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【电子*陈海进】深度：端云协同驱动AI入口重塑与硬件范式重构

核心内容概述

本文围绕端云协同对AI入口和硬件范式的重构展开分析，指出随着AI技术的发展，云端大模型与端侧模型正在形成分工明确的协同架构。同时，硬件层面也在响应AI需求，进行算力、存力和散热等方面的升级，以支持更复杂的端侧AI功能。

主要观点

1. 云端模型：能力边界外扩与成本重构并行

• 云端大模型是端侧AI能力演进的源头变量，其评价体系正从单纯的能力指标转向能否真正完成任务。
• 海外头部厂商正围绕代码能力与多Agent体系展开布局。
  • 低延迟优先型Agent（如Codex-Spark）注重交互式体验，支持开发者在模型生成过程中随时打断、纠偏与快速迭代。
  • 长链复杂推理型Agent（如Claude 4.6）通过提升上下文长度，改善AI在高价值复杂任务中的成功率，并推动算力消耗向云端迁移。
• 未来通用型Agent将向**“快交互+长推理”**双能力栈演进。
• 国内模型厂商在2026年春节期间密集更新，展现出性能逼近海外头部、价格快速下探的趋势，同时应用侧需求弹性释放，为端侧模型提供参考模板。

2. 端侧模型：效率优化与能力压缩

• 端侧模型的终局并非替代云端大模型，而是与云端形成分工明确的协同架构。
  • 高频、轻量、强隐私任务优先在端侧完成本地闭环处理。
  • 重推理、长生成、高算力任务由端侧打包与调度后上云执行。
• 端侧模型演进方向：
  • 多模态能力成为关键竞争点，端侧是实现多模态零延迟交互的理想路径。
  • 全双工流式架构逐渐成为主流交互范式，提高端侧交互的实时性和效率。
  • 算法压缩用于应对功耗和内存等硬件约束，主要手段包括：
    • 模型架构优化（如Edge MoE）；
    • 低比特量化；
    • 推理优化（如Attention效率优化、KV Cache优化、并行解码、Diffusion模型等）。

3. 硬件重构：算力、存力与散热协同升级

• 随着端侧AI功能向多模态和复杂化发展，硬件也在同步升级。
• 三星LPDDR6内存支持更高数据传输速率和内存带宽，同时在电路架构和电源管理方面进行系统性重构，实现约21%的能效提升。
• 三星Exynos 2600芯片引入High-k EMC材料优化热传输路径，热阻降低约16%，显著提升重载场景下的性能表现。
• 未来高通Snapdragon 8 Elite Gen 6等旗舰SoC平台或将实现算力、存储与功耗散热同步升级，为端侧AI提供更充足的硬件支撑。

关键信息

• 端云协同是AI入口重塑与硬件范式重构的核心驱动力。
• 云端模型发展聚焦于代码能力与多Agent体系，而端侧模型则注重多模态交互与算法压缩。
• 硬件层面，内存、算力与散热成为关键升级方向。
• 2026年国内模型厂商表现出强劲竞争力，性能逼近海外头部，价格快速下探，并释放出应用需求弹性。
• 风险提示包括：模型能力提升不及预期、端侧AI商业化落地节奏低于预期、终端硬件升级与需求释放不及预期。

行业数据概览

数据来源：Wind，东吴证券研究所；盈利预测源于东吴证券研究所

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