电子行业深度报告：端云协同驱动AI入口重塑与硬件范式重构

端云协同驱动AI入口重塑与硬件范式重构 2026年02月27日 增持（维持） 证券分析师陈海进执业证书：S0600525020001chenhj@dwzq.com.cn ◼云端模型：能力边界外扩与成本重构并行。云端大模型作为端侧AI能力演进的源头变量，其评价体系正在从单纯能力指标转向能否真正把任务完成。基于这一目标，2026年以来海外头部厂商正围绕代码能力与多Agent体系展开密集布局。代码模型方面，智能体时代的推理需求正沿着长链复杂推理与实时交互两大优化方向同步演进，以OpenAI的Codex-Spark为代表的低延迟优先型Agent追求交互式AI智能体的低延迟体验，让开发者能在模型生成途中随时打断、纠偏并快速迭代；Claude 4.6为代表的长链复杂推理型Agent通过提高上下文长度，推动AI在高价值复杂任务中的成功率改善，并有望带动推理侧算力消耗中枢持续上移。我们判断未来一段时间内，“快交互+长推理”双能力栈将成为通用型Agent的重要演进方向。多智能体框架亦加速走向主流架构选择，有望成为下一阶段Agent化落地的重要产业趋势。与此同时，春节期间国内模型厂商同步密集更新，呈现出“性能逼近海外头部、价格快速下探”的特征，同时应用侧需求弹性开始释放，云端模型能力的验证为端侧模型提供可参考模板。 相关研究 《AI基建，光板铜电—GTC前瞻Serdes，Rubin Ultra&CPO交换机详解》2026-02-25 ◼端侧模型：端云协同主线下的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、长生成和高算力任务经端侧打包与调度后上云执行。当前端侧模型的演进方向可以归纳为两个核心维度：1）多模态能力为端侧模型关键竞争要点，端侧为多模态零延迟交互方面的理想技术实现路径，当前全双工流式架构逐渐成为主流交互范式；伴随多模态token压缩技术环节带宽和算力约束，提高端侧交互的实时性和效率。2）算法侧压缩主要用于对抗功耗和内存等硬件约束，目前主要通过模型架构优化（Edge MoE和其它替代架构）、低比特量化和推理优化（包括Attention效率优化、KV Cache优化、并行解码和Diffusion模型等）等算法手段将推理时计算和存储的开销压缩至最低。 《2026年端侧AI产业深度：应用迭代驱动终端重构，见证端侧SoC芯片的价值重估与位阶提升》2026-02-23 ◼端侧模型牵引硬件重构：算力、存力与散热协同升级。从整机AI功能看，2024年行业整体仍以高频刚需场景为切入点，重点围绕图像消除、文本摘要等低门槛功能；进入2025年，厂商明显加速向多模态创作能力延展，覆盖语音、生成式图像等更复杂交互形态，并进一步向操作系统底层渗透。整机AI竞争正从功能数量比拼，转向多模态体验与系统级整合深度的综合较量。在整机级AI能力向多模态等方向升级的背景下，端侧核心部件也正围绕内存与功耗等制约端侧体验的关键变量上进行新一轮升级。在存储侧，三星LPDDR6产品在支持更高数据传输速率和内存带宽的情况下，还从电路架构到电源管理进行了系统性重构，使LPDDR6在保持高速性能的同时，实现较上一代约21%的能效提升。在散热侧，三星于2025年12月19日发布Exynos 2600芯片，首次在移动SoC中引入High-k EMC材料优化热传输路径，使热阻较Exynos 2500降低约16%。在重载场景（如游戏与端侧AI推理）下，持续性能表现显著提升，有效缓解以往因发热导致的降频节流问题。展望未来，高通Snapdragon 8 Elite Gen 6等下一代旗舰SoC平台或将实现算力、存储与功耗散热同步升级，为端侧AI功能进一步复杂化、多模态化及持续运行提供更充足的硬件支撑空间。 ◼风险提示：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。 内容目录 1.1.海外：大模型加速迭代，Agent能力边界持续外扩..............................................................41.2.国内：性能快速追赶+性价比优势扩大，带动需求加速释放..............................................6 2.1.范式收敛：端云协同成端侧模型主流...................................................................................102.2.多模态：端侧实时交互与执行闭环的关键能力...................................................................112.3.模型算法优化：效率优化与能力压缩...................................................................................112.3.1.模型架构：MoE在端侧受限于内存瓶颈，EdgeMoE与新架构并行探索..............112.3.2.低比特量化：4-bit为行业标准配置，2-bit等更低精度量化技术探索中...............122.3.3.推理优化：Attention效率、KV Cache管理与并行解码重塑端侧体验上限...........13 3.端侧模型牵引硬件重构：算力、存力与散热协同升级................................................................15 3.1.整机AI功能：从单点功能走向多模态与系统级整合........................................................153.2.端侧算力方案升级：存储、算力与散热协同演进...............................................................15 图表目录 图1：2026年以来海外大模型重要发布事件汇总..............................................................................4图2：头部厂商推理模型在低延迟响应与长链推理两大方向上同步演进.......................................5图3：Grok 4.20四大Agent角色分工..................................................................................................6图4：2026年以来国内大模型重要发布事件汇总..............................................................................7图5：国产大模型对标性能相近的海外模型时，价格优势更加突出...............................................8图6：智谱上调Coding Plan定价约30%..........................................................................................9图7：MiniMax Agent发布后关注度快速升温....................................................................................9图8：Google Gemma模型家族拓展垂直专精小模型矩阵..............................................................10图9：面壁智能MiniCPM系列模型发布时间线..............................................................................11图10：Liquid AI端侧模型以小参数实现更高性能表现..................................................................12图11：英伟达Nemotron-3模型在MoE上的创新突破...................................................................12图12：模型量化方案的性能分析与核心应用场景对比...................................................................13图13：Diffusion LLM原理示意图.....................................................................................................14图14：主要智能手机厂商AI功能推出时间表................................................................................15图15：LPDDR6通过根据使用环境微调工作电压来优化能源效率..............................................16图16：三星Exynos 2600芯片引入HPB技术..................................................................................16 1.云端模型：能力边界外扩与成本重构并行 1.1.海外：大模型加速迭代，Agent能力边界持续外扩 云端大模型作为端侧AI能力与架构演进的源头变量，2026年以来正围绕智能体、多模态与成本优化进入新一轮加速迭代期。从产业演进路径看，端侧模型并非孤立发展，其能力边界、架构形态与成本曲线，本质上由云端大模型的技术前沿所锚定。 我们认为，2026年大模型竞争范式从算力和参数竞赛加速转向以ROI为核心的任务能力比拼，代码模型因而成为海外厂商兑现模型生产力与Agent落地能力的核心突破口。在这一框架下，一方面，代码作为Agent工具调用与系统操作的通用语言，是连接模型智能与数字世界执行力的理想接口，推动模型从对话式助手升级为具备执行闭环能力的操作型Agent；另一方面，多Agent架构亦加速向产品化与C端场景渗透，通过自我校验与任务拆解机制，显著强化复杂任务的闭环完成能力。在二者协同演进下，大模型正由对话式助手升级为操作型智能体。 代码模型方面，智能体时代的推理需求正沿着长链复杂推理与实时交互两大优化方向同步演进。 ➢低延迟路线（交互型Agent）。以OpenAI的Codex-Spark为代表，追求交互式AI智能体的低延迟体验，展现出的“近乎即时”（每秒超1000 tokens）响应速度，让开发者能在模型生成途中随时打断、纠偏并快速迭代。我们认为这种高度实时的交互形态体现了“一个人即一个开发团队”的产品叙事上，显著强化了用户的掌控感。我们判断该类低延迟路线在需求侧或契合独立开发者、小型工作室及个人高频生产场景，有望形成高黏性的使用闭环。 ➢长链复杂推理路线（任务型Agent）。Claude 4.6在长链复杂推理上取得进展：提出了一百万Token长上下文的工程设计，使多个Agent能够在统一上下文中处理大规模代码库、长周期财务数据及历史交互记录。我们认为这一设计有 助于在金融、法律等对长文本