端侧 AI 开启物理世界入口，国产供应链迎来跨越性机遇
2026 年，端侧人工智能已从技术构想转变为高度确定的产业演进路径，标志着大模 型正由云端算力中心向物理世界入口实现战略级重心转移。这种演进趋势植根于隐私安 全保障、毫秒级极致响应时延以及带宽流量成本等物理规律对云端算力的刚性约束，使 得终端设备不再仅是云端的延伸，而是逐步演变为承载产业价值落地，并实现感知、记 忆与执行全链路实时闭环的物理衍生形态。随着端云协同架构成为主流，人工智能在手 机、个人电脑、座舱及机器人等终端的本地化推理，已成为驱动全球电子产业由周期性 波动转向技术溢价，并重塑存量市场格局的核心确定性支柱。 在此技术趋势下，端侧硬件的深度重构为国产供应链提供了系统级的位阶提升机遇。 依托异构计算架构革新，特别是神经网络处理单元算力的显著突破，配合模型轻量化技 术的深度协同，产业竞争范式正由单纯的硬件参数博弈转向由软件定义硬件主导的系统 级生态博弈。凭借本土供应链的成熟度与敏捷的生态响应能力，国产厂商在人工智能眼 镜、具身智能机器人等新型终端赛道已主导部分芯片创新与量产方案，其硬件适配生态 正展现出抢占蓝海市场高份额的确定性潜力。这种全链路实时交互能力不仅推动了国产 供应链的价值跃迁，更为全球端侧人工智能赛道确立了以中国市场为核心的增长逻辑。
AI 赋能核心基本盘手机与 PC 市场的存量革新
就 OpenClaw 和豆包手机的不俗表现来看，PC 与手机依然是大模型实现端侧全链条 执行的主要物理载体。我们观察到，用户为了获取自动化带来的效率提升，对让渡底层硬 件控制权限的接受度较高，这为端侧智能体的落地提供了需求基础。 然而如果考虑商业化，当前无论是 GUI 模拟还是 API 协同技术路线，都面临数据安 全、隐私合规及生态兼容的现实挑战。这种从 Demo 验证向规模化商用演进的矛盾，正驱 动终端产业链在底层架构上进行创新，比如引入硬件级隔离与分级权限管控。“端云协同” 的混合计算架构，仍是目前平衡执行效率与隐私安全的有效方案。
2.1 手机芯片高端化与 AI 驱动：性能体验升级及市场格局重塑
2.1.1 手机芯片产品趋于高端化，市场增长锚定 ASP 提升
人工智能技术的快速普及正在刺激高端智能手机需求，端侧 AI 加速渗透手机市场。 未来几年，AI 手机的出货量和渗透率将呈现持续增长态势。据 Canalys 数据，渗透率预 计将于 2028 年达到 54%，实现市场中超过一半的智能手机的端侧 AI 部署。据 Counterpoint 预测，2026 年 90%的高端智能手机将支持端侧 AI 功能。相比之下，售价 在 100 至 500 美元间的中端智能手机，在内存价格持续上涨的压力下，或更多依赖云端 AI 处理以控制成本。端侧 AI 手机渗透率的上升，也表明智能手机市场需求和结构向高 端化方向发展的趋势。 全球智能手机市场扩张逻辑聚焦于“卖得更贵”，而非“卖得更多”。手机高端化趋势 加速，存储等物料成本的上涨进一步抬升智能手机的整机成本，推动智能手机 25 年四季度平均售价同比上涨 8%，当季度售价首次突破 400 美元。
在端侧 AI 性能日益增长的需求下，市场增长锚定平均售价（ASP）的提升，此趋 势有望带动厂商销售额实现逆势增长。随着 DRAM、NAND 及其他半导体供应端压力 不断升级，将持续压缩 2026 年的出货量增长空间和厂商利润空间，导致 26 年智能手机 出货量的下降趋势。同时，市场结构分化趋势将加快，市场将持续向高端化方向发展。 受高端化趋势和 AI 功能需求的进一步提升，设备均价将进一步提升。据 Counterpoint， 26 年近三分之一的手机售价预计将超过 500 美元。厂商将更加重视价值增长和产品的 结构调整，高端机型和中低端机型的分化将进一步提升。
2.1.2 驱动制程迭代与架构革新，双轮赋能算力升级
芯片制程工艺由 3nm 向 2nm 迭代，加速片内架构算力升级。25 年第四季度，台积 电 2nm 制程（N2）在新竹和高雄同步量产，良率突破 80%，远超行业预期，2nm 工艺 制程趋于成熟。台积电也同步发展低阻值重置导线层与超高效能金属层间电容，以持续 进行 2nm 制程技术效能提升。据半导体产业纵横数据，26 年下半年将进行 N2P 制程技 术的量产。相比 3nm 制程，2nm 在相同功耗下性能提升 10%-15%，或在相同性能下降 低功耗 25%-30%，晶体管密度提升 15%（混合设计）或 20%（纯逻辑电路），具有能效 更低和 AI 处理能力更好的优势。
手机 SoC 市场中，台积电为苹果、高通、联发科等头部厂商的核心流片服务商。 预期苹果的 iphone18 系列高端机型搭载的 A20 处理器、以及预期 26 年 H2 发布的高通 旗舰手机芯片骁龙 8 Elite Gen 6 系列与联发科旗舰芯片天玑 9600 都将采用台积电 2nm 制程生产，市场需求旺盛。为应对巨大的市场需求，台积电计划在中国台湾和美国共同 建设 10 座 2nm 制程工厂。据半导体产业纵横数据，2026 年底产能预计将达到 8 万至 10 万片晶圆。 而架构革新筑牢底层支撑，软硬件协同推动端侧 AI 能力持续升级。架构革新是端 侧 AI 能力提升与落地的底层核心支撑，为模型架构优化、硬件算力升级提供技术赋能， 是推动端侧 AI 能力进阶的关键抓手。为适配端侧设备部署需求，端侧 AI 模型正向稀 疏化、轻量化迭代，架构层面通过 MOE、GQA 等技术精简模型规模、降低内存占用， 弱化设备性能要求；模型层面借助量化、知识蒸馏提升知识密度，实现大模型 “瘦身” 适配。硬件算力突破是端侧 AI 落地的前置条件，其中 NPU 算力与内存能力升级尤为 关键。当前主流旗舰手机 SoC NPU 算力已普遍突破 50TOPS，可满足 7–13B 量级端侧模型的落地算力标准，这一硬件升级的实现，正是依托架构革新的技术支撑。架构层 面的核心跃迁，是从冯・诺依曼架构到异构计算架构的升级，这一革新打破了传统架构 中 “存储墙” 与 “功耗墙” 的双重瓶颈。传统冯氏架构因计算与存储单元物理分离导致 效率低下，制约端侧 AI 算力提升，而存算一体技术通过深度融合计算与存储功能，直 接在存储阵列中完成核心计算任务，实现超高算力与能效比，为端侧 AI 能力升级扫清 架构障碍。目前，异构计算架构已成为高端智能手机 SoC 的主流选择，其可根据不同 计算任务特性精准调配专用核心，适配 AI 计算的多元化需求；叠加云端大模型端侧下 沉带来的算力需求提升，以及大型语言模型、多模态模型运算复杂度的升级，NPU 作为 核心 AI 算力单元，规模持续扩展、可编程特性不断丰富，其算力革新成为厂商提升端 侧 AI 能力的核心发力点，且全程依托异构计算架构的革新赋能。
端侧 AI 将以架构革新为底层支撑、硬件升级为主线、模型优化为辅助实现能力升 级，长期达成复杂推理本地运行并与云端协同赋能复杂场景。当前端侧 AI 能力虽已显 著提升，但与云端算力仍存较大差距，依据 OpenAI《Scaling Laws for Neural Language Models》论文中的算力公式（算力需求 = 2× 参数量 ×token 数），相同 1000tokens 文 本推理任务中，端侧 7B 小模型算力需求仅约 14TOPS，远低于云端 GPT4 大模型的 560TOPS，因此复杂场景下端侧仍需外接云端算力，端云协同成为行业过渡期核心解决 方案。展望未来，端侧 AI 能力的持续升级需架构、硬件、模型三者协同发力，架构革 新将持续为硬件升级、模型优化提供核心技术支撑，而 AI 端侧需求的强劲增长对本地 运算能力提出更高要求，手机 SoC 的硬件算力升级也将成为行业长期发展主线；同时 针对主流 AI 功能开展模型定向优化，可进一步减轻硬件算力负载，助力端侧 AI 能力 高效提升，持续推动端侧 AI 从 “可用” 向 “好用” 迭代升级，最终依托多维度升级稳 步实现复杂推理的本地自主运行。
2.1.3 增量重塑，打破手机存量僵局
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（报告来源：东吴证券。本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
