2026年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

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

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）。 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；DeepSeek V3.2 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。

人工智能取得突破性进展，有望驱动产业步入关键转折点。十年前，世界上最好的人工智能系统也无法以人类的水平对图像中的物体进行分类。如今，人工智能已在多项基准 测试中实现了超越人类能力的性能水平。据斯坦福大学在《Artificial Intelligence Index Report 2024》统计，人工智能分别在 2015、2017、2020、2021 年在图像分类、基本阅读 理解、视觉推理和自然语言推理任务中超越人类表现。2023 年，人工智能聊天机器人 ChatGPT、AI 编程工具 GitHub CoPilot 和图像生成系统 Stable Diffusion 等生成式人工智 能应用和工具产品涌现，为文本创建、图像生成、代码生成以及研发流程等工作带来全 新的智能体验。

大语言模型理解能力的提升依赖于模型规模。据 Jason Wei 等人《Emergent Abilities of Large Language Model》在研究中发现，模型在较小规模时，其性能与规模大致呈线性关 系，随着模型规模进一步增大，比例定律被打破，模型能力有了明显的质的飞跃，这些 能力也被称为大模型的“涌现能力”（如理解人类指令等等）。2022 年发布的 ChatGPT 是 参数量达到千亿级别的大模型，能够理解更贴合人类自然语言的指示，并根据该指示作 出高质量的文本生成，被称为人工智能里程碑式的应用。

技术效率迭代升级，端侧部署门槛显著降低。依托模型轻量化技术与硬件能效提升，端 侧 AI 落地可行性持续增强。小模型性能快速突破，新型推理范式显著提升模型性能，低 参数模型可实现与早期大模型相近的效果。同时，根据斯坦福大学《The 2025 AI Index Report》，硬件层面能源效率每年提升 40%，如 GPT-3.5 级别系统的推理成本 18 个月内降 幅超 280 倍，加之开源与闭源模型性能差距缩小，共同为端侧 AI 的规模化部署降低了技 术与成本压力。 普惠性持续提升，推动 AI 规模化落地。端侧 AI 的发展加速了 AI 技术的全民普及，降 低了中小企业与开发者的使用门槛。推理成本的下降、硬件能效的提升，及轻量化技术 的成熟，让先进 AI 能力得以嵌入普通消费电子、边缘设备等终端，打破了对高端云端算 力的依赖。随着端侧 AI 逐步渗透到日常生活与产业场景，AI 技术从实验室走向实际应 用，进一步验证了其生产力提升价值，推动全球 AI 应用从局部试点迈向规模化落地。

布局终端是 AI 技术从实验室走向规模化普惠的关键一步。终端侧部署能有效降低对云 端算力的依赖，大幅减少数据传输成本与延迟。同时，数据在本地处理可更好地保障用 户隐私与数据安全。以笔记本电脑和 PC 上的 MicrosoftOffice365 为例，全球有超过 4 亿 的 MicrosoftOffice365 商业付费席位和个人订阅者，如果将生成式 AI 集成至用户日常工 作流，此前需要数小时或数天的任务，现在仅需几分钟就能完成。对于生成式 AI 手机来 说，据 Counterpoint 统计，AI 手机存量规模不断增长，每台手机拥有的 AI 算力也在不断 提升，预计 2027 年生成式 AI 手机端侧整体 AI 算力将会达到 50000EOPS 以上。随着模 型轻量化技术与硬件能效的持续升级，终端 AI 的性能将不断逼近云端水平，而部署成本 却在持续下降，这让 AI 能力得以渗透到消费电子、工业设备等更广泛的终端场景中，打 破了技术应用的门槛，真正推动 AI 从局部试点走向全民普及的新阶段。

端侧 AI 风起，多种智能终端新品频发。近两年来，海内外企业相继推出多款先锋产品， 如 AI PC、AI 耳机、AI 手机及 AI 眼镜等，AI PC 作为搭载 AI 大模型的智能终端，能通 过本地算力实现自然语言交互、实时内容生成与智能办公协作，它可以深度理解用户指 令，辅助完成文档撰写、代码开发等复杂任务，还能结合硬件能力实现多设备联动，为 工作与创作带来更高效的体验。AI 耳机则依托终端侧 AI 技术，可在本地实现实时语音 转文字、多语言翻译与环境降噪，无需依赖云端算力，既能保障通话隐私，又能在多种 场景下提供流畅的智能交互体验。AI 手机则集成了轻量化 AI 模型，可实现拍照优化、 语音助手等基础功能。AI 眼镜则十分便携，可全天候佩戴，感知交互性强，获市场高度 关注。

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。

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。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。

端侧 AI 赋能声学终端，ola friend 打造智能交互新体验。字节深耕硬件生态卡位，这款 AI 耳机成端侧落地重要探索。作为字节跳动推出的 AI 耳机标杆产品，ola friend 深度融 合豆包 AI 助手与硬件底层，打破传统耳机仅作为音频工具的定位，进化为可主动服务的 智能终端。它依托端侧轻量化大模型与专属硬件算力，实现全场景本地智能交互，无需 云端算力即可完成实时多语言翻译、语音转文字、环境降噪等操作，还能通过语音或专属按键接收指令，高效处理通勤纪要、健康数据解读等场景化需求，全程本地运行保障 隐私安全。硬件上搭载高灵敏度声学传感器与专业降噪模块，结合视觉语言模型精准捕 捉语音、过滤干扰，搭配端云协同架构与本地隐私保护机制筑牢安全防线，虽部分功能 受生态适配限制，但明确了 AI 耳机全场景智能助手的发展方向，是字节在 AI 终端硬件 卡位战中的重要布局。

（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

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 Gemini AI 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。 OpenAI 入局 AI 终端行业，行业迭代进程有望加速。5 月 22 日，OpenAI 宣布将以约 65 亿美元收购前苹果首席设计师艾维的 IO 公司，并计划在 2026 年推出首批 AI 设备，当前 收购已经完成。据映维网援引 The Information 的报道，OpenAI 与艾维致力于合作开发 “设备家族”，其首款产品可能是“口袋大小、具有环境感知能力且无屏幕”的类 AI pin 硬件，而智能眼镜可能会作为后续推出的设备，用以提升“核心 AI 订阅”效果。 OpenAI 用户规模持续突破历史新高，有助于高效普及 AI 硬件消费习惯。据 DeepTech 深科技，奥特曼（Sam Altman）在年度 DevDay 开发者大会上分享，2025 年 10 月 OpenAI 周活用户数量达到 8 亿，这是用户数量井喷式增长的结果。ChatGPT 周活跃用户数量由 2025 年 2 月的 4 亿增至 7 亿只花了 7 个月，而从 7 亿增长到 8 亿仅仅只用了一个月时 间。随着 AI 工具在人类生活与工作的多场景应用逐渐普及、深化，代表性 AI 厂商从软 件向软硬一体生态的战略跨越有望带动海量用户转换至 AI 终端消费场景。 生成式 AI 产品加速普及，眼镜手机品类增长势头尤为突出。AI 眼镜出货量呈明显增长 趋势，据维深信息统计，2025 年 AI 智能眼镜销量 746 万台，全年 Meta 实现超 600 万、小米 16 万销量，华强北白牌 AI 眼镜贡献超 50 万台销量，预计 2026 年全球 AI 眼镜销量 达 1600 万台，AI 眼镜行业仍处于基数低、高速增长的中早期阶段，预计 AI 音频和 AI 拍摄眼镜仍是销量的主要贡献；据 Counterpoint 的统计数据，2023 年生成式 AI 手机占智 能手机市场份额约 4%。进入 2024 年后，随着智能手机产业链上下游全面推进技术变革， 头部手机厂商纷纷将生成式 AI 功能作为中高端机型的核心升级方向，行业迎来生成式 AI 手机的普及提速期，Counterpoint 预计，到 2027 年这类机型的市场渗透率将提升至 43% 左右。