手机芯片困在AI的繁荣里

文 | 冯伟冯大白 2026年的手机行业，正在用更高的售价承接更少的出货。终端市场的收入还能维持，支撑这笔收入的手机数量却在减少。对按颗出货、依靠产品规模摊薄研发投入的芯片产业，这是一种值得警惕的变化。 Counterpoint的最新统计显示，今年第三季度，全球智能手机出货量同比下降19%，行业营收却增长3%，达到1140亿美元。托住营收的是平均售价：按批发价格计算，全球手机平均售价同比上涨27%，达到442美元。 这组变化意味着，手机卖得更贵，与产业链获得更多订单，已经不能画上等号。价格里既有高端机型占比上升，也有零部件涨价的传导。终端品牌可以调整产品组合，芯片供应商面对的却仍是减少的采购数量，以及客户对成本更严格的控制。 AI正在加深这种错位。一边是数据中心扩张，推动供应链围绕新的大客户安排资源；另一边是手机继续增加AI能力，希望找到下一轮换机动力。手机芯片既要承受前者带来的成本压力，又要为后者持续投入，增长却无法同时到账。 图1 全球智能手机量价变化 整机涨价托不住所有芯片订单 手机行业的高端化，正在发生两种性质不同的变化。消费者主动购买更好的产品，可以增加整机和芯片的价值；成本上涨迫使品牌提高售价，增加的钱则要先支付给供应链。两者都会抬高平均售价，留给处理器的空间却不一样。 更重要的是，中低端机型减少，也会让平均售价看起来更高。原本贡献大量出货的价格区间收缩后，旗舰产品在剩余市场中的占比自然上升。这种结构变化，并没有把离开的消费者全部转化为高端用户。 芯片市场已经出现对应的数量变化。Counterpoint统计，第三季度全球智能手机SoC出货量同比下降21%，中低价位受到的压力更明显，部分品牌压缩入门产品，把保住利润放在出货规模之前。手机与SoC的统计对象不同，但都呈现出走量基础收缩的趋势。 企业财报把这股变化进一步拆开。高通2026财年的QCT手机业务收入为240.72亿美元，同比下降13%；第四财季为51.37亿美元，上年同期是69.61亿美元，同比下降26%。同一财季，汽车业务收入由10.53亿美元增至19.90亿美元，物联网收入由18.07亿美元增至18.88亿美元。包含这些业务的QCT整体税前利润率，则由上年同期的29%变为24%。 联发科第三季度总收入同比增长18.3%，手机业务收入同比下降17%，占总收入的37%。手机业务与公司总收入，已经沿着不同方向变化。 图2 高通QCT业务收入 这些数字呈现的，并非所有芯片业务一起下滑。不同终端的需求正在改变收入构成，公司整体增长也越来越依赖手机之外的业务。高通手机收入的下降还受到苹果逐步采用自研基带的影响，不能把它的跌幅直接当作整个手机芯片市场的跌幅。对手机芯片而言，旗舰产品单价提高，需要先抵消中低端订单减少，才能转化为新增收入。 竞争还发生在客户内部。三星在Galaxy S26系列中同时使用骁龙与Exynos，自研芯片承担的份额会影响外部采购。终端销量、外购芯片数量、芯片供应商收入，这三者之间又多了一次分配。 芯片公司因此很难只靠“向高端走”解决问题。高端设计订单值得争取，但客户拥有自己的芯片路线；中低端规模仍然重要，整机厂商却正在缩减利润较薄的产品。收入向高端集中，争夺订单的难度也在提高。 手机需求降温 存储仍然紧张 过去，消费电子需求转弱，往往会伴随零部件去库存，降价又能为新产品腾出空间。这一轮手机市场面对的供应链，拥有另一批需求强劲、支付能力也更高的客户。 TrendForce对第四季度存储市场的研究指出，手机厂商前期低成本库存逐渐消耗，成本上涨压制了生产和采购需求；与此同时，AI相关应用带来的需求和利润，促使供应商继续向服务器产品倾斜资源，移动DRAM的分配仍然偏紧。 手机少卖一些，上游却未必需要降价争取这部分订单。服务器业务为存储厂商提供了其他去处，手机需求收缩所带来的价格调节，受到更大市场的牵制。 这也是AI影响手机芯片最直接的一条路径。它未必先通过某个惊艳的应用改变消费者，而是先进入了整机的成本表。 手机的运行内存主要使用DRAM，文件存储主要使用NAND闪存。AI服务器里的HBM属于DRAM体系，企业级SSD则使用NAND。两类产品的制造、封装和资源约束各不相同，但数据中心扩张带来的采购，都在改变供应商对不同客户的投入安排。 处理器厂商本身也要支付更高的制造费用。高通在财报中列出的压力涉及晶圆、封装、测试和存储等环节，并已采取价格调整措施。整机品牌面对的因而是多项成本同时上行，而消费者最终只会看到一部手机的售价。 利润较薄的产品，最难承受这种叠加。原本可以用来升级处理器的钱，可能先用于维持内存和闪存配置；继续保留原价，就要在其他部件或利润中寻找空间；提高售价，又会让产品进入竞争更激烈的价格区间。 这股压力最终会回到芯片订单上。一颗处理器即便性能有竞争力，只要搭载它的手机失去了价格优势，采购量也会受影响。处理器供应商卖的是芯片，收入却由整机能否成交决定。 端侧AI还在等待换机回报 成本上升的时候，端侧AI又要求手机继续增加投入。 模型在本地运行，要占用计算、内存和功耗预算，手机同时还得完成影像、通信、游戏等任务。芯片设计需要在这些需求之间分配面积和能耗，终端厂商再决定哪些能力值得占用整机成本。AI性能进入旗舰平台的竞争之后，这部分投入很难暂停。 投入与收入之间，却隔着两次选择。手机品牌先决定采用什么平台、配置多少内存、开放哪些功能，消费者再决定这些变化是否值得提前换机。芯片里的AI能力经过系统、应用和服务，才有机会变成购买理由。 NPU更强，可以为产品提供运行模型的条件；用户能否在自己的语言、常用应用和日常任务中持续受益，还要靠终端厂商完成。芯片性能提升之后，系统适配、应用开发与服务推广仍然要继续投入，研发成本与换机收入之间的间隔被进一步拉长。 手机价格上涨又在抬高这道门槛。用户愿意为一次明显的体验升级付费，也会比较继续使用旧机与购买新机的差别。新增AI功能带来的便利，要与更高的整机价格一起进入判断。供应链在推动售价上涨，端侧AI承担的换机期待反而更重。 于是，手机品牌与芯片厂商都被放进了一场难以停止的投入竞赛。品牌担心下一代产品缺少AI能力，供应商担心失去旗舰设计订单；双方继续投入，却还要共同面对收缩的出货市场。AI成为产品竞争的必要准备，与AI已经创造足够多的新订单，是两个不同的经营阶段。 第三季度手机与手机SoC的出货变化，表明这轮成本压力尚未被新的需求抵消。继续提高AI性能有其必要性，但手机芯片的收入无法只靠技术发布节奏来解释，还要看整机价格、产品覆盖与换机意愿怎样重新匹配。 芯片公司的新客户在数据中心 同样是投入AI，手机芯片公司在数据中心面对的订单，正在加快形成。 联发科首款AI加速器已于9月开始少量出货，公司在第三季度业绩会上给出的目标，是第四季度实现25亿美元相关收入。高通则在最新财报中重申，2027财年的数据中心收入目标为50亿美元。前者已经进入初始交付，后者给出了下一财年的收入预期，机会开始落到具体项目和经营计划里。 图3 数据中心项目进度 数据中心客户的采购，也改变了芯片公司的工作方式。手机平台要服务多个品牌、机型与价位，定制加速器则更深入地围绕客户的模型、互连和部署条件进行设计。项目规