一天吃透一條產業鏈：AI 手機（未來藍海）

01 產業鏈全景圖

02 AI 手機簡介

隨著大模型推動智能手機交互革命，AI 手機智能化實現維度躍升，自然語言處理與多模態感知技術的深度綁定如同賦予手機 “全知感官” 與 “靈活大腦”，持續驅動智能交互迭代、拓展應用場景并釋放用戶生產力與創造力。

而根據相關定義，具備算力高效利用、真實世界感知、自學習、創作四大核心能力的 AI 手機，未來將進化為自在交互、智能隨心、專屬陪伴、安全可信的個人化助理。

多模態系統級 AI 體驗如同手機 “智能管家”，解放用戶于復雜操作；端側大模型與 AI 應用迭代持續提升體驗，當前可攻克高頻復雜任務，軟硬件升級后將向跨設備聯動的生態級 AI 體驗進階。

比如，在點外賣過程中，整個過程，只有付款階段需要人工介入，其他操作全部由 AI 在后臺自動完成。

這，就是12月1日豆包聯合中興通訊發布的AI手機系統預覽版。

03 上游產業鏈

AI 手機核心硬件升級聚焦 SoC 與存儲，二者如同 AI 應用流暢運行的 “算力心臟” 與 “數據通道”，是區別于傳統智能手機的關鍵升級方向。SoC 算力直接決定端側大模型參數規模與生成式 AI 功能表現，存儲則需匹配高容量與高性能以支撐大模型存取加載 —— 聯發科數據顯示，端側 130 億參數模型需搭配 70TOPS 算力芯片與 130GB/s 內存帶寬。

此外，AI 任務的高頻高密特性，對手機散熱、電池、攝像頭、PCB 等零部件提出更高標準。芯片供應商持續迭代 SoC 推動智能手機 AI 計算能力快速躍升，Counterpoint 數據顯示，2017 年以來旗艦機 AI 算力增長 20 倍，2025 年其 SoC 人工智能計算極限預計超 60TOPS。

03-1、SoC芯片

手機終端受功耗與散熱約束，僅靠 CPU 和 GPU 這對 “通用計算工具” 已難承載端側 AI 大模型的算力需求。隨著異構計算架構快速發展，越來越多手機 SoC 開始集成 NPU 這類獨立 AI 計算單元 ——NPU 專攻標量、向量與張量數學運算，是處理繁重 AI 任務的 “專屬利器”。伴隨新 AI 用例、模型與需求的迭代，芯片廠商持續優化 NPU 設計，強化對 Transformer 架構的支持，最終在有限功耗內實現更高計算效率。

市場規模

端側 AI 應用落地如同催化劑，直接帶動 SoC 芯片需求增長。端側本地處理數據無需大量上傳云端，既降低傳輸延遲，又緩解算力中心壓力，而集成 CPU、GPU 與 NPU 的 SoC 芯片如同 “全能算力中樞”，完美適配這一需求，將在端側 AI 浪潮中加速放量。

憑借高度集成化與高性能設計，SoC 芯片滿足多領域多樣化需求，疊加端側 AI 快速滲透，全球市場規模穩健增長，據 Mordor Intelligence 預測，2030 年有望達 2741 億美元。

行業競爭格局

芯片廠商聚焦 AI 算力，密集推出新一代 AI 手機處理器。以高通、聯發科為代表的主流手機芯片廠商，紛紛落地適配 AI 大模型的移動芯片平臺 —— 高通驍龍 8 Gen3、聯發科天璣 9300+、三星 Exynos 2400 及蘋果自研 A17 Pro，均集成獨立 NPU 算力單元，AI 性能持續躍升。

以高通驍龍 8 Gen3 為例，其 Hexagon NPU 較前代性能提升 98%、能效優化 40%，如同給手機裝上 “超強 AI 算力引擎”，可支撐終端運行高達 100 億參數的生成式 AI 模型。

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03-2、手機存儲

AI 手機興起正驅動內存性能與容量雙重升級。離線大模型運行需要海量數據支撐，AI 應用流暢運轉離不開強勁內存性能，內存如同 AI 手機的 “數據倉庫” 與 “運行通道”，其性能和容量直接決定體驗上限，因此 AI 手機普及將帶動 DRAM 和 NAND 全面升級。

以 DRAM 為例，隨著生成式 AI 功能逐步落地手機端，單機搭載容量持續提升，Yole 數據顯示，2023 年高端機平均 DRAM 容量為 9GB，2024 年接近 10GB；而能滿足 70 億參數 LLM 運行需求的 16GB 內存高端機，市場份額從 2023 年的 8% 增至 2024 年的 11%。

這一趨勢下，存儲供應商的技術實力與產品布局尤為關鍵，江波龍作為核心參與者，聚焦 AI 手機的存儲需求，推出 LPDDR5、UFS 等高端存儲產品 ——LPDDR5 憑借高帶寬、低功耗的特性，能快速傳輸大模型運行所需的海量數據，避免卡頓延遲；UFS 則以高速讀寫能力，支撐 AI 應用的快速加載與數據處理，二者共同構成 AI 手機存儲的 “硬核支撐”。

03-3、手機處理器

智能手機處理器市場格局相對穩固，聯發科是 2024 年第三季度出貨量的領跑者：出貨 1.193 億臺、份額 38% 穩居第一，高通緊隨其后。華為海思是此季度的增速黑馬，同比增長 211%—— 中端機型引入麒麟 SoC 成了出貨量的強力助推器。收入端蘋果以 41% 份額穩坐價值榜首，而前三處理器型號均為旗艦 AI 手機 SoC，如同市場的 “價值主力”，合計創收 540 億美元，在價值端持續主導。

04 中游產業鏈——AI手機

總體來講，行業的參與者如下：

04-1、AI 手機大模型

根據 IDC 與 OPPO《AI 手機白皮書》，新一代 AI 手機將重構手機產業生態結構。

傳統手機生態如同 “兩層小樓”：底層由芯片與操作系統筑牢根基，上層是 APP 生態與自有應用構成的功能層。而 AI 手機的產業生態是 “三層新架構”：混合算力供給生態為底層基石，大模型生態是承上啟下的中層框架，上層則是智能體生態與原生化服務組件生態組成的應用層。具體來看，手機生態產業鏈的重構包含以下四個方面：

生成式大模型的發展里，國內市場的龐大數據體量是其訓練、優化、迭代的 “核心燃料庫”，這一無可替代的資源為大模型發展筑牢了基礎。而由于中文生態與本地法規的特殊性，蘋果、三星這類全球 AI 手機頭部廠商在國內市場，必須與政府獲批的生成式 AI 模型供應商合作—— 這如同外來主體需適配本地規則，使其在國內的 AI 部署模式與海外市場形成雙軌格局，也為國內市場的競爭格局留出了新的變化空間。

最新進展——豆包

2025 年 12 月 1 日，豆包發布手機助手技術預覽版（系統級 AI 服務，無自研手機），與中興合作的努比亞 M153 工程機已售罄，正洽談多廠商合作。其核心功能含系統級融合、端側持久記憶、跨應用復雜任務（成功率超 80%）等。目前已接入 vivo、OPPO 等廠商的手機助手，月活達 1.57 億，是國內最大移動端 AI 助手，定位行業賦能者，未來有望成 AI 手機標配 “大腦中樞”。

04-2、AI手機行業規模

2024 是 AI 手機的爆發元年，其出貨量將開啟指數級增長的節奏。芯片迭代、用戶場景拓展與端側大模型發展，如同三重加速燃料，推動新一代 AI 手機從 2024 起進入快速增長期：據 IDC，全球 AI 手機 2024 年出貨量達 2.34 億臺，2027 年將沖到 8.27 億臺，2023-2027 年年復合增速 100.7%，相當于每兩年規模就翻一番。

國內市場同步提速，2024 年 AI 手機出貨量 0.4 億臺，2027 年將增至 1.5 億臺，屆時占國內手機整體市場的比例達 51.9%，2023-2027 年年復合增速也達 96.8%。

04-3、行業競爭格局

生成式 AI 興起后，手機廠商紛紛押注 AI 手機搶新增長：2023 年 8 月華為鴻蒙 4 接入盤古大模型后，國內一線品牌陸續跟進。

高通、聯發科升級移動平臺 NPU，讓旗艦機端側能跑 130-330 億參數大模型，如同給手機裝了更強 “AI 引擎”，既強化音視頻、多語言能力，還能遷移 AI PC 的辦公創作功能。

各廠商靠 AI 做差異化促用戶換機：三星 S25 接 DeepSeek-R1 強化多模態；華為鴻蒙 NEXT 升級小藝智能體；OPPO 定義 AI 手機四大核心能力；vivo 藍心大模型覆蓋超 700 功能；榮耀魔法大模型實現跨設備服務。

目前 AI 手機功能集中在語音、文本等四類，含實時翻譯、文檔總結等實用場景。

05 下游產業鏈——應用場景

AI 手機未來將向系統級 AI 深度融合演進，端側大模型能力持續強化，實現更自然的交互與自主決策，從被動響應轉向主動適配用戶習慣的智能服務。

廠商將以 AI 為核心構建軟硬件協同的差異化競爭力，推動跨設備生態聯動，全面覆蓋生活、辦公等場景。長遠來看，AI 手機將成為個人智能生活的核心中樞，持續滲透更多細分領域，發展潛力與市場前景廣闊。

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