芯科普 | 一文了解存储在端侧AI设备（AI手机）的应用

AI 手机并非简单搭载 AI 功能的智能手机，而是以 “大模型本地化 + 智能体自主服务” 为核心的全新物种，其发展已完成从技术探索到规模落地的关键跨越。

1.发展阶段：三波浪潮推动行业迭代

萌芽期（2023年前）：AI 局限于语音助手、影像优化，依赖云端算力，存储需求与传统手机无异。

成长期（2023年-2024年）：大模型轻量化推动 “端侧 AI”，荣耀、华为推出小参数模型机型，内存从 8GB 升至 12GB，UFS 3.1 成主流，2024 年中国 AI 手机渗透率达 22%。

爆发期（2025年至今）：部分新机型以“自进化 AI 原生手机” 引爆市场，16GB+1TB UFS 4.0 成高端标配，预计 2025 年 AI 手机出货 1.18 亿台，占比 40.7%。

2. 技术架构：从 “单点智能” 到 “系统协同”

当前 AI 手机已形成 “芯片算力 + 存储支撑 + 生态适配” 的三维架构：芯片端采用 AI 专用移动平台，通过联合实验室优化底层效率；存储端构建 “高速内存 + 大容量闪存” 组合，保障模型运行与数据存储；生态端接入数千个智能体，实现 3000 个场景的自动执行。这种架构让 AI 手机从 “被动响应指令” 升级为 “主动预判需求”，如可根据用户习惯自动安排日程、优化设备设置。

容量供需失衡：70 亿参数模型占 4GB 内存，100 亿参数模型需 8GB 以上，128GB 闪存机型 3 个月即存满。

带宽致响应延迟：LPDDR5 内存（100GB/s）运行图像生成 AI，延迟达 200ms，多任务下卡顿概率升 40%。

高功耗耗续航：大模型运行时内存功耗增 60%，7000mAh 电池重度 AI 使用续航不足 6 小时。

存储技术的解决方案

高密度闪存：321 层 UFS 4.1，存储密度升 35%，512GB 可存 3 个 70 亿参数模型；国产 eMCP 封装满足中端 12GB+256GB 需求。

高带宽内存：LPDDR5X支持高达10.7Gbps的惊人超高速数据处理速度。对于需要高性能计算的5G、AI、AR、VR、自动驾驶和元宇宙等未来IT技术和端侧AI生态系统，LPDDR5X是优化的内存解决方案。

低功耗设计：321 层 UFS 4.1 能效升 7%，6nm SSD 主控性能升 11%，存储功耗降 15%-20%，续航延至 8 小时+。

架构级优化：MCP 架构，数据访问效率可提升 25%，分层存储实现 “高速响应 + 大容量” 平衡。

手机正处于从 “技术尝鲜” 到 “全民普及” 的关键转折点，2025 年的市场爆发印证了其作为智能手机新增长点的核心价值。而存储技术作为端侧智能的 “地基”，通过高密度、高带宽、低功耗的持续进化，正在逐一破解容量不足、响应延迟、续航短板等核心痛点。

从发展趋势看，存储与 AI 的融合将走向 “深度协同”：一方面，350 层以上 UFS 闪存、LPDDR6 内存等新技术将进一步突破性能上限，支撑百亿参数大模型全本地化运行；另一方面，存储系统将融入 AI 算法，实现智能缓存调度与能耗优化，成为 “自进化” 能力的重要组成部分。

当存储技术能完美匹配 AI 手机的算力需求，当终端售价因供应链成熟而下降，AI 手机将真正摆脱 “高端玩具” 标签，成为像摄像头、触摸屏一样的基础配置，重塑人类与移动设备的交互方式。