手机厂商讲端侧AI时，通常会先讲模型、芯片和系统能力。散热很少站在发布会中心，但它决定了这些能力能不能长时间跑下去。
东吴证券研究所 2025 年 3 月 18 日发布的《电子行业深度报告 AI 终端变革之散热：性能跃升驱动散热系统升级》把问题说得很直接：AI 终端性能提升，会推动散热系统升级。这个判断并不难理解。端侧AI要在手机本地完成识别、生成、总结、修图等任务，芯片负载时间被拉长，热量也就不再只是游戏场景里的问题。
散热不再只是“玩游戏才需要”
过去手机发热的典型场景比较清楚：高帧率游戏、长时间录像、导航、快充。端侧AI加入后，负载形态变了。
本地大模型推理、AI修图、语音助手持续理解上下文，都可能让SoC在较长时间内保持较高负载。用户看到的是回复速度、识别速度和机身温度；开发者更关心的是，模型能不能稳定跑完，系统会不会因为温度上升而降频。
投资界和信息化观察网在 2024 年 7 月引用德邦证券研报观点称，在端侧AI算力加码的情况下，散热对AI性能的稳定性及可靠性起到直接决定性作用，散热材料及部件在AI终端中的增量应用已经逐步显现。这个说法比“散热赛道爆发”更值得看：它指向的是手机内部设计的变化，而不只是一个概念。
先动起来的，还是石墨和VC均热板
从量产确定性看，手机散热升级最先绕不开石墨材料和VC均热板。
财联社曾提到，AI手机石墨层或需要增厚、材料升级，从而带动价值量提升。报道还提到市场消息称，苹果可能会在 iPhone 16 机型上改用石墨烯散热器和金属电池外壳，以促进更好的散热。这里要注意两个词：一个是“或需要”，一个是“市场消息称”。它说明方向正在被产业链讨论，但不等于所有旗舰机都已经全面切换到石墨烯方案。
石墨材料的优势在于成熟、轻薄、适合在手机有限空间内铺展热量。VC均热板则更像一个热量搬运层，把芯片附近的热集中区尽快摊开，避免局部温度过高。对旗舰机来说，这类方案的吸引力不只是散热效果，也包括供应链成熟度和结构可控性。
端侧AI带来的变化，是让这些原本服务于游戏和影像的散热配置，有了新的解释空间。以前厂商说“大面积VC”主要面向游戏玩家；现在同一套硬件，也可以服务本地AI推理、影像生成和多任务处理。
石墨烯、液冷、相变材料：热度高，但普及程度不同
石墨烯液冷和相变材料听起来更像“下一代方案”。它们确实出现在不少行业讨论里。
YouTube 频道“之乎者也说财经”在 2025 年 3 月 28 日发布的视频中，把VC均热板、液冷系统、相变材料、液态金属等都放进AI终端散热的讨论框架里。这个框架有参考价值：算力提高后，单一散热材料很难覆盖所有场景，复合散热会变得更重要。
但如果说它们已经在所有旗舰机上普及，就过头了。
液冷在手机里并不是新词，游戏手机早就用它做过差异化表达。问题在于，主动液冷、微型泵、复杂循环结构要放进普通旗舰机，需要同时解决厚度、可靠性、噪声、成本和维修问题。旗舰机内部空间本来就紧张，摄像头、电池、无线充电线圈、天线都在抢位置，散热模组不可能无限加大。
相变材料的逻辑也很清楚：材料在特定温度区间吸收或释放热量，用来缓冲温度波动。它适合处理短时高负载，但能否大规模进入主流手机，还要看材料稳定性、封装方式和整机结构配合。现阶段更稳妥的说法是：相变材料正在成为AI终端散热升级中的备选方向之一，而不是已经全面取代传统导热材料。
手机厂商真正要解的是“持续性能”
端侧AI对散热提出的要求，不只是峰值温度低一点。
用户使用AI功能时，最容易感知的是两件事：一是机身烫不烫，二是功能会不会越用越慢。后者往往与热节流有关。芯片温度上升后，系统为了保护元件会降低频率，模型推理速度、图像处理速度、连续对话响应都会受到影响。
这也是为什么散热材料升级会和AI手机绑定在一起。手机可以在发布会展示一次很快的AI生成，但日常使用更看重连续表现。一次生成快，不代表十分钟后仍然快；短时间不烫，也不代表长负载下温控稳定。
对开发者来说，这个问题更实际。端侧模型部署不能只看芯片算力，还要看不同机型的温控策略。有些机型会优先维持手感温度，有些机型可能更愿意释放性能；同样的模型、同样的量化方案，跑在不同手机上，稳定性可能不一样。
别把“散热升级”理解成单项材料竞赛
把AI手机散热简单归结为“石墨烯赢了”或“液冷要普及”，都不准确。
更可能出现的是组合方案：石墨片负责大面积扩散，VC均热板负责快速摊平热源，导热凝胶或其他界面材料负责填补结构间隙，部分高端机型再尝试相变材料、液冷系统等方案。不同厂商的选择，取决于机身厚度、电池容量、影像模组、成本和定位。
这也是东吴证券报告标题里“散热系统升级”几个字值得注意的地方。升级的不是某一种材料，而是一整套热管理设计。端侧AI只是把这个问题提前暴露出来。
买手机和做应用，都该看温控表现
普通用户不需要记住每一种材料的导热机理，但可以关注两个细节：一是长时间使用AI影像、语音助手、游戏和录像时机身是否明显发热；二是连续使用后功能响应有没有变慢。
开发者要看得更细一些。端侧AI应用如果依赖持续推理，就应该在真实手机上做压力测试，而不是只看芯片参数。模型大小、推理频率、后台任务、用户交互间隔，都可能影响热积累。必要时，应用需要给设备留出冷却窗口，或者在高温状态下降低推理频率。
端侧AI让手机重新变成一个热设计问题。石墨层增厚、VC均热板、液冷系统、相变材料都不会单独决定胜负，但它们会一起决定一件事：AI功能能不能从演示走向日常使用。
