制始终比激进部署更为重要。

与此同时，今年最引人瞩目的变化莫过于AI开始尝试接管“操作权”。豆包手机助手便尝试将大模型能力前移至手机交互层，使AI不仅能回答问题，更能直接理解屏幕内容、规划操作路径，甚至模拟用户完成跨应用行为。这一模式瞬间引爆行业热议。

（图源：豆包手机助手）

然而，豆包手机助手、华为小艺、荣耀YOYO、小米超级小爱等一众开启“自动驾驶”模式的手机AI，本质上代表着一个前进的方向——正如前文所述，这是下一代AI手机必须掌握的核心技能。

无论如何，端侧大模型短期内并不会彻底扭转手机AI的整体走向。无论是三星、华为，还是国内主流厂商，当前仍普遍采用端云协同的方案。

毕竟，手机并非为大模型而设计，因此必须在性能、功耗、稳定性与安全之间寻求平衡。一旦AI深度介入系统操作，绝不能以牺牲用户体验为代价，这也是厂商不会贸然跟进的原因。

从这个角度来看，端侧大模型或许不会成为手机发布会上的“引爆点”，但将悄然抬高旗舰机的技术门槛，使具备端侧能力的AI手机与仅依赖云端的机型在功能体验上拉开差距。而这个分水岭，或许在不久的将来便会显现。