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（来源：雷科技）
过去一年时间里，手机厂商在AI方面的动作越来越密集，荣耀YOYO接入更多第三方智能体，实现系统层与应用层的AI能力对接；华为小艺只需一句指令便能在应用间穿梭，帮你完成一些任务。
尽管这些AI能力愈发强大，但如果把这些功能拆开来看，会发现一个很现实的情况，本质上，这些AI依然需要联网才能使用。也就是说，手机AI仍困在端云协作的阶段，还未进一步。
近期，X平台Semi-retired-ing透露，三星将在即将发布的Galaxy S26系列上准备一套能够在本地运行的大模型，用于实现大部分AI功能。这套大模型甚至拥有高级权限，能在必要时清除内存，留出更多空间，以确保随时响应用户的需求。
（图源：Oneleaks）
展开剩余85%实际上，三星在2023年就曾展示过一套名为“高斯”的本地大模型，也曾被指出这套模型已经在Galaxy S25系列里预装。但不知出于何种原因，三星一直在力推Google的Gemini，几乎未再提及“高斯”。直到近期，三星的本地大模型才被重新提及。
在大多数厂商仍然以云端为主的阶段，三星为何要尝试把模型真正放进手机里？是希望通过这种方式“弯道超车”？还是移动端已经拥有了本地部署大模型的能力？无论答案是什么，我们只知道，手机AI的新阶段即将拉开帷幕。
如果三星真的要将大模型部署在本地，是否说明手机AI要开始放弃端云协同的策略，转向纯本地部署了？事实上，这在短期内可能并不会实现。
端云协同在当前的手机AI里，是几乎完美的方案。云端承担的是模型规模、复杂推理和快速迭代的任务，背后的优势自然是云服务器拥有更充足的算力资源，也更方便进行模型更新、统一治理和安全审查。而端侧负责对接用户的第一道指令，像是唤醒、语音识别、基础意图判断，然后把复杂请求转交给云端完成。
这种分工逻辑，对于偶尔用用AI的用户而言，其实没什么问题。查一条信息，哪怕多等一两秒，也不会明显影响体验；对厂商而言，这种模式还不会多占用手机的资源，哪怕是性能稍差一些的手机也能使用。而三星Galaxy S26系列内置大模型这套策略，大概率不会开放给旧机型，这就是区别。
（图源：三星）
但问题在于，这套逻辑的前提是，AI的使用频率不会太高。随着手机AI的发展方向逐渐清晰，厂商的目标已经不再是“帮你回答问题”，而是“替你完成操作”。AI不再只是对话窗口，而是开始尝试理解屏幕内容、拆解任务目标、规划执行路径，最终形成完整的AI Agent链路。
一旦AI进入这种高频、连续、系统级的交互场景，端云协同的短板就会被迅速放大。例如在弱网环境下，云端响应延迟会让操作出现明显断点；在连续指令场景中，网络中断就可能让整个流程停在原地。对于用户来说，效率低下是很难被接受的。
也正因为如此，近期厂商开始频繁讨论“端侧大模型”，并不意味着它们要彻底抛弃云端，而是希望把更多即时判断和关键决策留在设备本身。端云协同显然是这个阶段里的最优解。
既然端云协同有缺点，那么为何本地大模型很难在手机端落地呢？其实倒也不是并不是厂商不愿意尝试，而是受限条件过于明确。
首先是硬件约束。内存、算力和功耗，是端侧AI的三个核心条件。哪怕模型规模不算夸张，只要需要常驻后台，就会对系统资源形成持续占用，光是内存这个条件，甚至迫使苹果提升了iPhone的内存空间。
其次是稳定性和维护成本。云端模型可以快速迭代、即时修复错误，而本地模型一旦部署，优化节奏就只能依赖系统更新。对于系统级AI而言，这意味着更高的风险，也更高的测试成本。
（图源：Oneleaks）
但2025年的变化在于，芯片能力大幅提升，让手机纯端侧大模型几乎要成为现实。
以第五代骁龙8至尊版为例，高通披露其Hexagon NPU在本地生成式任务中，已经可以实现约200 token/s级别的输出速度。这个指标的意义在于，端侧模型已经能够进行连续、自然的语言生成，这种连续性，是AI执行复杂交互指令的前提条件。
同样地，联发科天玑9500在NPU 990上引入了更激进的能效设计。按照官方说法，在 3B 规模的端侧模型上，其生成效率提升的同时，整体功耗还有明显下降。这意味着端侧模型不再只是“能跑一次”，而是开始具备更现实的常驻可能。
搭载最新一代旗舰芯片的新机们，或多或少都已经利用好了芯片算力提升带来的红利，推出了各种AI交互功能。比如荣耀的YOYO智能体，在Magic8 Pro上已经能够支持多达3000+场景的自动任务执行。
但即便如此，用纯端侧AI去实现复杂任务，还是有一定难度。
就连被爆料内置本地大模型的Galaxy S26，也需要通过定期清理系统资源，才能确保模型常驻运行。这本身就说明，完全依靠端侧模型去承载复杂 AI 任务，在短期内仍然不现实。
从目前主流厂商的选择来看，端云协同仍然是最稳妥的方案。
以华为为例，小艺依然是国内系统级AI助理中完成度最高的一套方案，覆盖语音交互、系统控制、跨设备协同等多个维度。但即便如此，其核心架构依然是典型的端云协同——端侧负责感知和基础理解，云端承担复杂推理。
这并不是厂商“做不到端侧”，而是一个更现实的取舍问题。当AI开始深度介入系统和服务层，稳定性、效率和资源控制，始终比激进部署更重要。
与此同时，今年最引人关注的变化，其实是AI开始尝试接管“操作权”，豆包手机助手却尝试了把大模型能力前移到手机交互层，让AI不只是回答问题，而是直接理解屏幕内容、规划操作路径，甚至模拟用户完成跨App行为。这种模式，瞬间让整个行业沸腾。
（图源：豆包手机助手）
不过，豆包手机助手、华为小艺、荣耀YOYO、小米超级小爱等一系列开启了“自动驾驶”的手机AI，本质上代表着一个前进的方向，正如前文所说的，这是下一阶段的AI手机必须掌握的技能。
无论如何，端侧大模型并不会在短时间内彻底改变手机AI的整体方向。无论是三星、华为，还是国内几家主流厂商，当前的选择都是端云协同的方案。
毕竟手机并不是为大模型而生的设备，这使其必须在性能、功耗、稳定性和安全之间找到平衡点。一旦AI开始深度介入系统操作，就不能让用户的体验出现问题，这也是为什么厂商不会贸然跟进。
从这个角度看，端侧大模型可能不会成为手机发布会上的“爆点”，但将会悄然抬高旗舰机的技术门槛，让有端侧和仅云端的AI手机在AI功能实现的体验上出现差距。而这个分水岭，或许就在不久的将来就会到来。
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