[东吴证券]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

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:memo: 作者： | :date: 发布时间：Thu, 26 Feb 2026 16:00:00 GMT

[东吴证券] 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

:page_facing_up: 摘要

随着AI技术的演进，大模型的评价体系正从单纯的指标竞赛转向实际任务的完成能力。产业趋势呈现出**“云端模型追求推理深度与交互速度”与“端侧模型追求协同效率与硬件适配”**的双向演进。这种变化正在深度重构电子行业的硬件范式，驱动算力、存力及散热组件的全面升级。

:globe_with_meridians: 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的源头变量，其发展重心正发生深刻偏移：

  • 评价体系重构： 核心指标由单一能力转向**“任务达成率”。自2026年（预测期）起，海外头部厂商密集布局代码能力与多Agent（智能体）体系**。
  • 双能力栈演进：
    • 低延迟交互（如OpenAI Codex-Spark）： 追求交互式AI的即时体验，支持随时打断与快速迭代。
    • 长链复杂推理（如Claude 4.6）： 通过提升上下文长度，提高高价值复杂任务的成功率，带动推理侧算力消耗中枢持续上移。
  • 趋势判断： **“快交互+长推理”**将成为通用型Agent的主流方向。
  • 国内市场现状： 国内模型呈现**“性能逼近海外、价格快速下探”**的特征，应用侧需求弹性开始释放，为端侧模型提供了验证模板。

:mobile_phone: 端侧模型：端云协同下的效率优化与压缩

端侧模型并非替代云端，而是通过协同架构实现闭环：

  1. 分工明确的协同模式：
    • 端侧： 处理高频、轻量、强隐私任务。
    • 云端： 执行重推理、长生成、高算力任务。
  2. 核心演进维度：
    • 多模态交互： 全双工流式架构成为主流，通过Token压缩技术解决带宽与算力约束，实现零延迟交互。
    • 算法侧压缩： 利用Edge MoE架构、低比特量化、KV Cache优化等手段，将推理计算与存储开销降至最低，以应对硬件功耗瓶颈。

:gear: 硬件重构：算力、存力与散热协同升级

AI功能的深化直接倒逼硬件规格进入新一轮增长周期：

  • 整机AI功能演进：
    • 2024年： 以图像消除、文本摘要等低门槛高频场景为主。
    • 2025年： 加速向生成式多模态创作延展，并向操作系统底层渗透，竞争重点转向系统级整合深度。
  • 存储侧升级： 三星 LPDDR6 产品实现了系统性重构，在提供更高带宽的同时，能效较上一代提升约 21%。
  • 散热侧突破： 三星于 2025年12月19日 发布 Exynos 2600 芯片，首次引入 High-k EMC材料，使热阻较前代降低约 16%，显著缓解了AI推理时的发热降频问题。
  • 未来展望： 随着高通 Snapdragon 8 Elite Gen 6 等下一代平台发布，算力、存储与功耗散热将同步升级，支撑更复杂的端侧多模态应用。

:light_bulb: 结论

端云协同已成为AI产业落地的必然路径。云端模型不断突破逻辑推理上限，端侧模型则通过算法压缩与多模态交互优化，驱动硬件向**“高性能、低功耗、高带宽”方向重构。具备系统级整合能力**的整机厂商及核心零部件（SoC、存储、散热材料）供应商将迎来显著的增长机遇。

:warning: 风险提示

  1. 模型能力提升不及预期： 若模型逻辑推理或交互能力进展缓慢，将影响用户体验。
  2. 商业化落地节奏缓慢： 端侧AI的盈利模式尚需市场进一步验证。
  3. 硬件升级需求不及预期： 宏观经济或换机周期波动可能抑制终端硬件的更新换代。

:light_bulb: 延伸阅读
研报PDF原文链接