中美AI生态战略差异 - 美国AI公司正通过构建生态完成从算力投资到大模型应用的商业闭环，OpenAI和英伟达是主导者[1] - 中国市场已不再盲目追随美国芯片战略和“烧钱”比拼大模型参数，因成本过高且无终点，做千亿级模型需要两万卡以上集群，投资200亿元都不够向2000亿、4000亿参数迈进[1] - 中国厂商战略转向实用性、性价比和应用落地能力，认为这是其优势所在[2] 端侧AI应用场景落地 - 手机AI被赋予自进化能力，从被动响应转向主动预测用户操作，交互方式产生巨大突破，多步操作可一键完成[3] - 荣耀展示AI智能体“YOYO”在比价场景的应用，10秒内为用户抓取600元隐藏优惠券，使2610元商品总价降至2016元[3] - AI与手机系统深度结合，在特定场景激活加速模式，打通如阿里巴巴、高德等应用壁垒，并优化CPU、GPU运算效率及网络连接以提升抢购速度和成功率[4] - AI能力覆盖高频场景，如复制航班号后主动呈现航班动态、通过AI键拍摄图片连接酒店Wi-Fi、抢购火车票及演出票等[4] - vivo具备对用户收藏内容进行AI提炼、分类整理并关联日程和地址的能力，以及长文阅读和理解能力，其端侧多模态推理大模型具备128K长上下文处理能力，极限出词速度超过每秒200个token[4] - OPPO将AI文本记忆能力作为研发方向，展示通过语音助手识别账单并自动记账功能，以应对用户日均接收高达80G信息量的碎片化信息轰炸[5] 端侧AI面临的挑战 - 功耗与算力是首要难题，持续使用AI功能会使手机续航缩短2-3小时，端侧算力难支撑复杂任务如实时翻译多语种视频，仍需云端辅助[7] - 内存占用制约发展，以往7B模型需3.5G内存，在8G内存机型运行后剩余内存被挤压，虽可压缩至2G但仍影响用户体验[7] - 端侧AI侵蚀手机利润，因需额外投入独立NPU芯片研发，成本较普通芯片高15%-20%，且需优化系统底层，研发投入巨大[8] - 构建算力集群成本高昂，两万卡集群设备成本较一万卡增加二十几亿元，做4000亿参数模型可能需花50亿元买算力，其中电费约占三分之一即15亿元，且每年电费支出持续[8] 行业趋势与厂商进展 - DeepSeek的开源将行业在千亿大模型上的能力拉平，通过蒸馏和迭代使小模型也能具备同等AI能力，为手机厂商提供除堆叠算力外的成功路径[8] - 行业重点转向提升实际使用体验以实现商业循环，人工智能仍是手机厂商战略核心但做法更务实[8] - vivo目前AI能覆盖的场景数量达2500个，OPPO称达2200个，荣耀YOYO支持的场景从7月份的200多个上升至3000个，三个月增长15倍，且后续增长将更快[9] - 荣耀研发机器人手机概念产品，判断AI终端未来趋势是结合AI手机、机器人和摄像机的Robot Phone时代，核心是拥有能随时随地洞悉万物的超强大脑[9] - 支持GenAI（AI智能体）的智能手机占比将从2023年的20%跃升至2029年的57%，该功能渐成高端旗舰标配，中国品牌是推动普及的重要力量[9] - 中国手机厂商的AI智能体已跑在行业前面，应用层的逐步突破有望为行业完成新的商业闭环[10]

行业变革核心观点 - AI正深度融入移动终端，推动手机从被动执行指令的工具进化为能感知、会思考、可行动的智能伙伴，实现从“人找服务”到“服务找人”的跨越 [1] - 这场由终端厂商引领的变革是对产业生态和发展模式的深刻重塑，关键是从“单兵突进”走向“协同共建” [1] - 智能经济的竞争将转向整个生态体系健康度与协同力的比拼 [3] 技术发展与市场影响 - 终端厂商持续将大模型能力下沉至设备端侧，带来交互方式、服务形态乃至硬件定义的全面重构 [1] - AI智能体通过一步领券、主动服务等功能有效激发消费新活力，为市场复苏注入强劲科技动能 [1] 生态挑战与协作 - AI深入终端面临跨应用协同、数据隐私安全、生态标准统一三大核心挑战，任何企业难以独力解决 [2] - 国内首个智能体安全生态协作组织成立，主流厂商在开源模型、共建标准方面积极探索，标志着行业从竞争博弈迈向竞合共生 [2] - 产业需彻底打破技术壁垒与数据孤岛，建设开放、透明、安全、互信的智能体生态框架和行业标准 [2] 未来发展方向 - 行业领军企业需加强在意图理解、多模态感知等底层技术上的协同攻坚，筑牢自主可控的技术底座 [2] - 需汇聚全球开发者智慧，催生颠覆性应用场景，让智能服务无缝流转于手机、平板、PC之间 [2] - 发展模式需从“硬件+应用”的简单叠加，转向“基础软硬件+上层应用+开放生态”的深度融合 [2]