2026年，随着端侧大模型技术的全面落地，一个全新的AI手机时代正悄然拉开帷幕。

7月17日至20日，备受瞩目的“2026世界人工智能大会（WAIC 2026）”在上海盛大举行，其中AI手机展区成为了参观者争相打卡的热门之地。就在大会开幕前两天，国家网信办正式公布了7款提供手机端侧生成式人工智能服务的备案信息，涵盖了Apple智能、华为小艺AI大模型、小米澎湃AI、三星盖乐世AI、OPPO AndesGPT、vivo蓝心端侧大模型以及努比亚豆包手机大模型等知名品牌。

图片来源：国家网信办权威发布网站

在两大国际品牌中，Apple选择了千问和百度作为其技术供应商，而三星则独具慧眼地选中了面壁智能MiniCPM系列作为其端侧模型能力的核心提供方，深度参与了此次备案落地工作。

与此同时，据多方可靠消息透露，面壁智能已顺利完成新一轮融资，本轮融资成功吸引了中网投、国新基金、建投投资等国家级产业基金的加入。至此，面壁智能在2026年上半年累计融资金额已突破50亿元大关，投后估值更是飙升至超200亿元，一跃成为端侧智能领域内公开估值最高的独角兽企业。

当前，受成本、时延、隐私三大约束因素的影响，大模型正经历着第二次结构性跃迁：从以云端为唯一算力中枢的单点智能模式，逐步向端云分工、协同共生的分布式智能系统转变，端侧AI因此成为了产业界的焦点所在。

在本届WAIC大会现场，面壁智能CEO（首席执行官）李大海在接受《徽声在线》记者专访时表示，预计在未来3至5年内，端侧AGI（通用人工智能）将有望成为现实。

手机端侧智能化尚处萌芽阶段

云端大模型的竞争持续至今，如今战火已蔓延至端侧领域。

在谈及行业发展态势及未来可能面临的竞争时，李大海坦言，如果一个产业链仅有一家公司在孤军奋战，那很可能是在“逆流而上”。“越来越多合作伙伴和友商的加入，反而印证了我们前瞻性的眼光与过去判断的正确性，这是一件值得欣喜的事情。”

李大海以移动互联网时代的发展为例进行类比，他认为当前AI的发展阶段与2012年至2013年的早期移动互联网阶段极为相似——技术正处于迅猛发展期，亟待与各行各业进行深度融合，整体市场空间潜力巨大。

“一家公司在如此庞大的领域中进行创新，其能力与资源都是有限的；而众多伙伴的携手加入，则能将产业的‘创新带宽’拓展得极为宽广。从产业角度来看，这有助于我们更快地找到真正有价值的产业、场景以及有效的落地方式，从而让整个产业更快地受益，这也是面壁智能所期望看到的。”李大海如是说。

在当前的AI手机领域，可以观察到三种明显的发展趋势：手机厂商自主研发端侧AI、外部采购端侧AI技术，以及模型企业亲自下场做手机。

李大海认为这并非“分化”现象，而是行业早期发展的正常状态。“在早期探索阶段，大家往往各显神通、做法各异；随着产业的不断演进，当某种效率更高的路径出现后，大家就会逐渐趋同，这是人类技术发展史上的常态。”

在面壁智能的研判中，当前的手机端侧智能化正处于上述的萌芽阶段。可作为参考的案例是智能汽车领域。“在如今相对稳定的发展状态下，自动驾驶技术呈现出70%由第三方提供、30%自主研发的格局。我们推测，随着手机产业的不断发展，未来也可能出现类似的情况。”

这背后的底层经济学规律是“社会化分工”——让专业的公司把专业的事情做好并提供给客户，从而实现边际成本最低、全局产出最优的目标。

WAIC现场的面壁智能展位 图片来源：受访者独家提供

未来3至5年内端侧AGI或将迎来爆发

立足当下，李大海对行业趋势做出了两个核心判断：自研不再是每一家手机厂商的必然选择，也非唯一的发展路径。苹果在特定市场选择了千问作为合作伙伴，三星则选择与面壁智能携手共进；虽然仍有厂商坚持自研道路，但市场分工的分化需要时间来逐步显现。

一个值得注意的细节是，在手机端侧AI的发展进程中，人们已经听不到类似智能汽车领域的“灵魂说”担忧了。

在李大海看来，近期7款模型的备案成功，已经预示着中国乃至全球端侧AI手机时代的正式来临。行业的关注点已经从“我们也能自己做模型”转变为“谁能真正把模型在手机端侧落地并发挥出最大效能”。

除了手机领域外，面壁智能还将目光投向了维度更广的端侧设备市场。智能座舱、具身智能、AI手机、智能眼镜等形态只是端侧AI设备的冰山一角，因此建立端侧生态几乎成为了各方的共识。

在选择合作伙伴及推进商业化落地的过程中，李大海表示，面壁智能主要考量三个维度：对端侧的需求是否真实存在且迫切，能否实现规模化复制与推广，以及能否真正实现盈利目标。这背后的商业逻辑在于，模型部署到任何设备上后，都必须能为最终用户创造巨大的价值。只有最终用户愿意为这种“智能价值”买单付费，才能形成完整的商业闭环。

目前，端侧AI发展面临的最大挑战依然来自算力的限制以及对内存和功耗的极致要求。与汽车不同，手机的电量有限且对发热的要求更为苛刻。要在非常有限的算力、功耗和内存限制下，将模型性能与场景体验做到极致水平，这也是面壁智能目前正在全力攻关的技术难点。

至于人们何时能迎来端侧AGI的全面爆发，李大海预计在未来3至5年内有望实现这一目标，但时间可能会晚于云端AGI的爆发。“由于端侧落地需要在有限的算力、有限的带宽以及受限的散热功耗条件下推进，因此在具体实施过程中需要与厂商和芯片进行更多的磨合与优化工作。相较于云端而言，端侧爆发的时间会相对延后一些，这是客观规律所决定的。”

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