“AI手机行业深度研究报告：以5G硬件升级为例，AI终端亦有望带动硬件多环节价值量提升”由华创证券发布。
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AI 大模型迅速演进落地依赖终端，行业已进入硬件卡位阶段。
大模型深度渗透各生活工作场景，头部模型用户规模与token 调用量均高速增长，技术上已在图像分类、自然语言推理等多项基准测试中超越人类，模型规模扩大还催生了理解人类指令的“涌现能力”。同时模型轻量化、硬件能效提升让端侧 AI 部署门槛大幅降低，推理成本锐减，打破了对云端算力的依赖，推动AI 技术规模化普惠落地。AI PC、AI 眼镜、AI 手机等终端新品频出，其中字节跳动的豆包AI 手机、ola friend AI 耳机成为端侧AI 标杆，实现本地智能交互与后台自动化操作。大模型厂商也将硬件卡位定为核心战略，OpenAI、谷歌、阿里、腾讯等科技巨头纷纷布局软硬一体生态，OpenAI 收购IO 公司入局AI 终端更加速了行业迭代。目前AI 终端品类增长势头强劲，2025 年AI 眼镜销量迎来爆发，生成式AI 手机渗透率也持续提升，行业发展潜力巨大。
以5G 硬件升级为例，AI 终端亦有望带动硬件多环节价值量提升。
端侧AI 提升用户体验，或有望带动出货量快速增长，根据Canalys 预计2025 年AI 手机渗透率将达到34%。5G 时代的连接红利驱动了射频等环节的量价齐升，而AI 终端的创新亦有望复刻这一升级路径，带动芯片、存储、散热、电池、射频等环节的价值重构。具体而言：1）芯片环节，SoC 设计已从传统的CPU/GPU 双核驱动，转变为“CPU+GPU+NPU”明确分工的异构计算体系，明确了 NPU 在端侧AI 中的主算力地位；2）内存环节，将大模型部署至本地会占用本地内存，以70 亿参数的LLaMA 模型为例，在4 位的情况下仍需占用最小3.9G 内存，从而驱动手机内存升级；3）电池环节，端侧AI 带动整机功耗上升，为维持智能手机续航，电池规格亦在持续升级，硅碳负极、半固态电池等技术渗透率持续提升，有望带动电池能量密度持续增长；4）散热环节，由于芯片算力提升，对应对散热的要求也会提升，但同时还要满足手机在重量、厚度等方面的整体设计要求，带动石墨烯和VC 均热板等渗透率增长；5）射频前端环节，在复杂推理、多Token 生成或超大模型调用等场景下，仍需通过端云协同完成部分计算环节，对网络连接的吞吐能力与时延稳定性提出更高要求，WiFi 7、5G-A 等技术或成为后续升级方向。
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