ge MoE和其它替代架构)、低比特量化和推理优化(包括Attention效率优化、KV Cache优化、并行解码和Diffusion模型等)等算法手段将推理时计算和存储的开销压缩至最低。  端侧模型牵引硬件重构：算力、存力与散热协同升级  从整机AI功能看，2024年行业整体仍以高频刚需场景为切入点，重点围绕图像消除、文本摘要等低门槛功能；进入2025年，厂商明显加速向多模态创作能力延展，覆盖语音、生成式图像等更复杂交互形态，并进一步向操作系统底层渗透。整机AI竞争正从功能数量比拼，转向多模态体验与系统级整合深度的综合较量。在整机级AI能力向多模态等方向升级的背景下，端侧核心部件也正围绕内存与功耗等制约端侧体验的关键变量上进行新一轮升级。  在存储侧，三星LPDDR6产品在支持更高数据传输速率和内存带宽的情况下，还从电路架构到电源管理进行了系统性重构，使LPDDR6在保持高速性能的同时，实现较上一代约21%的能效提升。在散热侧，三星于2025年12月19日发布Exynos2600芯片，首次在移动SoC中引入High-k EMC材料优化热传输路径，使热阻较Exynos2500降低约16%。在重载场景(如游戏与端侧AI推理)下，持续性能表现显著提升，有效缓解以往因发热导致的降频节流问题。  展望未来，高通Snapdragon8Elite Gen6等下一代旗舰SoC平台或将实现算力、存储与功耗散热同步升级，为端侧AI功能进一步复杂化、多模态化及持续运行提供更充足的硬件支撑空间。  风险提示  模型能力提升不及预期；端侧AI商业化落地节奏低于预期；终端硬件升级与需求释放不及预期。
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