12月19日，三星Exynos 2600芯片发布，用High-k EMC材料改善热传导，让SoC热阻比Exynos 2500降低约16%。这一举措意味着三星在散热技术上取得了重大突破。高通的下一代旗舰SoC平台Snapdragon 8 Elite Gen 6，有望进一步实现算力、存储与功耗散热同步升级，给端侧AI提供更充足的硬件支持空间。 从技术发展来看，2024年行业整体还是以高频刚需场景为主，比如图像消除和文本摘要这些简单功能。不过到了2025年，厂商明显加快了步伐，开始向多模态创作能力拓展。他们已经把目光投向了语音、生成式图像等更复杂的交互形态，并且还进一步渗透到操作系统底层。整机AI竞争不再只是比功能数量，而是转向多模态体验和系统级整合深度的比拼。 这种变化给端侧核心部件带来了新的压力。三星LPDDR6产品在支持更高数据传输速率和内存带宽的同时，还从电路架构到电源管理进行了系统性重构，使其能效提升了约21%。随着整机级AI能力向多模态方向升级，端侧模型也在不断演进。现在的目标是把高频、轻量、强隐私的任务优先在本地完成处理；而重推理、长生成和高算力任务则是打包调度后上云执行。 这种端云协同的模式让云端模型能力边界不断扩大。海外头部厂商正在围绕代码能力与多Agent体系进行密集布局。以OpenAI的Codex-Spark为代表的低延迟优先型Agent追求交互式AI智能体的低延迟体验；Claude 4.6则通过提高上下文长度来推动高价值复杂任务的成功率改善。我们判断未来一段时间内，“快交互+长推理”双能力栈会成为通用型Agent的重要演进方向。 与此同时，春节期间国内模型厂商也同步更新了产品性能。这些产品不仅性能逼近海外头部水平，价格还快速下探。应用侧需求弹性开始释放出来。云端模型能力的验证给端侧模型提供了可参考模板。 代码模型方面面临着巨大挑战：智能体时代的推理需求正沿着长链复杂推理与实时交互两大方向同步演进。为了对抗功耗和内存等硬件约束，算法侧压缩主要用于压缩推理时的计算和存储开销。目前主要通过模型架构优化（比如Edge MoE）、低比特量化以及推理优化（包括Attention效率优化、KV Cache优化）等手段来实现。 全双工流式架构逐渐成为主流交互范式：端侧为多模态零延迟交互提供了理想技术实现路径。伴随多模态token压缩技术环节带宽和算力约束提高，开发者能在模型生成途中随时打断、纠偏并快速迭代；而Claude 4.6为代表的长链复杂推理型Agent则通过提高上下文长度来推动AI在高价值复杂任务中的成功率改善。 这些进展让我们对2026年的未来充满期待：AI智能体将在“快交互+长推理”双能力栈的加持下得到进一步发展；多智能体框架也会加速走向主流架构选择；国产模型厂商在“性能逼近海外头部、价格快速下探”的特征下应用侧需求弹性释放出来；而三星Exynos 2600芯片用High-k EMC材料优化热传输路径让热阻降低约16%；LPDDR6产品从电路架构到电源管理进行系统性重构使其能效提升约21%；高通Snapdragon 8 Elite Gen 6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。 展望未来几年：2025年是个转折点。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；而在2025年12月19日发布Exynos 2600芯片引入High-k EMC材料优化热传输路径使热阻较Exynos 2500降低约16%；2026年海外头部厂商围绕代码能力与多Agent体系展开密集布局以OpenAI的Codex-Spark为代表的低延迟优先型Agent追求交互式AI智能体的低延迟体验让开发者能在模型生成途中随时打断纠偏并快速迭代Claude 4.6为代表的长链复杂推理型Agent通过提高上下文长度推动AI在高价值复杂任务中的成功率改善并有望带动推理侧算力消耗中枢持续上移我们判断未来一段时间内“快交互+长推理”双能力栈将成为通用型Agent的重要演进方向多智能体框架亦加速走向主流架构选择有望成为下一阶段Agent化落地的重要产业趋势与此同时春节期间国内模型厂商同步密集更新呈现出“性能逼近海外头部价格快速下探”的特征同时应用侧需求弹性开始释放云端模型能力的验证为端侧模型提供可参考模板端侧模型：端云协同主线下的效率优化与能力压缩：端侧模型的终局并非替代云端大模型而是与云端形成分工明确的协同架构：高频轻量强隐私任务优先在端侧完成本地闭环处理重推理长生成和高算力任务经端侧打包与调度后上云执行当前端侧模型的演进方向可以归纳为两个核心维度：1）多模态能力为端侧模型关键竞争要点端侧为多模态零延迟交互方面的理想技术实现路径当前全双工流式架构逐渐成为主流交互范式伴随多模态token压缩技术环节带宽和算力约束提高端侧交互的实时性和效率2）算法侧压缩主要用于对抗功耗和内存等硬件约束目前主要通过模型架构优化（Edge 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这些变化让我们对2026年充满期待：AI智能体将在“快交互+长推理”双能力栈的加持下得到进一步发展；多智能体框架也会加速走向主流架构选择；国产模型厂商在“性能逼近海外头部价格快速下探”的特征下应用侧需求弹性释放出来；而三星Exynos 2600芯片用High-k EMC材料优化热传输路径让热阻降低约16%；LPDDR6产品从电路架构到电源管理进行系统性重构使其能效提升约21%；高通Snapdragon 8 Elite Gen 6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。