手机AI的下半场：手机是战场，云才是牌桌

作者 | 于米

7 月，手机行业迎来关键节点：国家网信办公布首批手机端侧 AI 备案名单，苹果"Apple 智能”与三星“盖乐世 AI"入列；世界人工智能大会上，多款智能体手机集中亮相。

聚光灯外，一张隐形牌桌正在重组——云服务商。无论是构建端到端自研闭环，还是引入外部大模型加速落地，手机厂商面临的共同命题是：如何找到适配自身生态的 AI 底座。

在全球市场，三星依托谷歌 Gemini，苹果结合 OpenAI；但在中国市场，百度成为这两大巨头及荣耀、OPPO、vivo 等国产头部厂商的共同选择。这并非偶然，而是手机 AI 竞争逻辑变迁的缩影：从芯片、屏幕等硬件比拼，转向如何让 AI 在数亿设备上稳定运行并持续进化。

2026 年被视为端侧 AI 规模化落地元年。决定体验上限的，不再是终端算力，而是背后的云计算、模型服务与基础设施体系。云厂商正从后台支撑走向产业舞台中央，成为智能终端进化的重要底座。

三星的即圈即搜、苹果的语音问答、荣耀的会议纪要，看似简单的功能背后，涉及算力支撑、模型推理、上下文管理等复杂环节。任何一环缺失，都会导致用户体验卡顿或结果不准。手机 AI 竞争已从“有没有”转向“好不好用”。

摆在厂商面前的路径有二：一是“拼积木”，自研部分模块并采购多方资源整合；二是“拿钥匙”，寻找能打通芯片到应用的全栈合作伙伴。前者面临集成难度大、成本高、稳定性不可控等痛点，极易导致“有量无质”；后者则能显著降低系统风险。

面对严苛的市场大考，全栈合作模式正成为主流。三星在中国市场的 Galaxy AI 本地化适配，以及苹果国行版 Apple Intelligence 的落地，均指向这一趋势。代码拆解显示，苹果已引入"Baidu Visual Search"字段。对于手机厂商而言，交付能力比跑分更重要，它们需要的是一套完整的交付体系，而非单点技术。

百度智能云升级后的“新全栈 AI 云”，以“芯云模体”为核心，将昆仑芯、AI 云、文心大模型和智能体应用纳入同一体系。这种全栈能力降低了集成复杂度，让厂商无需自行“拼积木”，即可实现更低成本、更稳系统与更快迭代。

有了交付能力，如何衡量优劣？过去行业惯用 Token 消耗量衡量繁荣度，但这仅反映成本而非产出。IDC 中国副总裁周震刚指出，2027 年推理将占智能算力需求七成以上，“每瓦 Token 数”将成为效率新指标——即单位能源下生成的有效 AI 输出。

从“算力峰值”转向“每瓦 Token 数”，意味着技术栈优化目标需从“多跑 Token"变为“让更多智能体以低成本、高效率交付真实结果”。DeepSeep、火山引擎、智谱 AI 等头部厂商均已转向效率优先的研发思路。

百度智能云的实践提供了样本：昆仑芯支撑高并发算力，智能体工程化层面则通过提升任务成功率与响应速度，解决手机 AI 响应慢、成本高等痛点。这套能力已历经实战验证：过去一年，其支持超 2000 万辆 L2 级辅助驾驶新车交付，服务超千家 AI 硬件公司，覆盖扫地机器人、AI 玩具及全球前十手机厂商。

从旗舰手机到低价玩具，再到对稳定性要求极高的汽车，同一技术栈支撑了截然不同的场景。能在零容错行业中获得头部企业信任，本身就是对工程化交付能力的硬核背书。

手机作为用户规模最大、频率最高的智能终端，既是智能体竞技场，也是对云基础设施要求最严苛的硬件。当手机从执行指令的终端变为主动规划任务的智能体入口，竞争核心已从“设备能力”转向“智能能力”。

一部 AI 手机的真正差异，不在于搭载多少 TOPS 算力，而在于背后是否有持续进化的 AI 基础设施。进入 Agent 时代，云已成为 AI 能力的生产线：模型训练、智能体运行、多模态理解及持续迭代皆依赖于云。手机只是入口，云决定了入口背后的智能水平。

弗若斯特沙利文测算，全球端侧 AI 市场规模将从 2025 年的 3219 亿元攀升至 2029 年的 1.22 万亿元。2026 年中国 AI 手机出货量渗透率预计突破 50%。今年 7 月，随着首批备案通过及智能体手机亮相，手机 AI 正式从“功能叠加”进入“底座竞争”阶段。

表面看，竞争发生在终端；实质上，胜负取决于谁能低成本、高效率地将 AI 能力规模化注入数亿设备。百度智能云加码“新全栈 AI 云”，正是为了争夺 AI 时代基础设施层的关键席位。

未来，厂商竞争的将是谁能连接更强大的智能基础设施。终端决定用户看到什么，基础设施则决定终端还能做到什么。当 AI 成为核心能力，云厂商正从幕后走向台前。苹果与三星的“中国解法”，或许只是这场变革的先声。