2026下半年AI手机战，端侧大模型先过续航关
在本站 Llama 3.2 7B 连续生成 512 tokens 的测试中，FP8 功耗较 INT4 高约 20%-30%。端侧助手要常驻，峰值 TOPS 还说明不了续航；原生加速、端云分工和散热更值得看。
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关键词：NPU算力
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前沿研究
iPhone 17 Pro跑端侧AI，快在哪又卡在哪
在iOS 26与iPhone 17 Pro上，Apple Intelligence处理摘要等本地任务已经足够快，但遇到图像、多步推理和跨应用操作，仍会受到云端依赖、发热与权限限制。
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AI 工具箱
AI手机别只盯着跑分看
OPPO在2025年世界人工智能大会展示了200 token/s端侧模型能力，也把AI手机的真实考题暴露出来：峰值速度之外，NPU调度、量化部署、发热控制和端云协同，才决定它能不能长期好用。
阅读全文端侧AI手机首发实测：骁龙8 Gen5运行14B模型的日常卡顿吗
搭载骁龙8 Gen5的旗舰机已上市，我们断网实测了一周14B参数模型的本地推理。响应7.8秒、续航缩水三成、发热可控但持久战会降频。本文给出速度、功耗和隐私的真实数字，并对比云端API，明确判断普通用户当前是否值得为端侧
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前沿研究
14B模型上手机，先看功耗这道坎
骁龙8 Gen 5让14B端侧AI推理成为可能，但热节流让算力大打折扣。实测数据显示，INT4量化、NPU-CPU混合调度与内存预分配，比单纯堆砌NPU算力更能实现可持续运行，这才是2026年端侧AI落地的关键。
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技术应用
端侧AI手机实战：骁龙8 Gen 5与鸿蒙NEXT的本地模型体验
2026年旗舰机NPU算力破百，但本地跑通7B-14B模型仍遇功耗与适配瓶颈。实测骁龙8 Gen 5与鸿蒙NEXT，对比云端API，拆解离线场景下的隐私与体验差异，给出购机与开发建议。
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前沿研究
端侧AI手机实测：NPU算力暴涨，但APP适配为何卡脖子
2026年旗舰机NPU算力突破100TOPS，但本地运行7B-14B模型仍卡顿、耗电。实测荣耀、小米、OPPO三款新机，解析芯片厂、手机厂商与APP开发者的三方博弈，并给出选购建议。端侧AI的爆发，最终不是算力军备竞赛能
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前沿研究
苹果把AI算力账单交给云端
Apple Intelligence 2.0把Siri推向更复杂的AI能力，也把端侧NPU的上限摆到台前。苹果选择本地小模型、私有云和Gemini协作，但硬件门槛、云端依赖和隐私边界都会影响用户体验。
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产业动态
库克的最后一次WWDC：Siri重构背后的10亿美元账单与算力妥协
WWDC 2026上，库克迎来了作为CEO的最后一场开发者大会。Siri虽迎来十五年来最大升级，但核心推理仍依托谷歌Gemini，每年花费约10亿美元。标准版iPhone 17因端侧算力瓶颈被挡在完整Apple Inte
阅读全文苹果M5芯片发布：iPhone 17将如何重塑端侧AI体验
M5芯片让GPU AI性能实现4倍跃升，为端侧运行70B大模型奠定硬件基础。iPhone 17 Pro将首发该体验，标准版无缘。本地推理不仅带来零边际成本的隐私安全，更是对抗云端API失控风险的终极防线。
阅读全文端侧AI手机2.0：NPU算力翻倍后，哪些App真正跑起来了？
2026年，端侧AI进入实效期。本文实测iPhone 19、小米16、华为Mate 70，对比本地笔记摘要、实时翻译与私密相册分类体验。揭示NPU算力提升后，隐私计算与离线可用性带来的真实差异，以及端侧应用开发的能效陷阱
阅读全文苹果M4 Ultra芯片实测：端侧运行300B参数模型真的可行吗
M4 Ultra凭借32核CPU和80核GPU及统一AI任务队列，理论上可加载300B量化模型，但内存带宽和散热仍是瓶颈。本文结合iPhone 19跑70B降频教训，分析M4 Ultra在超大规模模型部署中的真实能力与局
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