北京
“参考智能汽车自动驾驶的分工格局，未来端侧AI的70%市场将由第三方模型厂商提供，手机厂全栈自研不会是长期主流。”
在2026WAIC期间，面壁智能CEO李大海向澎湃新闻记者等媒体谈到自己对端侧AI行业发展的观点。
此前7月15日，国家互联网信息办公室公布最新一批生成式人工智能服务备案，三星“盖乐世AI”正式获批。据悉，端侧大模型公司面壁智能已与三星手机达成合作，其自主研发的MiniCPM系列端侧模型将搭载于三星手机上市，覆盖数款旗舰机型。
同日，共7款手机AI产品获得备案，公告显示，Apple智能、华为小艺AI大模型、OPPO Andes GPT、vivo蓝心端侧大模型、小米澎湃AI、三星盖乐世AI以及努比亚豆包手机大模型共7款服务完成备案。
谈到和三星的合作，面壁智能副总裁刘豪杰透露，三星作为全球出货量前三的手机厂商，核心是两个硬需求：一是端云分工的需要，端侧本地感知、隐私计算、无网场景的能力可以补位，也就是“端侧主内、云端主外”：端侧掌握所有用户上下文和交互主导权，处理所有隐私数据，只有需要外部实时信息（比如找餐厅、查路况）的时候，才把脱敏后的任务拆给云端，从架构上保证隐私和响应速度；二是合规要求，国内端侧生成式AI必须通过备案，且要求模型具备内生安全能力：不能靠云端关键词拦截，要从预训练阶段就保证输出安全，这是云端模型满足不了的硬门槛。
李大海拿自动驾驶的发展路径做对比：“一开始所有车厂都喊全栈自研，最后跑下来70%的自动驾驶方案是第三方供应商提供的，只有30%头部厂商坚持自研。背后是最简单的经济学规律：社会化分工的边际成本最低。手机厂懂用户、懂供应链、懂硬件，模型厂懂模型、懂适配、懂效率，大家做自己擅长的事，全局效率才最高。”
他明确表示，自己坚信⼿机⼚商已经拥有⾮常丰富的对于用户的理解以及积攒相当丰富的数据，还有相当扎实的供应链能⼒，面壁的定位是服务好所有⼿机⼚商，帮助他们把端侧模型如何更好地理解⽤户，感知到⽤户的需求，帮助⽤户做好提前的预判和操作。
面对外界“车载AI就是语音助手升级、属于营销噱头”的质疑，面壁智能智能座舱负责人周树峰认为，端侧大模型上车的核心变化不是“多了某个APP”，而是交互范式彻底改变。
“现在95%以上的车机根本跑不动任何大模型。”周树峰透露，为了上车，团队要和芯片厂联合改算子、调模型精度，还要保证大模型不抢车机其他传统功能的算力、带宽、存储资源，这个难度被绝大多数车厂低估。
在具体落地场景上，李大海透露，除了闭环的手机、汽车场景，面壁已经在法律、具身智能、航天、工业、特种领域落地，下一步还会拓展低空经济、民航、医疗、家居场景。其中法律赛道已经做了5年，不仅提供端侧模型，还联合清华法学院、政法大学、律所伙伴做专业法律基础设施，支持端侧、混合云、公有云多种部署模式。
大模型商业化是一个经典话题，李大海向记者坦言，大模型行业确实还需要持续资本投入，面壁也会继续融资，但不认可“端侧模型不赚钱”的判断：“赚不到钱只有两个原因，要么模型效率不够高，成本下不来；要么找的是伪需求，用户不愿意掏钱。把知识密度做上去，把成本打下来，找对真场景，商业闭环是自然的事。”
李大海的判断是，端侧的智能会随端侧芯⽚和端侧模型快速发展，3-5年就能够达到端侧AGI⽔平，其中云端AGI会先落地，端侧AGI比云端晚1-2年。
在他看来，真正的模型完全自进化还是前沿领域，目前还没有靠谱的落地成果，但端侧本地个性化进化是确定的方向。未来模型不用把用户的私有数据传到云端，就能在本地基于用户数据迭代，变成专属领域专家，既解决大模型需要全量数据训练的属性，又尊重了个人和企业的数据私有产权，这才是端侧真正的长期价值。
至于安全问题，李大海告诉澎湃新闻记者，端侧普及会让系统更安全：纯云端集中控制一旦出故障，会导致所有终端同时瘫痪；端侧本地决策、云端协同策略，才是更可靠的架构，加上端侧本身的沙箱、生物认证等安全机制，安全壁垒会比纯云端更高。
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