时间回到2022年末，若向任何一家手机公司的产品决策者询问：下一代旗舰手机的核心竞争力是什么？答案极有可能被三个关键词框定：折叠屏、影像系统、以及快充技术。
彼时，各大手机制造商正全身心投入硬件层面的竞赛，却忽略了实际体验的边际效益。参数竞赛愈演愈烈，但对消费者的实质性提升却日益微小，整个升级过程所需投入的成本却在不断攀升。
行业普遍隐约感受到，创新的边界似乎已近在眼前，却无人能够清晰地指出下一条发展路径。直到最近一段时间，局面发生了变化，手机产业升级的脉络逐渐明晰。
华为盘古、vivo蓝心、小米MiMo、OPPO安第斯、荣耀魔法，中国五大手机厂商相继亮出自研大模型。这些更富柔韧性的名称渐渐取代了"骁龙""天玑"等昔日热门名词，成为各大新品发布会上的焦点。
企业们发布会的议程安排悄然发生着转变：原本用于阐述芯片参数的十分钟，被影像系统占据二十分钟，而大模型与AI功能的介绍则需要半天的时长。
手机厂商试图借助AI技术巩固自己的市场地位，但一个尴尬的现实始终萦绕不去：尽管所有人都在向前奔跑，却无人敢于断言终点在何处，更无人敢断言自己定能抵达终点。
本文系《巨潮WAVE》内容团队精心打造的深度价值解读，诚邀大家在各个平台关注。
提速入场
2023年初，ChatGPT掀起全球AI热潮后，手机厂商们几乎在同时意识到了一个共同点：大模型技术，再不能拖延。
荣誉品牌率先表态。2023年6月末的MWC上海展会上，荣誉CEO赵明便提出要将AI大模型引入手机端。他在演讲中提到，智能手机正处于AI驱动的全新创新周期，荣誉致力于打造更加个性化的端侧个人模型，实现多模态的自然交互和复杂任务闭环服务。
华为则是反应最为迅速的企业。2023年8月4日，华为开发者大会在东莞松山湖举办，HarmonyOS 4正式亮相。其中最引人注目的消息，是鸿蒙系统首次与盘古大模型实现集成。
十天之后，小米紧随其后。2023年8月14日夜晚，北京国家会议中心，雷军在其第四次年度演讲的尾声，通过大屏幕向现场3500多名观众和线上数百万观众宣告："小米全面拥抱大模型"。
到了2023年11月1日，vivo正式推出自研蓝心大模型矩阵，涵盖从10亿到1750亿五款不同规模的模型，覆盖端侧、端云两用、云端全场景；半个月后，OPPO开发者大会在上海举行，正式发布自主训练的安第斯大模型AndesGPT。
华为、小米、荣誉、中兴、vivo、OPPO，中国头部手机厂商几乎已完成在大模型赛道的战略布局，鲜少关注大模型企业的发展路径。
2024年1月8日，OPPO Find X7系列发布会上，高级副总裁兼首席产品官刘作虎进一步强调了大模型的重要性。他表示："再不布局大模型的手机厂商，就没什么机会了。"
这句话迅速在业内和媒体中流传，"自研大模型"几乎成为手机厂商的标配。
对于专业大模型技术公司而言，这并非喜讯。
大模型需要终端应用，手机则是关键终端之一。与手机厂商合作，本是大模型商业化闭环中不可或缺的一环。若头部手机厂商都选择自研大模型，第三方大模型企业在移动端的商业化路径将出现巨大缺口。
反击紧随而至。
2026年7月13日，阶跃星辰推出全球首款大模型原生智能体手机STEPX Neo，成为首个亲自造手机的大模型企业；字节跳动则借鸡生蛋，7月18日在2026世界人工智能大会上推出与努比亚合作研制的第二代豆包手机NaviX Ultra。
更深层次的压力来自海外。天风国际分析师郭明錤的供应链调研显示，OpenAI的AI智能体手机项目进展迅速，量产时间已从最初预测的2028年大幅提前至2027年上半年。
大模型企业亲自造手机或许并非其首选，但手机厂商们的现实选择，决定了他们只能探索这条路。这反过来又加大了传统手机厂商的生存压力。
困境加剧
手机厂商们加速入场的背后，既有雄心壮志，也伴随着紧迫感。
雄心在于，人工智能大模型似乎无法完全脱离手机这一核心终端，紧迫感则源于，手机市场的空间早已见顶。
IDC数据显示，2025年中国智能手机市场出货量约2.84亿台，同比下降0.6%。这与2024年同比增长5.6%的复苏态势形成鲜明对比。
进入2026年，情况未好转，反而持续恶化。2026年第二季度，中国智能手机市场出货量约6601万台，同比下降4.3%，这是连续第五个季度出现同比下滑。
如今，用户的换机周期明显拉长，平均已超过三年，非刚需则极少换机。市场已从增量阶段彻底转入存量阶段。
存储芯片价格上涨带来的成本压力正迅速传导至终端售价。OPPO、vivo、小米、荣誉等主流品牌相继调整部分机型的售价，中端机型普遍提价300至500元。
价格上涨进一步削弱了消费者的换机欲望。
根据 Counterpoint Research 的《中国智能手机周度销量追踪报告》，涵盖618购物节的四周内，中国智能手机销量同比下降13%；IDC预测，随着元器件成本压力的持续传递，2026年下半年中国智能手机市场的同比降幅可能扩大至20%左右。
在这样的背景下，AI几乎成为行业唯一可见的增长点。
IDC预测，2026年中国新一代AI手机出货量将达到1.47亿台，同比增长31.6%，占据整体市场的53%，首次超越传统AI手机成为主流。
Counterpoint Research的全球数据显示：具备生成式AI功能的智能手机将占2026年全球出货量的45%，到2027年将进一步上升至52%。
一边是整体市场的持续萎缩，另一边是AI手机的逆势快速增长。押注AI几乎成为无需思考的决定。
至于为何执着于自研大模型，手机厂商除了担心面临高额授权费用，也关注差异化竞争。
若AI能力完全由第三方大模型技术公司提供，所有手机将使用同一套大模型，导致体验趋同。在硬件创新接近极限的当下，失去AI体验的差异化，几乎就等于失去未来定价权。
更深层次的担忧，是害怕在AI时代沦为单纯的硬件"外壳"。
若AI交互、AI服务、AI生态完全由第三方大模型技术公司主导，用户打开手机主要就是为了使用AI智能体，那么手机厂商的核心价值就会沦为纯粹硬件组装厂。
这是每家头部手机厂商都无法接受的前景。
自研大模型，本质上是一场"护城河保卫战"。它不仅关乎盈利，更关乎在产业价值链中的地位。
无人敢有丝毫懈怠。
当前，AI手机相比早期已展现出更明确的形态，与传统智能机有了显著区别。
最大的差异体现在交互逻辑与执行能力上。
传统智能手机以指令为驱动，用户必须下达精确操作或明确指令才能获得有效响应。AI手机则截然不同，用户只需表达模糊意图，通过语音、文字或图像等多种方式，手机便能自动理解并自主执行。
这种从"指令驱动"到"意图驱动"的转化，是一次硬件交互范式的维度跃迁。
另外，传统智能手机时代，各个应用程序之间相互独立，形成"数据孤岛"。AI手机则通过系统级智能体跨应用调用服务，打破应用间的壁垒。
以出差为例，传统智能机时代，用户需要在火车票、飞机票、酒店预订、餐饮预订等多个App中反复操作，才能制定出行计划。在新的时代，用户只需对手机说一句"我明天要出差，请帮我安排最佳方案"，手机便能自动联动多个App，一站式完成订票、订酒店、设置提醒等全流程。
AI手机可以不依赖云端存储数据，甚至无需网络连接，仅通过设备端本地处理，就能持续学习用户的生活习惯与行为模式，感知使用场景，提供个性化主动服务。
端侧AI能力在传统智能机时代几乎难以想象，而且匹配的端侧硬件也在快速升级。AI手机集成了专用神经处理单元（NPU），能效比相比使用CPU的传统智能机可提升10至100倍，为端侧大模型推理提供计算基础。
但问题在于，诸多功能优势尚未直接转化为消费者的换机意愿。
Counterpoint Research数据显示，截至2025年底，具备智能体AI能力的手机芯片渗透率为4%，主要集中在中高端旗舰机型上，大多数在售手机仍缺乏真正的智能体功能。这组数据蕴含双重含义：一方面预示着AI手机拥有巨大的替代空间；另一方面也表明，现有的AI手机尚未创造出足以驱动大规模换机的革命性体验。
当前市面上的AI手机，多数是在原有系统上叠加了AI交互功能：将按键操作转换为语音交互，将手动搜索改为AI推荐，将修图软件中的功能迁移到系统相册中。AI更像是功能增强器，远未达到从按键手机向智能手机转变的颠覆性升级。
AI手机究竟应该怎样的形态？目前的探索显然还未触及最终答案，无人知晓未来AI与硬件结合能带来怎样的创新。
市场的所有参与者都拥有自己的发展路线图，都坚信走在正确方向上，没有任何企业敢于选择停滞不前。
错失下一个时代的风险是所有相关方无法承受的。这是一场无人敢掉队的赛跑，尽管前方的道路暂时笼罩在迷雾中。
