一、大模型深入渗透日常生活和工作场景，活跃用户数量不断攀升
随着大模型应用的开发，AI在内容生成、信息管理、智能决策、Agent等方面的能力在聊天服务、编程开发、教育培训、广告投放等领域得到应用落地，成为个人和企业提升效率的助力。
国际方面，10月ChatGPT周度活跃用户突破8亿(新浪财经转引自DeepTech深科技);谷歌浏览器的AI模式月活跃用户已达20亿(澎湃新闻转引自谷歌25Q2业绩说明会),Gemini应用目前月活跃用户已达6.5亿(谷歌25Q3业绩说明会);专攻企业服务的Anthropic则已经拥有30万企业用户(新浪财经转引自智通财经)。
二、Token调用量保持高速增长，显示出大模型终端推理需求持续向上
Token为大模型处理的最小文字单位，可被翻译为词元，不仅用于衡量大模型处理的任务量，也是最主流的大模型使用计费单位。
根据OpenRouter的数据，2026年2月模型token总调用量达到约50万亿，与1月相比增长约20万亿。
在具体模型上，MiniMax M2.5月度调用量约9万亿，环比增速达到15,229%,位居榜首；谷歌旗下Gemini 3 Flash Preview的调用量为4.16万亿；DeepSeekV3.2调用量为3.57万亿；Antropic旗下多款大模型位居月度token调用量前10的大模型之列，其中Claude Opus 4.6调用量最多，约为2.98万亿。
OpenRouter平台模型token调用量
三、全球AI眼镜市场潜力凸显，是AI最先落地终端
AI眼镜凭借其便携性和即时可用性的优势，引发了市场的高度关注：
1）智能眼镜具备极强的便携性，可实现全天候佩戴且不会给用户带来负担；2）作为可穿戴设备，智能眼镜能够充分感知用户的听觉和视觉，其摄像头与麦克风的位置接近用户的眼睛和嘴巴，拍摄和收音效果与用户视角基本一致，相较于其他智能终端具有更强的交互性。
智能眼镜示意图
四、端侧AI技术实现突破，豆包AI手机成变革标杆
端侧大模型与硬件算力的升级，打破了传统终端“APP容器”的定位，使其进化为可主动服务的智能体，行业竞争也聚焦于AI硬件生态卡位，核心在于打通“端侧大模型+专属硬件+系统级权限”的闭环，而字节跳动与中兴努比亚合作的豆包AI手机正是这一变革的标杆探索。
这款AI试验机型将豆包AI助手深度嵌入系统底层，凭借系统级权限与智能体能力把前台APP转化为后台可调用服务，颠覆了传统手机操作模式，能实现后台跨应用自动化任务执行，用户通过语音或专属AI按键下达需求后，AI可自动拆解并调度多APP后台完成操作，全程不占用前台界面，比价购物、车票预订等场景均能实现后台闭环处理，仅高敏感环节需用户确认。
豆包 AI 手机示意
该功能的实现依托安卓底层权限、视觉语言模型等技术支撑，端云协同架构保障复杂流程静默运行，同时独立虚拟屏幕、声纹鉴权及本地隐私保护机制也筑牢了安全防线，目前该机虽以工程样机发售且受APP生态博弈存在使用限制，但也明确了端侧AI的未来发展方向。
五、硬件卡位成大模型厂商核心战略，生态构建筑起终端竞争关键壁垒
目前，大模型体验差异缩小，用户忠诚度降低，厂商需将模型深度嵌入终端以绑定场景、沉淀数据，构建竞争壁垒。
对各大模型厂商来说，必须要有自己的硬件入口，才能保证在后续AI终端起来以后不被替代掉。OpenAI联合博通于2025年10月官宣定制AI加速器，计划2029年底部署10吉瓦算力，自研ASIC结合博通互联方案优化推理效率，构建模型-算力闭环。
谷歌2025年12月推出GeminiAI眼镜矩阵，与三星、XREAL等合作，搭载端云协同的Gemini模型，支持多模态交互，依托Android XR生态抢占计算入口。阿里发布通义大模型开发套件，通过硬件合作与展会落地多终端场景；腾讯则基于混元大模型，联合影石等打造AI硬件，嵌入系统级助手，沉淀场景数据筑竞争壁垒。
目 录
一、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
(一)AI大模型快速演进，AI大模型最终落地仍需依赖特定终端
(二) AI终端带动行业逻辑深刻变革，行业已进入硬件卡位阶段
二、消费电子创新为王，G升级带动硬件多环节价值量提升
(一)G渗透率持续提升，引领一轮智能手机创新
(二) Mate系列拆解视角下，G终端硬件架构重塑
(三)G带动硬件升级，硬件多环节价值量提升
三、以G硬件升级为例，AI终端亦有望带动硬件多环节价值量提升
(一) AI手机定义明确，Agent重构交互范式引领体验升维
(二) AI终端开启算力重构，有望复刻G当年的硬件价值量扩张路径
四、 相关标的......
图表目录
图表：OpenRouter平台模型 token调用量
图表：多项基准测试中AI的技术表现与人类表现对比
图表：随着模型规模扩大，多个NLP任务的性能变化曲线
图表：数量可观的生成式AI模型可从云端分流到终端上运行
图表：AI采用率随时间增长
图表：改进后的端侧AI能提供更个性化的提示
图表：智能眼镜示意图
图表：豆包AI手机示意图
图表：豆包AI手机示意图
图表：豆包AI耳机示意图
图表：AI眼镜出货情况(万台)
图表：生成式AI手机总规模预测(百万台)
图表：G-G移动通信演进与硬件变革之路
图表：G网络切片架构划分出多个虚拟网络满足更多终端连接
图表：G“高带宽、低时延、广连接”三大特性构筑万物互联基
图表：G全频谱分层频率、覆盖范围与网络部署密度的对应关系
图表：传统天线广域广播与Massive MIMO波束成形传输模式对比
图表：G与G关键技术指标对比
图表：-年G-G通信技术市占率情况
图表：年主要市场G采用率及用户数量情况
图表：全球G、G智能手机出货量及G渗透率情况及预测(百万台)
图表：-年华为Mate系列手机对比
图表：华为Mate系列机身尺寸与电池容量对比
图表：G手机射频前端器件单机用量大幅增长
图表：分立方案、FEMiD方案、PAMiD方案集成度对比
图表：先进制程节点演进下晶圆代工价格逐渐提升
图表：G手机与G手机散热器件价值对比
图表：AI手机交互模式由APP触发向Agent 主动执行演进
图表：努比亚M AI手机豆包大模型自动化执行信息比价与操作决策
图表：-E全球AI智能手机渗透率增长预期
图表：-E中国新一代AI手机出货及市场份额情况
图表：骁龙系列移动平台代际演进对比(Gen/Gen/第五代骁龙至尊版)
图表：运行LLaMA模型对内存(RAM)的占用情况
来源：华创证券；需要报告全文可联系客服。
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