AI大模型迅速演进落地依赖终端，行业已进入硬件卡位阶段。大模型深度渗透各生活工作场景，头部模型用户规模与token调用量均高速增长，技术上已在图像分类、自然语言推理等多项基准测试中超越人类，模型规模扩大还催生了理解人类指令的“涌现能力”。同时模型轻量化、硬件能效提升让端侧AI部署门槛大幅降低，推理成本锐减，打破了对云端算力的依赖，推动AI技术规模化普惠落地。AI PC、AI眼镜、AI手机等终端新品频出，其中字节跳动的豆包AI手机、ola friend AI耳机成为端侧AI标杆，实现本地智能交互与后台自动化操作。大模型厂商也将硬件卡位定为核心战略，OpenAI、谷歌、阿里、腾讯等科技巨头纷纷布局软硬一体生态，OpenAI收购IO公司入局AI终端更加速了行业迭代。目前AI终端品类增长势头强劲，2025年AI眼镜销量迎来爆发，生成式AI手机渗透率也持续提升，行业发展潜力巨大。

复盘4G-5G的升级历程，终端创新引领消费电子硬件多环节价值量提升。5G通过引入网络切片架构与三大核心应用场景，以“高带宽、低时延、广连接”三大特性彻底拉开了与4G体验的差距。用户体验的提升带来了渗透率的持续增长，根据Counterpoint Research数据，截至23Q4，全球5G手机累计出货量已超过20亿部，实现这一里程碑用时不足5年；相比之下，4G网络达到相近渗透水平则耗时接近6年。我们以代表性机型复盘了其在5G渗透率提升过程中的硬件变化，发现5G的升级带动了射频前端、基带、散热等环节升级，带动相关环节价值量增长。具体而言：1）射频前端环节，5G频段数量大幅提升，带动滤波器、功率放大器、开关需求等数量增长，另外射频器件加速从“分立器件”向“模组化”演进；2）基带芯片环节，5G下行速率与信号处理需求对基带芯片的算力提出更高要求，制程节点由4G时代常见的7nm/10nm，持续向5nm/4nm推进；3）散热环节，随着SoC算力与通信能力提升，芯片功耗和发热水平大幅上升，叠加5G手机需兼容多频段通信、天线数量增加、内部空间趋紧，热管与均热板（VC）等高效散热器件加速渗透

以5G硬件升级为例，AI终端亦有望带动硬件多环节价值量提升。端侧AI提升用户体验，或有望带动出货量快速增长，根据Canalys预计2025年AI手机渗透率将达到34%。5G时代的连接红利驱动了射频等环节的量价齐升，而AI终端的创新亦有望复刻这一升级路径，带动芯片、存储、散热、电池、射频等环节的价值重构。具体而言：1）芯片环节，SoC设计已从传统的CPU/GPU双核驱动，转变为“CPU GPU NPU”明确分工的异构计算体系，明确了NPU在端侧AI中的主算力地位；2）内存环节，将大模型部署至本地会占用本地内存，以70亿参数的LLaMA模型为例，在4位的情况下仍需占用最小3.9G内存，从而驱动手机内存升级；3）电池环节，端侧AI带动整机功耗上升，为维持智能手机续航，电池规格亦在持续升级，硅碳负极、半固态电池等技术渗透率持续提升，有望带动电池能量密度持续增长；4）散热环节，由于芯片算力提升，对应对散热的要求也会提升，但同时还要满足手机在重量、厚度等方面的整体设计要求，带动石墨烯和VC均热板等渗透率增长；5）射频前端环节，在复杂推理、多Token生成或超大模型调用等场景下，仍需通过端云协同完成部分计算环节，对网络连接的吞吐能力与时延稳定性提出更高要求，WiFi 7、5G-A等技术或成为后续升级方向。