到2026年，随着端侧大模型技术的逐步成熟与落地应用，AI手机时代的大幕已然拉开。

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，AI手机成为众多观展者争相打卡体验的热门展区之一。就在本届WAIC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，其中涵盖了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：国家网信办网站

据相关消息透露，在两大国际品牌中，Apple选择了千问和百度作为其端侧AI服务的供应商，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，深度参与到此次备案落地工作中。

与此同时，据多方权威信息披露，面壁智能已顺利完成新一轮融资，本轮融资成功引入了中网投、国新基金、建投投资等国家级产业基金。截至2026年上半年，公司累计融资金额已超过50亿元，投后估值更是突破200亿元大关，一跃成为端侧智能领域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，逐步走向端云分工、协同共生的分布式智能系统，端侧AI已然成为产业界关注的焦点。

在本届WAIC现场，面壁智能CEO（首席执行官）李大海在接受《每日经济新闻》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）将有望实现重大突破并到来。

手机端侧智能化仍处探索初期

云端大模型的竞争持续白热化，如今战火已蔓延至端侧领域。

谈及行业发展态势以及未来可能面临的竞争挑战，李大海表示，如果一个产业链仅有一家公司在孤军奋战，那很可能是在“逆行”。他进一步指出，“越来越多合作伙伴和友商的加入，恰恰论证了我们前瞻性的眼光与过去看法的正确性，这无疑是一件好事。”

李大海以移动互联网时代的发展历程作类比，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——技术正处于快速发展期，迫切需要与千行百业进行深度融合，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，其能力与资源是有限的；而众多伙伴的加入，能够将产业的‘创新带宽’极大地拓宽。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，这也是面壁智能所期望看到的。”李大海如是说。

在当下的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服务，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、做法不一；随着产业进一步演进，当某种效率更高的路径出现后，大家就会逐步转向，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探索阶段。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，未来可能也会出现类似的情况。”

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或迎爆发

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，也非唯一发展路径。苹果在特定市场选择了千问，三星选择与面壁智能合作；尽管仍有部分厂商坚持自研，但市场分工的分化需要一定的时间来逐步显现。

一个值得关注的微妙细节是，在手机端侧AI的推进过程中，人们已经听不到类似智能汽车领域的“灵魂说”担忧。

在李大海看来，近期7款模型的备案，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实现高效应用”。

除了手机领域，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设备无限可能中的一部分，因此建立端侧生态几乎成为各方的共识。

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，能否实现规模化复制推广，能否真正实现盈利。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。

目前，端侧AI发展面临的最大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。手机与汽车不同，其电量有限，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，这也是面壁智能目前正在集中攻关的技术难点。

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，这一时间点将晚于云端AGI的实现。他解释道，“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，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，因此天然地需要花费更长时间。相较于云端，端侧爆发的时间会相对延后，这是客观规律所决定的。”

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