Omdia的最新预测显现，2026年全球智能手机出货量将下滑12.2%，降至10.93亿部，但同期市场总值反而增长了6.1%。出货量减少，价格却上涨。据预测，全球智能手机平均售价将从2025年的467美元增至2026年的565美元，增长幅度达21%，每部手机涨价98美元，这两个数据都创下行业历史新高。存储成本是推高价格的关键因素。2026年第一季度，DRAM和NAND闪存均价环比上涨了超过80%。AI服务器对HBM内存需求激增，大量抽调了内存厂商的产能，导致消费电子领域的供应变得紧张。Omdia预计，即便下半年涨幅放缓至个位数，组件成本仍会维持在高位，厂商只能持续将价格压力转嫁给消费者。市场结构因此出现分化：低端机型因成本上涨而市场份额受压，高端机型则逆势扩大份额，二手翻新市场也随之扩张。对此，中国政府采取了需求侧补贴措施。6月18日，商务部等八部门发布了《关于加快“人工智能+消费”发展的实施意见》，明确将通过个人消费贷款财政贴息政策，支持消费者购买AI手机、智能电脑、AI眼镜等新兴产品。在手机价格上涨的背景下，AI手机被列入国家消费战略类别。手机市场整体承压，但高端市场却呈现增长态势。在最新发布会上，手机厂商们已不再聚焦于处理器性能的讨论。预计2026年夏上市的旗舰手机，普遍会采用骁龙8 Gen 5处理器。小米强调其7000 mAh金沙江电池，vivo推广折叠屏的“天花式”续航方案，iQOO突出电竞散热技术，moto则将6000 mAh电池集成进折叠机身。安卓阵营的发布会上，SoC性能话题逐渐淡化，处理器芯片如同4G技术一样被边缘化。手机厂商身处困境，只能在其他领域寻求突破口。
01端侧AI的挑战：参数竞赛虚火，功耗内存定胜负 端侧AI领域的数字竞赛异常激烈。根据Counterpoint的报告，2026年具备GenAI功能的智能手机将占全球出货量的45%，但分析师同时强调，拥有AI运行能力的设备与实际使用AI功能的设备之间存在明显差距。硬件规格虽不断提升，用户的使用习惯却未发生相应改变。联发科与vivo合作展示了天玑9300上运行33B参数大模型的能力；华为宣称麒麟旗舰能本地推理千亿参数稀疏模型；小米则高调表示旗舰机型已支持千亿MoE模型。7B、13B、33B、100B，参数规模每隔几个月就攀升一次。不过，vivo随后决定将主力端侧模型从7B缩减回3B。并非技术受限，而是3B模型仅需2GB内存、功耗约750mA，却能持续处理128K长文本。在日常使用中，3B模型与7B模型的效用相似，但手机不易过热，电池消耗也相对平缓。用户期待的不是参数更大的模型，而是一个真正改善日常体验、响应及时、不发烫、不耗电的AI助手，能在手机使用的每个场景中提供实质帮助。这一判断背后，还隐藏着一个行业常被忽略的真相：那些动辄百亿、千亿的端侧参数，实则大多是稀疏MoE架构——总体参数量虽大，但每次推理仅激活少数数十亿，再经INT4量化压缩后，实际运行计算量与7B Dense模型相近。千亿参数好比仓库的总容量，并非每次运算都动用的全部资源。这一趋势意味着手机AI能力的上限由LPDDR5X内存容量、NPU算力及功耗预算共同决定，业界普遍认为7B模型是最佳平衡点。7B模型经INT4量化后约需4GB内存，处在旗舰手机12-16GB LPDDR5X的容量范围内；联发科明确天玑9300的APU 790可约20 tokens/s的速度推理7B模型，OPPO将7B端侧模型应用于超过100项AI功能，高通虽未公布具体参数，但AI引擎的性能水平与之相当。若再提升模型规模，对手机内存容量和散热系统的要求就会超出多数旗舰机的实际界限。这一数字改变了芯片行业的评判标准。过去衡量NPU的关键指标是峰值TOPS，算力越高越受青睐。然而，随着主机厂主动用小模型替代大模型，NPU的核心任务转变为：在750mA的功耗限制下，稳定运行长上下文推理任务，而非追求峰值得分。片上SRAM用于KV Cache的空间、内存带宽的调度效率、INT4/FP8低精度格式的原生支持，这些指标才更贴近用户实际感受到的AI体验。
推理性能的瓶颈不仅在于NPU算力，还在于存储带宽能否及时将模型参数输送到位。10.8GB/s的读取速度直接影响模型加载速度和KV Cache刷新效率，这与NPU的TOPS数值同样决定着用户感知的AI响应速度。存储厂商已经留意到这一关键点。三星6月23日推出的UFS 5.0方案，顺序读取速度达到10.8GB/s，是上一代UFS 4.1的两倍以上，整体能效提升了超40%。三星将这款产品定位为“端侧AI的核心基础设施”。但UFS 5.0要到今年四季度才开始量产，意味着它将搭载于明年的旗舰机型。Counterpoint分析认为，存储带宽的制约是GenAI手机目前维持在400美元以上价格区间的原因之一。UFS 5.0虽能实现性能跨越，但初期成本不会低，短期内高端机型受益的格局难以改变。手机AI竞争的重心正在从设备本身转向设备上运行的AI模型层。Counterpoint研究发现，在高端市场，Google Gemini已成为这一层别的核心。它支撑着苹果重建的Siri，是三星Galaxy AI的基础，也驱动着中国主要手机品牌海外市场的AI能力。OEM厂商在模型层面负责编排逻辑、优化用户体验和整合生态，这才是下一阶段竞争的主战场。
02新兴赛道：协处理器 + 端侧模型 端侧AI的竞争逻辑转变，但有一件事从未改变：旗舰机SoC在处理器层面已无差异化的空间。两款手机可能使用同一颗SoC，但发布会的宣传重点不能完全相同。差异化的方向只能是SoC无法覆盖最优解的体验层：影像算法、游戏性能、续航管理。整机厂的选择是：自主开发专用芯片，将SoC做不好的部分做到极致。自从苹果用A系列拉开与安卓的代际性能差距，“自研SoC”成为手机行业的终极追求。许多厂商投身造芯，但真实数据显示，单独开发能与高通、联发科竞争的旗舰SoC缺乏性价比。手机厂逐渐意识到，无需完全替代骁龙，只需在骁龙现有覆盖之外，打造功能专一的芯片。iQOO的Q2电竞芯片可作为典型范例。它不涉及CPU、GPU、NPU，专门负责游戏画面的超分和超帧。骁龙8 Gen 5的Adreno GPU虽能完成类似任务，但还要兼顾系统图形渲染、UI合成等复杂负载，导致超分效果和功耗平衡不理想。Q2将这一任务独立出来，用专用芯片实现最优效果，主SoC反而能集中资源确保帧率稳定。
小米的自研影像芯片逻辑如出一辙，并非取代骁龙的ISP，而是在ISP完成基础处理后，负责计算摄影、多帧合成、长焦画质优化等对算力和时延要求更高的工作。两颗芯片分工协作，整体效率更高，发热更可控。这条路线的成本效益远胜于自研SoC。协处理器功能边界清晰，开发周期短；普遍采用12/16/28nm成熟工艺，流片成本仅为先进制程的零头；无需配套完整的编译器和驱动生态。一颗游戏芯片从立项到量产，可以精准卡在SoC换代周期之间完成，比等待高通下一代骁龙更新GPU更快一至两年。
这一趋势对芯片行业的影响是双向的。成熟制程的专用芯片需求持续增长，12/16/28nm产线的利用率因此提高。与此同时，高通和联发科被迫调整合作模式：整机厂的协处理器需要顺利接入SoC的数据通道，就必须开放更多底层接口，从“单颗芯片销售”转向“协同平台提供”。
03OpenAI入局手机领域 OpenAI计划于2028年推出一款以AI为核心的手机，合作芯片厂商是高通和联发科。这一选择值得关注。全球最大的AI公司进入手机领域时，没有考虑自研SoC，而是直接选择了现有两大手机芯片平台。这再次证明，SoC并非重点，抢占Gemini已经占据的模型层才是其真正目标。这与手机行业正在发生的变化指向同一个方向：SoC逐渐成为基础设施，真正的差异化竞争分散到三个层面：AI模型层、协处理器层和应用层。
AI模型层的竞争，核心是谁的端侧模型能在750mA功耗下持续运行更久，谁的编排逻辑让用户真正受益；协处理器层的竞争，关键是谁能在游戏超分、影像处理等特定场景做到极致；应用层的竞争，重点是谁能让端侧AI切实改变用户的使用习惯。手机芯片的需求两端受推：一端被AI推向效率极限，另一端被成本推向整合化。两个方向共同压缩了旗舰SoC的独占价值，也为成熟制程和本土参与者打开了新的空间。未来手机的差异化将源于厂商的创新能力和AI落地速度，这些才是带来突破的关键因素。
