换机潮的想象：从参数升级到AI体验
智能手机市场进入存量竞争，单纯堆砌摄像头、屏幕和快充很难再激发普遍换机欲望。厂商把端侧大模型视为新一轮差异化的核心卖点，希望用AI助手、实时翻译、影像生成等功能重塑体验。但用户是否愿意为“AI”买单，取决于它能否解决日常高频痛点，而非停留在发布会演示。若AI体验只是锦上添花，换机潮就很难被真正点燃。
端侧大模型的独特价值：隐私、时延与离线
与云端大模型相比，端侧运行的最大优势是数据不必离开设备，隐私感知更强，响应时延也更低。在弱网或离线场景下，本地模型仍可完成摘要、翻译、修图等任务，这是云端方案难以替代的体验。对手机厂商而言，端侧AI还能降低部分云端推理成本，并形成软硬件协同的壁垒。但优势能否被用户感知，取决于功能是否自然融入系统，而不是需要刻意寻找。
“杀手级应用”不能只是聊天机器人
如果端侧大模型只是把聊天助手搬到手机里，它很难成为真正的杀手级应用，因为问答的新鲜感会迅速衰减。更有可能打动人的，是深度嵌入系统与常用App的智能体：自动整理通知、跨应用执行任务、根据上下文生成回复、在相册中语义搜索。这些能力必须做到“无感调用”，而不是让用户反复打开一个独立AI入口。换句话说，杀手级应用不是某个App，而是一套随时可用、值得信任的系统能力。
算力、功耗与内存仍是硬约束
手机是高度受限的设备，电池、散热和内存带宽决定了端侧模型不能无限变大。厂商需要在模型参数、量化精度和响应速度之间做取舍，稍有不慎就会带来发热、掉电或卡顿。因此，端侧大模型更适合承担轻量、高频、隐私敏感的任务，复杂推理仍可能依赖云端协同。若为了展示参数而牺牲日常流畅度，用户很快会用脚投票。
生态与开发者决定上限
端侧AI能否普及，不只取决于芯片和手机厂商，还取决于开发者是否愿意适配。若API不统一、开发门槛高、商业回报不清晰，大量应用仍会停留在浅层调用。只有形成跨品牌、跨系统的标准能力，让开发者低成本调用本地模型，端侧AI才可能从演示功能变成生态底座。否则，每个品牌各自为战，用户换机时也会担心AI体验被割裂。
换机潮需要“非用不可”的理由
回顾手机史上的换机潮，触屏、拍照、移动支付和短视频都提供了明确且高频的价值。端侧大模型要复制这种成功，必须让用户感到“没有它就不方便”，而不是“有它也不错”。在隐私、效率与个性化之间找到平衡，它有机会成为AI手机的关键入口；若体验割裂、功耗堪忧，则可能只是新一轮营销话术。最终，杀手级应用是结果，不是口号；少谈颠覆，多解决具体问题，才是现实路径。
