一、AI手机发展背景与市场空间

1.1 手机智能化演进路线图

手机智能化历经操作系统引入（诺基亚塞班）、触控交互创新（2007年iPhone）、AI技术早期探索（2017年双摄+AI计算单元）三大阶段，目前正进入以AI手机为代表的第四阶段——大语言模型装进手机，人机交互革新、多模态能力提升、AI智能体孕育。

1.2 智能手机市场出货量变化

全球智能手机出货量在2016年左右达顶峰后逐步回落，主要因性能创新斜率下降、换机吸引力减弱。AI手机凭借端侧大模型部署、多模态交互、智能体等新特性，有望开启新一轮换机周期，为存量市场带来新增长动能。

1.3 AI手机的特征

AI手机具备四大特征：支持AI大模型端侧部署（本地运行生成式AI任务）、具备多模态能力（文本/图像/语音多输入输出）、更强大的交互能力（自然直观快速响应）、拥有强大算力硬件平台（NPU算力>30TOPS，支持Stable Diffusion及大语言模型端侧运行）。

1.4 全球AI手机销售量及预测

据赛迪顾问预测，2024年AI手机出货量预计达1.5亿部（占全球智能手机总出货量13%），2023年仅约5000万部。到2027年，全球AI手机销售量有望超5.9亿部，占全球智能手机总出货量比重超50%，三年间渗透率从13%跃升至50%以上。

二、手机大厂AI布局与端侧大模型

2.1 中国智能手机市场份额变化情况

中国手机市场前六集中度超九成（2024Q3合计94.6%），苹果、小米、华为、荣耀、vivo、OPPO为主要厂商。华为市场份额从2022Q4的9.5%提升至2024Q3的16.4%，增长最为显著；vivo以19.2%位居第一，小米15.6%稳步增长，苹果从23.7%降至13.5%。

2.2 AI手机生态系统及主要参与者

AI手机生态系统涵盖芯片组、操作系统、大模型、用户界面到整机设备。苹果、谷歌、三星等全球厂商以及荣耀、OPPO、小米、vivo等中国厂商均走在将生成式AI功能集成到设备的前列，形成从芯片到应用的全产业链布局。

2.3 主流手机厂商推出的端侧大模型

苹果MMI（270M/450M/1.1B/3B参数，30B云端）、谷歌Gemini（1.8B/3.25B端侧）、华为盘古（100B云端）、小米MiLM（1.3B/6.4B）、荣耀YOYO（3B/1B）、OPPO AndesGPT（7B端侧，1800B云端）、vivo蓝心（3B端侧，1750B云端）。端侧大模型参数量级基本达70亿，未来有望进一步增长。

2.4 本地大模型参数预计逐年增长

据Counterpoint Research预测，本地大模型参数上限将在2024年增长至130亿，2025年进一步增至170亿。参数增长将赋予AI手机更强的语义理解、情境感知、长文本生成、高分辨率图片生成及多模态能力。

2.5 手机厂商AI大模型布局和典型终端一览

华为鸿蒙NEXT+盘古大模型（小艺超级智能体）、vivo OriginOS+蓝心大模型（超700种手机功能）、荣耀MagicOS+魔法大模型（服务找人）、OPPO ColorOS+AndesGPT（四大AI特性）、苹果iOS+Apple Intelligence（五重特性：强大/直觉/完整/个人/私人），各厂商端侧大模型及应用相继落地。

三、AI部署推动算力与存储芯片升级

3.1 现代SoC在单个DIE中集成多个处理器以实现异构计算

AI应用对端侧部署提出功耗散热受限、固定硬件难以完成任务等挑战，异构计算成为重要解决方案。现代SoC集成CPU（擅长顺序控制即时性）、GPU（适合并行计算数据流处理）和NPU（擅长标量/向量/张量数学运算），实现最佳应用性能、能效和电池续航。

3.2 智能手机AI峰值算力

旗舰智能手机芯片AI算力已增长20倍，Counterpoint Research预测2025年旗舰手机芯片峰值AI算力将达60TOPS以上。NPU专为AI工作负载设计，随着LLM和LVM等生成式AI出现，对计算能力和内存数据传输效率提出更高要求。

3.3 按智能手机处理器供应商划分的出货量份额

2024Q3联发科出货量1.193亿台（市占38%）保持领先，高通位居第二。华为海思同比增长211%，是增长最快的处理器厂商，主要得益于华为中端手机引入麒麟SoC。按出货收入计，苹果以41%市占率排名第一，旗舰AI手机SoC在价值端主导市场。

3.4 LPDDR5/5X占Mobile DRAM位元出货量比例

据TrendForce集邦咨询预测，LPDDR5/5X将贡献2024年Mobile DRAM位元出货量的50%，2025年进一步提升至60%。LPDDR5与上一代LPDDR4X相比，容量和速率均提升50%（达12Gb和6400Mbps），功耗降低30%，并支持实时纠错。

四、AI手机应用场景与产业链投资机会

4.1 AI手机应用场景

AI手机赋能购物（简化流程）、摄影（智能优化）、日程管理、健康生活、内容创作（文生文/图/音/视频）、教育（个性化学习）、安全防护等场景。在内容创作领域可快速生成文章/音乐/视频，在健康监测领域可提供定制化建议和预警。

4.2 传统手机产业生态与AI手机产业生态对比

传统生态为芯片-操作系统-自有应用-APP生态四层结构，AI手机生态升级为混合算力供给生态、大模型生态、智能体生态、原生化服务组件生态四层。AI手机有望带动算力供给、大模型部署、智能体应用、原生服务等各环节迭代升级。