電子行業(yè)深度報告：端云協(xié)同驅(qū)動AI入口重塑與硬件范式重構(gòu).pdf

電子行業(yè)深度報告：端云協(xié)同驅(qū)動AI入口重塑與硬件范式重構(gòu)。云端模型：能力邊界外擴與成本重構(gòu)并行。云端大模型作為端側(cè) AI 能 力演進的源頭變量，其評價體系正在從單純能力指標(biāo)轉(zhuǎn)向能否真正把任 務(wù)完成。基于這一目標(biāo)，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(fù)雜推理與實時交互兩大優(yōu)化方向同步演進，以 OpenAI 的 Codex-Spark 為代表的低延遲優(yōu)先型 Agent 追求交互式 AI 智能體的低 延遲體驗，讓開發(fā)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(fù)雜推理型 Agent 通過提高上下文長度，推動 AI 在高價值復(fù)雜任務(wù)中的成功率改善，并有望帶動推理側(cè)算力消耗中 樞持續(xù)上移。我們判斷未來一段時間內(nèi)，“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(gòu) 選擇，有望成為下一階段 Agent 化落地的重要產(chǎn)業(yè)趨勢。與此同時，春 節(jié)期間國內(nèi)模型廠商同步密集更新，呈現(xiàn)出“性能逼近海外頭部、價格 快速下探”的特征，同時應(yīng)用側(cè)需求彈性開始釋放，云端模型能力的驗 證為端側(cè)模型提供可參考模板。

端側(cè)模型：端云協(xié)同主線下的效率優(yōu)化與能力壓縮。端側(cè)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(xié)同架構(gòu)：高頻、輕量、 強隱私任務(wù)優(yōu)先在端側(cè)完成本地閉環(huán)處理；重推理、長生成和高算力任 務(wù)經(jīng)端側(cè)打包與調(diào)度后上云執(zhí)行。當(dāng)前端側(cè)模型的演進方向可以歸納為 兩個核心維度：1）多模態(tài)能力為端側(cè)模型關(guān)鍵競爭要點，端側(cè)為多模 態(tài)零延遲交互方面的理想技術(shù)實現(xiàn)路徑，當(dāng)前全雙工流式架構(gòu)逐漸成為 主流交互范式；伴隨多模態(tài) token 壓縮技術(shù)環(huán)節(jié)帶寬和算力約束，提高 端側(cè)交互的實時性和效率。2）算法側(cè)壓縮主要用于對抗功耗和內(nèi)存等 硬件約束，目前主要通過模型架構(gòu)優(yōu)化（Edge MoE 和其它替代架構(gòu)）、 低比特量化和推理優(yōu)化（包括 Attention 效率優(yōu)化、KV Cache 優(yōu)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(cè)模型牽引硬件重構(gòu)：算力、存力與散熱協(xié)同升級。從整機 AI 功能 看，2024 年行業(yè)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(tài)創(chuàng)作能 力延展，覆蓋語音、生成式圖像等更復(fù)雜交互形態(tài)，并進一步向操作系 統(tǒng)底層滲透。整機 AI 競爭正從功能數(shù)量比拼，轉(zhuǎn)向多模態(tài)體驗與系統(tǒng) 級整合深度的綜合較量。在整機級 AI 能力向多模態(tài)等方向升級的背景 下，端側(cè)核心部件也正圍繞內(nèi)存與功耗等制約端側(cè)體驗的關(guān)鍵變量上進 行新一輪升級。在存儲側(cè)，三星 LPDDR6 產(chǎn)品在支持更高數(shù)據(jù)傳輸速率 和內(nèi)存帶寬的情況下，還從電路架構(gòu)到電源管理進行了系統(tǒng)性重構(gòu)，使 LPDDR6 在保持高速性能的同時，實現(xiàn)較上一代約 21%的能效提升。在 散熱側(cè)，三星于 2025 年 12 月 19 日發(fā)布 Exynos 2600 芯片，首次在移 動 SoC 中引入 High-k EMC 材料優(yōu)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(cè) AI 推理）下，持續(xù)性能表現(xiàn) 顯著提升，有效緩解以往因發(fā)熱導(dǎo)致的降頻節(jié)流問題。展望未來，高通 Snapdragon 8 Elite Gen 6 等下一代旗艦 SoC 平臺或?qū)崿F(xiàn)算力、存儲與 功耗散熱同步升級，為端側(cè) AI 功能進一步復(fù)雜化、多模態(tài)化及持續(xù)運 行提供更充足的硬件支撐空間。