今年以来，美国科技企业在人工智能领域掀起新一轮竞赛，试图通过算力投入与模型开发构建商业闭环，OpenAI与英伟达成为核心推动者。然而在中国市场，单纯依赖芯片堆砌与参数竞赛的模式已难以为继，高昂的研发成本与模糊的商业回报让多数企业望而却步。
某头部手机厂商AI业务负责人透露，构建千亿级参数模型需要两万张以上算力卡，若向4000亿参数级别推进，投入资金将突破200亿元，且后期运维成本呈指数级增长。这种"烧钱"模式迫使国内企业重新审视技术路线，转向更具性价比的端侧AI开发。
近期发布的国产旗舰机型印证了这一战略转向。荣耀CEO李健在发布会上演示了AI智能体YOYO的购物场景优化能力：当观众手动购买2610元商品时，YOYO通过自动抓取600元隐藏优惠券，将总价降至2016元。这种基于场景的深度优化，成为端侧AI突破的新方向。
技术层面，手机厂商正通过多模态模型压缩与系统级调优实现突破。vivo展示的128K长上下文处理模型，出词速度达每秒200token，性能接近云端水平；OPPO开发的语音助手可自动识别账单并完成记账，解决信息过载痛点。荣耀则通过自研架构实现跨应用协同，与阿里、高德等企业打通服务壁垒。
但技术落地仍面临多重挑战。测试数据显示，持续运行AI功能会使手机续航缩短2-3小时，7B参数模型需占用3.5G内存，即便压缩至2G仍会挤压系统资源。更严峻的是成本压力，独立NPU芯片研发成本较普通芯片高出15%-20%，两万张算力卡集群建设需投入二十余亿元，后期每年电费支出达15亿元。
行业转折点出现在DeepSeek开源模型发布后。该技术通过模型蒸馏与迭代优化，使小规模模型具备接近千亿参数模型的性能，打破了"参数至上"的竞争逻辑。这促使手机厂商将重心转向场景覆盖数量，vivo当前支持2500个AI场景，OPPO达到2200个，荣耀Magic8发布后三个月内从200个场景激增至3000个。
技术演进方向逐渐清晰。荣耀展示的机器人手机概念产品，融合AI手机、机器人与摄像功能，预示着从AI Phone向Robot Phone的进化可能。市场调研机构数据显示，2024年仅20%智能手机支持AI智能体功能，到2029年这一比例将升至57%，中国品牌将成为主要推动力量。
当前，端侧AI正从参数竞赛转向实用价值挖掘。手机厂商通过场景化开发、系统优化与成本管控，试图在功耗、性能与商业回报间找到平衡点。这种务实策略能否开辟新的增长路径，将决定中国企业在全球AI竞赛中的最终站位。
