界面新聞記者 | 伍洋宇 陸柯言

界面新聞編輯 | 文姝琪

無論是手機廠商、運營商、云計算廠商、通信設備服務商，還是剛剛孵化不久的創業公司。只要來到MWC（世界移動通信大會）2025，每個人都得談點AI。 

終端廠商擁抱AI最為積極，落地也更加容易。例如在智能硬件上迅速添加一些AI功能，讓消費者先體驗，利用這個周期將AI手機、AI PC的用戶心智培養起來。

另一個吸引終端廠商的點是，相比起互聯網公司在各種高性能云端大模型上的比拼，他們更擅長的區域在于端側。 

端側AI無需依賴云端算力，成本更低，更能保證響應速度，生成質量的穩定，以及消費者用戶格外在意的個人隱私安全。由于產品更貼近消費者，終端廠商也更有機會在端側AI上做出差異化，例如結合用戶行為提供更具個性化的服務。 

正因如此，今年MWC期間，端側AI成為了各大終端廠商展示的一項重點。

積極擁抱端側AI

榮耀是擁抱AI最堅定的廠商之一。

在MWC2025，借著新任CEO李健首次公開亮相的時機，榮耀發布了“阿爾法戰略”，強調要從智能手機制造商向AI終端生態公司實現轉型。李健反復提及的關鍵詞，就是AI終端。

榮耀發布了基于GUI（Graphic User Interface/圖形用戶界面）的個人移動AI智能體、全生態文件共享技術AI Connection以及AiMAGE影像技術，均集中在用戶最容易感知的層面。例如，AI智能體能夠從日歷中理解用戶行程，并根據用戶習慣選擇適合的餐廳，并結合地理距離和交通狀況來決定晚餐時間。

另一家同樣“All in AI”的手機廠商是三星。在MWC展臺，“Galaxy AI”的標識存在感極強，甚至一度會讓你忽略“SAMSUNG”這個品牌本身。除了著重展示Galaxy S25系列的AI體驗之外，三星還展出了不少端側AI能力，例如在設備端AI實時語言翻譯功能，無需互聯網連接即可直接翻譯口語。 

聯想也是端側AI的堅定響應者。聯想集團董事長兼CEO楊元慶在接受媒體采訪時表示，算力增強和模型優化兩者帶來的疊加效應，有望在未來12個月讓端側AI實現3倍的整體性能提升。

為此，聯想正在大力推行能夠在本地部署大模型的AI PC。一名聯想展臺員工向界面新聞介紹，新款聯想ThinkBook 16P集成了一枚可單獨運行本地大語言模型的NPU，相當于將高計算量的任務從GPU轉移出去，提高本地運行效率。聯想還為其外接了一塊小顯示屏，用于呈現當模型運行時，NPU用量提升，但GPU毫無變化。

楊元慶認為，今天最好的端側AI能力承載在個人電腦上，產生最多數據的終端則是每個人的智能手機。聯想現階段到計劃是為二者做好連接和數據統一管理，未來用戶可以用個人AI PC的算力來處理自己的全部數據。他還預告，聯想下一代AI PC水平可媲美OpenAI o1-mini，而成本卻大幅降低。

小米同樣在全面擁抱AI。小米合伙人、集團總裁盧偉冰在MWC現場告訴界面新聞，AI正在全面參與小米眾多業務線，包括影像AI、通信AI、大家電AI（例如空調的智能風感檢測技術），以及汽車的智駕和智艙功能。今年MWC期間重點展示的小米15 Ultra，其中一大賣點是小米與徠卡合作的“小米模塊光學系統”，同樣來自于端側AI能力創新。

但盧偉冰對手機AI的發展并不過分樂觀。他認為，現階段僅加入AI功能的產品還很難稱之為真正的AI手機，AI手機仍然處于早期，其概念的成立取決于AI OS的成型。也就是說，只有從系統層重構用戶體驗才能夠實現從智能手機向AI手機的跨越——這還需要兩到三年的時間。

終端廠商的共識

今年以來，推動端側AI進步的一個重要指征是DeepSeek-R1。它打破了高性能推理模型的成本桎梏，且開源，使得這類模型也能夠部署在像手機這樣的消費電子產品上，并且成本大幅降低。

國內主流手機廠商對接入DeepSeek-R1的響應都頗為積極，也開始嘗試將DeepSeek-R1部署在本地。不過，當前的手機芯片配置還難以支持滿血版DeepSeek-R1（670B）的本地部署，僅能夠支持10B（10億參數）以下的蒸餾版本。這顯然不是最佳方案，因為蒸餾也會在很大程度上損失推理能力。

無論從手機芯片算力水平還是端側模型性能來看，端側AI都還有很大的提升空間。楊元慶的觀點是，“端側智能絕對取代不了云上的智能”。他認為，基礎模型打底追求AGI，需要基于全網數據預訓練，還涉及后訓練階段以及種種工程優化，其中對算力的巨大需求，是端側難以實現的。

手機廠商正在嘗試的一個方向是，開發精品小模型，或針對主流功能做定向優化，從而減輕算力負載。 

例如在通話總結、文檔概要等高頻場景中，vivo藍心3B端側模型（30億參數）通過模型壓縮和精度恢復技術，實現了端側運行且功耗降低46%。

榮耀則在去年推出了兩項端側AI功能嘗試：AI離焦護眼技術和AI換臉檢測技術。通過端側AI能力，AI換臉檢測可自主識別用戶視頻通話中的畫面要素，如果檢測到視頻內容存在AI換臉，將向用戶發出風險提醒。

在MWC上，主動談論DeepSeek的廠商并不多。相比起紛繁復雜的第三方大模型，終端廠商更愿意強調自身的模型能力。他們的共識是，對第三方模型抱有歡迎態度，但底層還是要堅持自研，這也是未來手機廠商在AI上做出差異化體驗的關鍵。

背后有三個原因。一方面，云端算力成本過高，自研模型能夠承接部分高頻次用戶場景，緩解成本壓力；另一方面，廠商自研模型主要聚焦用戶意圖理解與多模態場景串聯，例如通過傳感器數據預判需求，這正是DeepSeek-R1這類通用推理模型的盲區；第三，保護用戶隱私，承載健康監測、支付驗證等敏感數據。

更確定的未來趨勢是，終端廠商通過自研模型實現實時場景感知與交互設計，復雜計算則交由專業大模型處理，核心競爭力在于芯片-模型-傳感器的全鏈路整合。至此，端側AI的競爭方向也更加明確：終端廠商要想爭奪這片新戰場的主導權，需要做的不僅是單點突破，而是構建軟硬件一體的全鏈路生態體系，實現真正的系統重構。