今年以來，美國科技企業在人工智能領域掀起新一輪競賽，試圖通過算力投入與模型開發構建商業閉環，OpenAI與英偉達成為核心推動者。然而在中國市場，單純依賴芯片堆砌與參數競賽的模式已難以為繼，高昂的研發成本與模糊的商業回報讓多數企業望而卻步。
某頭部手機廠商AI業務負責人透露，構建千億級參數模型需要兩萬張以上算力卡，若向4000億參數級別推進，投入資金將突破200億元，且后期運維成本呈指數級增長。這種"燒錢"模式迫使國內企業重新審視技術路線，轉向更具性價比的端側AI開發。
近期發布的國產旗艦機型印證了這一戰略轉向。榮耀CEO李健在發布會上演示了AI智能體YOYO的購物場景優化能力：當觀眾手動購買2610元商品時，YOYO通過自動抓取600元隱藏優惠券，將總價降至2016元。這種基于場景的深度優化，成為端側AI突破的新方向。
技術層面，手機廠商正通過多模態模型壓縮與系統級調優實現突破。vivo展示的128K長上下文處理模型，出詞速度達每秒200token，性能接近云端水平；OPPO開發的語音助手可自動識別賬單并完成記賬，解決信息過載痛點。榮耀則通過自研架構實現跨應用協同，與阿里、高德等企業打通服務壁壘。
但技術落地仍面臨多重挑戰。測試數據顯示，持續運行AI功能會使手機續航縮短2-3小時，7B參數模型需占用3.5G內存，即便壓縮至2G仍會擠壓系統資源。更嚴峻的是成本壓力，獨立NPU芯片研發成本較普通芯片高出15%-20%，兩萬張算力卡集群建設需投入二十余億元，后期每年電費支出達15億元。
行業轉折點出現在DeepSeek開源模型發布后。該技術通過模型蒸餾與迭代優化，使小規模模型具備接近千億參數模型的性能，打破了"參數至上"的競爭邏輯。這促使手機廠商將重心轉向場景覆蓋數量，vivo當前支持2500個AI場景，OPPO達到2200個，榮耀Magic8發布后三個月內從200個場景激增至3000個。
技術演進方向逐漸清晰。榮耀展示的機器人手機概念產品，融合AI手機、機器人與攝像功能，預示著從AI Phone向Robot Phone的進化可能。市場調研機構數據顯示，2024年僅20%智能手機支持AI智能體功能，到2029年這一比例將升至57%，中國品牌將成為主要推動力量。
當前，端側AI正從參數競賽轉向實用價值挖掘。手機廠商通過場景化開發、系統優化與成本管控，試圖在功耗、性能與商業回報間找到平衡點。這種務實策略能否開辟新的增長路徑，將決定中國企業在全球AI競賽中的最終站位。
