我们之前提过，接下来两年苹果的新 iPhone 数量，要赶上小米了。而在苹果 AI Siri 在今年 WWDC 上线后，AI 手机也会成为苹果新的主线。

不过很快 AI 手机很快就会迎来一个新的搅局者，那就是 OpenAI。

天风国际证券分析师郭明錤今天发布最新产业调查称，OpenAI 正在与联发科、高通合作开发手机处理器，立讯精密拿下独家系统协力设计与制造合同，预计 2028 年量产。

音箱、眼镜、耳机、台灯、笔……OpenAI 的硬件全家桶还嫌不够，这次直接把手伸向了手机。

先看看 OpenAI 手机目前为数不多的产品信息，处理器方面，联发科和高通同时参与合作开发，预计 2026 年底或 2027 年一季度敲定最终规格和供应商。制造端，立讯精密拿到了独家协力设计与制造的位置。

郭明錤还给了一组数据参考：以联发科和 Google 合作的 TPU Zebrafish 为例，单颗 AI 芯片的营收大约相当于 30 到 40 颗 AI agent 手机处理器。而 OpenAI 初期瞄准的是全球每年 3 到 4 亿台高端手机市场，换机潮带来的增量会是实打实的营收动能。

对立讯来说，这个项目的战略意义可能比短期营收更大。在苹果供应链里，立讯的组装地位很难超越鸿海，但 OpenAI 手机给了它一张「下一代手机主力制造商」的入场券。

为什么 OpenAI 非要自己做手机？

Sam Altman 可能终于想通了一件事：光做软件，AI 永远是别人家的客人。

郭明錤在分析中给出了三条理由，条条都指向同一个结论。

只有完全掌控操作系统和硬件，AI agent 才能做到真正的「全面服务」。 现在 ChatGPT 跑在 iPhone 上，受限于苹果的权限沙箱，想帮你订个外卖都得绕好几道弯。自己做手机意味着从底层开始，AI 想调用什么就调用什么，没人拦着。

手机是唯一一个随时拥有用户全部当下状态的设备。 你的位置、日程、聊天记录、身体数据、支付习惯，这些实时信息是 AI agent 推理服务最关键的输入。没有这些 input，AI 就像一个只能听但看不见摸不着的助手，聪明但使不上劲。

可预见的未来里，手机仍然是数量最大的终端设备。 音箱再好卖也是家里的事，眼镜再酷也还在早期用户圈里转，但全球每年十几亿台手机出货量摆在那里，谁拿下手机，谁就拿下了 AI 的最大分发渠道。

OpenAI 手机长什么样？

郭明錤做了一张概念设计图：把它和现在的 iPhone 主屏放在一起对比，差异一目了然。

传统手机的主屏是一堆 App 图标的「货架」，你得自己找、自己点、自己操作。而 OpenAI 手机的逻辑完全反过来，用户的目的不再是打开某个 App，而是直接告诉手机「我要干什么」，剩下的事情由 AI agent 去调度完成。

换句话说，App 还在，但你可能再也不用亲手点开它们了。

技术实现上，OpenAI 的方案是云端和端侧 AI 高度整合。手机处理器需要持续理解用户的上下文信息，耗电管理、内存分层、小模型本地运行，这些都是芯片设计的关键考量。复杂或高强度的任务则交给云端 AI 来跑。

商业模式方面，郭明錤预测 OpenAI 可能会把订阅制和硬件捆绑销售。买手机送 ChatGPT Plus？或者反过来，ChatGPT 订阅用户享受硬件补贴？具体方案未知，但方向很清晰：围绕 AI agent 建立一个全新的生态系统，拉开发者进来一起玩。

音箱、眼镜、耳机，手机才是最后一块拼图

其实 OpenAI 的硬件野心早就不是秘密了。

今年早些时候，据 The Information 爆料，OpenAI 内部已经组建了一支 200 人的硬件团队，由前苹果首席设计官 Jony Ive 的 LoveFrom 工作室操刀产品设计。团队「含果量」极高：Tang Tan 是苹果 25 年老将，曾主管 iPhone 和 Apple Watch 的产品设计；Evans Hankey 是苹果前工业设计负责人，Jony Ive 离开后曾接管整个设计团队。

这支豪华班底交出的第一份作业是一台智能音箱，定价 200 到 300 美元，内置摄像头，支持 Face ID 级别的人脸识别，最早 2027 年 2 月出货。后面排队的还有 AI 耳机（代号「甜豌豆」）、智能眼镜（2028 年量产）、智能台灯，甚至还有 Sam Altman 多次暗示的「AI 笔」。

但仔细看这个产品矩阵就会发现，音箱管的是家庭场景，眼镜管的是出行场景，耳机管的是碎片时间，每一个品类都在覆盖手机「不方便掏出来」的空隙。而手机本身，作为用户身上信息密度最高、使用时间最长的设备，一直是这张拼图里缺失的那块。

现在 OpenAI 把这块补上了。

Sam Altman 之前接受采访时说过一句话：「智能手机是时代广场，信息轰炸、注意力粉碎。OpenAI 要做的是一间湖畔小屋，让你在需要专注时能关上门。」

从音箱到手机，OpenAI 的硬件逻辑逐渐清晰：它不想在苹果的地盘上做一个寄人篱下的 App，而是要从头搭建一整套 AI 原生的硬件生态。音箱是客厅里的中枢，手机是随身的入口，眼镜和耳机是延伸的触角。每一个设备都在收集数据、理解用户、执行任务。

为此 OpenAI 也没少挖苹果墙角。据 The Information 报道，仅去年一年 OpenAI 就从苹果挖走了 20 多位硬件大牛。苹果被挖得有点急眼，甚至因此取消了原定在中国举办的年度闭门会议，理由是「防止更多高管跳槽到 OpenAI」。

供应链端同样在加速绑定。立讯精密已拿下至少一款 OpenAI 设备的组装合同，歌尔股份也在接洽中，可能会为未来产品提供扬声器模组等零部件。这两家，一个是 iPhone 和 AirPods 的主力代工厂，一个组装过 AirPods、HomePod 和 Apple Watch。OpenAI 等于在用苹果的人、苹果的供应链，造自己的东西。

豆包手机和 OpenAI 手机，殊途同归

OpenAI 手机估计要 2028 年才会面世，但在中国，AI 厂商和手机厂商的联姻已经先跑了一步。

去年底，字节跳动与中兴合作推出了豆包手机第一代（努比亚 M153），工程样机上线即秒空，原价 3499 元一度被炒到 3.6 万元，带动中兴股价涨停。它的玩法很激进，大模型通过 GUI Agent 直接识别屏幕内容、模拟人手操作，绕开了传统 API 的限制，让 AI 真正能替你点外卖、发消息、订机票。

代价也很直接，微信、支付宝、淘宝、银行 App 先后对豆包手机进行了安全封堵。毕竟 AI 绕过了 App 沙箱和权限控制，等于在安全机制上开了个口子，主流平台不可能坐视不管。

眼下豆包手机 2.0 已启动研发，有望今年二季度中后期发布。更值得关注的是，这场合作正在向更多手机厂商蔓延。

据蓝鲸新闻援引知情人士透露，字节跳动最早接触的手机厂商其实是荣耀，但荣耀态度谨慎。一位知情人士的说法颇有代表性：「豆包手机作为探索性工程机可以更激进，但荣耀拥有亿级用户体量，一旦新服务在稳定性、兼容性或安全性上出问题，极有可能引发大规模功能异常与用户投诉。」

此前有报道称荣耀正与字节就豆包手机合作展开接洽，但荣耀方面予以否认，回应称「经内部确认，相关传闻并不属实。荣耀始终致力于通过技术创新为消费者提供优质产品，如有任何战略合作进展，将第一时间通过官方渠道同步。」

不过据博主「数码闲聊站」消息，vivo 目前也在接洽豆包，还有其他国产 TOP5 厂商在排队。用他的话说，「一大波 AI OS，一大波豆包 AI 手机靠拢中」。

就像一位知情人士说的：「对于主流手机厂商来说，AI 手机的推进只能循序渐进，无法一步到位。」

回头看 OpenAI 和豆包走的其实是两条完全不同的路。

豆包选择和现有手机厂商合作，在安卓体系上做底层服务方案，好处是速度快，去年底就已经有了可以上手的产品；代价是受制于别人的系统和生态，安全性和兼容性问题不断。

OpenAI 则选择了更慢但更彻底的方路线，自研操作系统、自研处理器规格、自建供应链，2028 年才量产。慢是慢了点，但一旦做出来，从芯片到系统到 AI 模型全部自己说了算，不用看任何人脸色。

两条路殊途同归，指向的是同一个判断：AI 如果只停留在 App 层面，永远只是手机上的「新功能」。要想让 AI 成为灵魂，要么改造现有手机，要么从头造一台新的。

2028 年，当 OpenAI 手机真正面世的时候，你的手机主屏上可能已经没有那一排排整齐的 App 图标了。

取而代之的，是一个安静等待你开口的 AI。你会让它替你「刷手机」了吗？

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国行用户还是没有 Apple 智能。

更新到 iOS 27 的开发者测试版本后，对国行 iPhone 来说，最大的变化是可以设置调休闹钟，外版用户则迎来了一个独立的 Siri App。

这两年，我们一直在吐槽国行 iPhone 没有 AI。

但如果今天真的要买一台手机，AI 恐怕还不是大多数人的首要考虑因素。

大家会比较影像、续航、性能、外观，甚至颜色，却很少有人因为「这个 AI 特别强」而下单。

一个有点矛盾的现实是，AI 手机已经喊了两年，但什么是 AI 手机，行业和用户都还没有形成共识。

就在这个背景下，苹果这次把新版 Siri 推到了系统层。

它有了独立入口，也支持连续对话、文件上传和上下文理解。

从功能看，这些能力并不新鲜，很多用户会觉得它只是补上了 ChatGPT 两三年前就已经实现的部分。

真正值得关注的是，苹果终于给出了自己对于 AI 手机的答案。

目前，对 AI 手机而言，行业里目前存在两种理解。

一方面是手机变聪明了，从智能到人工智能。相机能够识别物体，照片能自动扩图、修改视角，搜索框里换了大模型驱动的 AI 引擎，快捷指令用简单的自然语言就能搭出来。

这些改进确实让体验变得更好，可是我们跟手机的关系似乎并没改变。这一路线增强的是功能，而第二种路线改变的是交互。

我们不用自己的操作，对着手机把想做的事情说出来，系统级的助手，会像 Codex 一样，自动启用 Computer（Phone） Use、Chrome（App） Use 的能力， 调度不同的应用，把事情做好。

过去两年我们一直在讨论，也是所有厂商都难做好的，全在第二件事上。

四种 AI 手机

问题在于，当 AI 真正开始替用户操作手机，它立刻会碰到权限、应用生态和责任归属的问题。

谁有资格代替用户执行操作？App 愿不愿意开放能力？出了问题谁负责？

于是，不同厂商开始走向完全不同的路线。

「被限制」的豆包手机

豆包手机刚出来那会儿，确实收获了很多关注。它通过系统权限拿到的能力，可以直接模拟用户点击。一个需要 50 步点击的任务，大概能跑出八成的成功率，能力边界是当时市面上，所有打着 AI 手机旗号的产品中最宽的一个。

但它也最容易踩雷，纯粹的依靠模拟点击，一边是效率的问题，更严重的是合规的问题。

效率上，通过识屏的方式找到应用的不同按钮，然后再操作系统进行点击，这种流程被拉得极长。即便可以预先录入一套常见应用的交互方式，但 App 一旦更新，界面重新排布，就又需要再来一次，还可能失效，需要重新学习训练。

合规上，豆包手机在去年年底被微信、支付宝集体风控。豆包手机也发布声明回复，所有的权限都在系统允许的范围内操作，后续也主动收缩了操作范围。

应用需要确保自己的用户信息安全，无可厚非。现在就连 Codex 上的 Computer Use，都无法正常操作电脑版微信，一旦检测到非人类的点击操作，微信就会自动退出。

豆包手机的正式版还在打磨，路线也正在从纯视觉操作向接口协同演进。

国民级的超级应用选择 AI，会成为手机的重要部分

微信，就在 WWDC 前，联合五大手机厂商推出了 A2A（Agent-to-Agent）助手能力。

手机系统 AI 助手解析出用户意图后，通过加密、受控的协议向微信发起「呼叫」，微信在自己的沙盒里原生执行「发消息、打电话」这两个基础动作，系统 AI 碰不到任何聊天记录。

这更像是一种停火协议，手机厂商承认，不能绕过超级 App 的边界；微信也承认，系统级 AI 助手正在成为新的用户入口，完全堵住并不现实。

更有意思的是，微信同一天还面向小程序开发者开放了微信 AI 生态接入指引。

开发者可以授权微信 AI 接入自己的小程序，其中有两种模式，「自动模式」让平台读取源码、分析页面、直接操作；「开发模式」让开发者自主声明能力，经审核后被微信 AI 调用。

两种模式可以同时开启。微信现有超过 400 万个小程序，如果大量接入，微信 AI 调度的能力范围将远超「发消息打电话」，点外卖、打车、订票、买东西，一整个小程序生态都有机会实现。

把这两件事放在一起看，微信的策略就很清楚了，手机厂商想把微信变成自己助手能调度的一个 App，微信想把自己变成一个更大的 Agent 平台。

双方都在开放能力，但都希望把入口掌握在自己手里。

XX Intelligence 和 XX 助手

再看 Android 和 iPhone，方向其实一致：AI 不再是一个 App，而是在系统里流动。

Google 在 I/O 之前的 Android Show 上直接说，Android 正在从 operating system 变成 intelligence system。

Google 的优势很明显：它既有 Android，也有 Gemini，还有搜索、Gmail、Calendar、Chrome、Google Play 和车机、手表、眼镜。它完全可以做一个跨屏的 Gemini 操作层。

从这个角度看，Google 争夺的已经不仅是一部手机上的 AI 入口，Gemini 承担的是整个 Google 生态的交互层。

当用户发出一个需求，调用的可能是搜索、地图、邮箱、浏览器，也可能是电脑、手机、车机和眼镜上的能力。

AI 手机只是这张网络里的一个节点。

Siri AI 不会是一个「ChatGPT 式」的 App

苹果选了一条更慢的路。

Siri AI 的新能力强烈依靠 App Intents。开发者要把自己的内容和动作用结构化方式交给系统，比如「我能创建一笔费用」、「我能预约会议」、「我能编辑这张图」。Siri 再用自然语言理解用户意图，调用这些动作。

苹果还把 App 内容接进 Spotlight 的语义索引，让 Siri 能理解手机里的个人上下文。这套逻辑和微信小程序的「开发模式」很像，开发者声明能力，平台负责调度。

区别是，微信只在小程序生态里做，苹果要把它放到整个 iOS App 生态里。

苹果的底层模型也补了一大块。第三代 Apple Foundation Models 包括端侧模型、私有云模型和图像模型，其中端侧 AFM 3 Core 是 30 亿参数，AFM 3 Core Advanced 是 200 亿参数的稀疏模型，按任务激活 10 亿到 40 亿参数。

更复杂的任务交给 Private Cloud Compute。苹果也提到新一代 AFM 是和 Google Gemini 合作定制的，最重的云端模型还用到了 Google Cloud 上的 NVIDIA GPU。

苹果终于把过去两年欠下的 AI 账补到了系统层。

它的优势是整合最深，Siri、Spotlight、App Intents、照片、信息、Safari、快捷指令，这些东西都在系统里。一次系统升级，就能改变 iPhone 用户「找东西、办事情」的默认路径。

但它的限制也很清楚，App Intents 取决于开发者适配多少，Siri AI 真实可用性还要等 beta 之后验证。

国行用户还要面对地区限制，而部分端侧大模型的能力，支持的手机产品也只有 iPhone Air 和 iPhone 17 Pro 系列。

AI 手机的天花板，不在手机里

今天各家争的，还是手机和 App 之间那一层：谁能替用户办事，谁批准，谁执行，谁担责。

从豆包、微信、Google 到苹果，虽然它们给出的答案并不相同，有的选择模拟操作，有的选择开放协议，有的选择统一调度层，也有的选择让开发者声明能力。

共同点在于，AI 手机正在从「回答问题」走向「完成任务」。

但再往后看，AI 手机的天花板可能不在手机里。

端侧模型正在变小，推理芯片正在变强。1.58-bit、2-bit 这类低比特量化不断降低模型占用，手机上能跑的模型会越来越大。现在很多端侧能力还只是修图、听写、摘要和简单问答，几年后，手机本地模型处理个人上下文、隐私任务、轻量代理工作，会变得更自然。

更大的变化，是手机会变成调度算力的入口。

我们不一定要在手机上完成所有工作，但可以用手机发起任务：让电脑里的 Codex 写代码，让云端的 Claude 做研究，让家里的设备准备环境，让车机继续导航，让眼镜把现实世界变成输入。

Googlebook 已经把这个方向摆出来了：手机里的 Android App、文件和 Gemini 能力，可以延伸到笔记本。苹果如果把 Siri AI 做扎实，后面自然会接 AirPods、Apple Watch、Vision Pro，甚至传闻中的眼镜和桌面机器人。

手机要变成什么，现在还没人说得准，但它正在从「装 App 的地方」，变成我们「随时能调动算力的入口」。

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