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AI手机行业深度研究报告：以5G硬件升级为例，AI终端亦有望带动硬件多环节价值量提升。AI 大模型迅速演进落地依赖终端，行业已进入硬件卡位阶段。大模型深度渗 透各生活工作场景，头部模型用户规模与 token 调用量均高速增长，技术上已 在图像分类、自然语言推理等多项基准测试中超越人类，模型规模扩大还催生 了理解人类指令的“涌现能力”。同时模型轻量化、硬件能效提升让端侧 AI 部 署门槛大幅降低，推理成本锐减，打破了对云端算力的依赖，推动 AI 技术规 模化普惠落地。AI PC、AI 眼镜、AI 手机等终端新品频出，其中字节跳动的豆 包 AI 手机、ola friend AI 耳机成为端侧 AI 标杆，实现本地智能交互与后台自 动化操作。大模型厂商也将硬件卡位定为核心战略，OpenAI、谷歌、阿里、腾 讯等科技巨头纷纷布局软硬一体生态，OpenAI 收购 IO 公司入局 AI 终端更加 速了行业迭代。目前 AI 终端品类增长势头强劲，2025 年 AI 眼镜销量迎来爆 发，生成式 AI 手机渗透率也持续提升，行业发展潜力巨大。

复盘 4G-5G 的升级历程，终端创新引领消费电子硬件多环节价值量提升。5G 通过引入网络切片架构与三大核心应用场景，以“高带宽、低时延、广连接” 三大特性彻底拉开了与 4G 体验的差距。用户体验的提升带来了渗透率的持续 增长，根据 Counterpoint Research 数据，截至 23Q4，全球 5G 手机累计出货量 已超过 20 亿部，实现这一里程碑用时不足 5 年；相比之下，4G 网络达到相近 渗透水平则耗时接近 6 年。我们以代表性机型复盘了其在 5G 渗透率提升过程 中的硬件变化，发现 5G 的升级带动了射频前端、基带、散热等环节升级，带 动相关环节价值量增长。具体而言：1）射频前端环节，5G 频段数量大幅提升， 带动滤波器、功率放大器、开关需求等数量增长，另外射频器件加速从“分立 器件”向“模组化”演进；2）基带芯片环节，5G 下行速率与信号处理需求对 基带芯片的算力提出更高要求，制程节点由 4G 时代常见的 7nm/10nm，持续 向 5nm/4nm 推进；3）散热环节，随着 SoC 算力与通信能力提升，芯片功耗和 发热水平大幅上升，叠加 5G 手机需兼容多频段通信、天线数量增加、内部空 间趋紧，热管与均热板（VC）等高效散热器件加速渗透。

以 5G 硬件升级为例，AI 终端亦有望带动硬件多环节价值量提升。端侧 AI 提 升用户体验，或有望带动出货量快速增长，根据 Canalys 预计 2025 年 AI 手机 渗透率将达到 34%。5G 时代的连接红利驱动了射频等环节的量价齐升，而 AI 终端的创新亦有望复刻这一升级路径，带动芯片、存储、散热、电池、射频等 环节的价值重构。具体而言：1）芯片环节，SoC 设计已从传统的 CPU/GPU 双 核驱动，转变为“CPU+GPU+NPU”明确分工的异构计算体系，明确了 NPU 在端侧 AI 中的主算力地位；2）内存环节，将大模型部署至本地会占用本地内 存，以 70 亿参数的 LLaMA 模型为例，在 4 位的情况下仍需占用最小 3.9G 内 存，从而驱动手机内存升级；3）电池环节，端侧 AI 带动整机功耗上升，为维 持智能手机续航，电池规格亦在持续升级，硅碳负极、半固态电池等技术渗透 率持续提升，有望带动电池能量密度持续增长；4）散热环节，由于芯片算力 提升，对应对散热的要求也会提升，但同时还要满足手机在重量、厚度等方面 的整体设计要求，带动石墨烯和 VC 均热板等渗透率增长；5）射频前端环节， 在复杂推理、多 Token 生成或超大模型调用等场景下，仍需通过端云协同完成 部分计算环节，对网络连接的吞吐能力与时延稳定性提出更高要求，WiFi 7、 5G-A 等技术或成为后续升级方向。