陈海进老师给电子行业做了个深度分析，咱们聊聊他关于端云协同的看法。这种模式主要把AI的入口给重塑了，连硬件的样子都变了。 先看云端模型，2026年以来，国外的大厂正忙着在代码能力和多智能体体系上下功夫。代码方面，推理需求往两个方向走：长链复杂推理和实时交互。像OpenAI的Codex-Spark这种低延迟优先型智能体，能让开发者在代码生成时随时打断修正。而Claude 4.6这种长链型的，通过提高上下文长度，来提升高价值任务的成功率。我们觉得，“快交互+长推理”这种双能力栈以后会成为通用智能体的重要发展方向。 多智能体框架也变得越来越主流，很可能成为下一个落地的趋势。春节的时候，国内的模型厂商也在密集更新，性能赶上了国外，价格还便宜了不少。应用侧的需求也开始释放了，云端模型的能力验证给了端侧一个好的参考。 再说说端侧模型，它跟云端是分工合作的关系。高频、轻量、隐私强的任务就在本地完成，重推理、长生成的任务就打包上云。端侧模型有两个关键点：多模态能力和算法侧压缩。多模态现在能实现零延迟交互，流式架构成了主流。 为了对抗功耗和内存的限制，算法压缩主要通过模型架构优化、低比特量化还有Attention效率优化、KV Cache优化这些手段来把计算和存储开销压到最低。 整机AI的功能也在变。2024年大家都在搞图像消除、文本摘要这些低门槛的事；到了2025年，厂商开始往多模态创作上发力了。整机竞争从数量比拼变成了体验比拼。 为了支持多模态功能升级，核心部件也在升级。三星的LPDDR6产品在传输速度更快的情况下，还把电路架构和电源管理都改了一遍，让能效提升了21%。 散热方面三星在2025年12月19日发布了Exynos 2600芯片。这块芯片用了High-k EMC材料优化了热传输路径，热阻比Exynos 2500低了16%。这样一来游戏和端侧AI推理的持续表现就好了很多。 未来像高通的Snapdragon 8 Elite Gen 6这种下一代旗舰平台可能会把算力、存储和散热都给提升起来，给端侧AI功能的复杂化和持续运行提供更多硬件支持。 不过还是得小心几个风险点：模型能力提升慢了；端侧AI商业化没那么快；终端硬件升级跟不上需求。