步入2026年，随着端侧大模型技术的日益成熟与广泛应用，AI手机时代正悄然拉开帷幕，预示着智能手机将迎来一场前所未有的智能化变革。

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手机展区成为了众多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款具备手机端侧生成式人工智能服务能力的备案信息，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悉数上榜，标志着AI手机时代的正式到来。

图片来源：国家网信办网站

在两大国际品牌中，Apple选择了千问和百度作为其AI技术的供应商，而三星则独具慧眼，选中了面壁智能的MiniCPM系列作为端侧模型能力的核心提供方，共同推动此次备案项目的顺利落地，展现了跨国企业在AI领域的深度合作与共赢。

与此同时，据多方权威信息透露，面壁智能近期已完成新一轮融资盛举，成功引入中网投、国新基金、建投投资等国家级产业基金的鼎力支持。至此，公司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估值最高的独角兽企业，引领着行业发展的新风向。

当前，受制于成本、时延、隐私等三大核心约束，大模型技术正经历着第二次重大的结构性跃迁：从以往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因此成为产业界竞相追逐的焦点。

在本届WAIC大会现场，面壁智能CEO李大海在接受《每日经济新闻》记者专访时，满怀信心地表示，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，为人类社会带来更加智能、便捷的生活体验。

手机端侧智能化尚处萌芽阶段，潜力无限

随着云端大模型竞争的日益激烈，战火已悄然蔓延至端侧领域，AI手机成为新的战场。

在谈及行业发展态势及未来可能面临的竞争挑战时，李大海展现出了开放与包容的态度。他认为，一个健康的产业链不应只有一家独大，而是需要众多合作伙伴和友商的共同参与。“越来越多企业的加入，不仅验证了我们前瞻性的眼光与过去看法的正确性，更为整个产业注入了新的活力与机遇，这是一件值得庆幸的好事。”

李大海以移动互联网时代的发展为类比，指出当前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——技术正处于飞速发展期，亟待与各行各业进行深度融合，市场空间极为广阔，充满无限可能。

“在如此庞大的领域中进行创新，一家公司的力量是有限的；而众多伙伴的加入，则能极大地拓宽产业的‘创新带宽’。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受益，这也是面壁智能一直所追求的。”李大海如是说。

在当前的AI手机领域，呈现出三种明显的发展趋势：手机厂商自研端侧AI、外部采购端侧AI解决方案，以及模型企业直接下场做手机。这些趋势并存，共同推动着行业的快速发展。

对于这一现象，李大海认为这并非行业的“分化”，而是早期发展的常态。“在行业初期，大家往往都在摸索前行，做法各异；但随着产业的进一步演进，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早期阶段。以智能汽车为例，如今自动驾驶技术已呈现出70%由第三方提供、30%自主研发的格局。面壁智能推测，随着手机产业的不断发展，未来也可能出现类似的情况，即部分厂商选择自主研发，而部分厂商则更倾向于采购成熟的端侧AI解决方案。

这一推测背后的底层经济学规律是“社会化分工”——让擅长的公司专注于做好某一领域的事情，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：受访者提供

未来3至5年内，端侧AGI或将照进现实

立足当下，李大海对行业趋势有着两个核心判断：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，三星则与面壁智能携手共进；尽管仍有厂商坚持自研道路，但市场分工的分化已成为不可逆转的趋势，只是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的进程中，人们已经听不到类似智能汽车领域的“灵魂说”担忧。这反映出行业对于AI技术的接受度与认可度正在不断提高。

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。行业的关注点已从“我们也能自己做模型”转向“谁能真正把模型在手机端侧落地并发挥出最大价值”。

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，未来还有无限可能等待发掘。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以降低成本，以及能否真正实现盈利以形成可持续的商业模式。这背后的商业逻辑在于，模型部署到任何设备上后，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。

然而，目前最大的挑战依然来自端侧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。因此，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成为了面壁智能目前正在攻关的技术难点。

至于人们何时能迎来端侧AGI的曙光，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的到来。“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。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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