（本文作者为 道总有理，钛媒体经授权发布）

文 | 道总有理

人工智能、大数据、云计算等技术快速发展，推动全球算力需求迎来爆发式增长。

《全球算力产业研究报告（2026）》显示，2025年全球算力总规模达2.1 ZFLOPS（泽浮点运算每秒，算力计量单位），2030年预计16 ZFLOPS+，七年增长超10倍，CAGR近40%。其中，智能算力（AI）是核心引擎，2026年占比将突破80%。

算力赛道的爆发式增长，进一步推升了上游核心基材电子玻纤布的市场热度。

据统计，2024年全球电子玻纤布市场为86亿美元，到2030年预计将增长至182亿美元，2024-2030年复合增长率约为13.5%，电子布行业有望迎来新一轮上行周期。

算力狂飙，高端电子玻纤布成赢家

AI大模型落地与数字算力基建全速推进，正在撬动上游基础材料的新一轮迭代红利。

作为PCB和覆铜板的核心基材，电子玻纤布是高端算力硬件的核心底层材料，如今随着AI服务器和高速交换机等核心算力设备迎来爆发式增量需求，叠加硬件性能持续升级，电子玻纤布行业正式迎来量价齐升的全新增长周期。

高盛上调全球服务器市场规模预期，预计2025-2027年全球服务器总营收将分别达到4331亿美元、6061亿美元和7639亿美元，同比增速依次为71%、40%和26%，较此前预测大幅提升。

与传统通用服务器相比，AI服务器主打超高算力和超大数据吞吐量，硬件架构存在本质升级，最直观的变化就是单机电子玻纤布用量大幅提升。

为承载高密度、高速度的并行数据计算，AI服务器搭载的PCB板层数更多、集成度更高且结构更复杂，直接拉动单台设备的电子玻纤布消耗量达到传统服务器的数倍，成为行业需求增长的核心驱动力。

与此同时，作为数据中心网络传输的核心枢纽，高速交换机的迭代升级进一步放大了电子玻纤布的市场需求。行业算力升级浪潮下，交换机传输速率持续迭代，从400G快速普及，800G机型加速落地，1.6T超高速机型也已进入技术落地阶段。

交换机的高速化迭代不仅带来单机材料用量增长，更重构了市场需求结构。以800G高速交换机为代表的新一代网络设备，对信号传输稳定性要求大幅提升，彻底告别了传统通用材料体系，低介电电子玻纤布成为核心刚需。

不同于消费电子时代的通用型需求，算力硬件对电子玻纤布的要求，已经从基础的绝缘和支撑功能，升级为高速传输、高稳散热以及轻薄集成三大核心硬核指标，传统普通电子玻纤布已无法适配高端算力设备的技术标准。

首先，当前数据中心传输速率持续跃升，传输带宽从10Gbps、100Gbps向超高速率演进，信号传输过程中的衰减、串扰、延迟问题成为制约硬件性能的核心瓶颈。

普通电子玻纤布的介电常数和介电损耗偏高，在超高速信号传输场景中，极易造成信号衰减和失真，直接影响数据传输的准确性与稳定性，无法适配AI算力设备的运行需求。

在此背景下，低介电和低损耗电子玻纤布成为高端算力硬件的标配材料。这类新型材料能够有效降低信号传输过程中的能量损耗与传输延迟，最大程度保障高速信号的完整性，为AI服务器和超高速交换机的高效稳定运行提供核心材料支撑。

其次，当下AI芯片集成度持续突破，服务器和交换机设备长时间高负荷运行，设备内部温度持续升高，对PCB基材的热稳定性提出了极致要求。

传统电子玻纤布热膨胀系数较高，温度波动下容易出现形变或者伸缩问题，进而导致PCB板变形和线路偏移，大幅降低设备运行稳定性与使用寿命。

而低热膨胀系数电子玻纤布，可在高低温切换场景下保持优异的尺寸稳定性，有效规避PCB形变风险，大幅提升高端算力设备的可靠性与耐用性，适配设备长期高负荷运转的工况。

再者，除了性能指标的升级，算力硬件还在朝着小型化、轻量化、高集成度方向持续迭代。设备空间利用率和集成密度不断提升，要求电子玻纤布在保留高强度、高稳定性、低损耗等核心性能的前提下，持续实现厚度减薄和重量轻量化。

这种需求彻底打破了传统材料的生产逻辑，对原材料配方、织造工艺、后处理技术都提出了极高要求，也构筑起高端电子玻纤布行业的核心技术壁垒。

可以说，算力产业的爆发不仅为电子玻纤布行业带来了需求总量的大幅增长，更推动行业完成从低端通用材料向高端功能材料的结构性升级。

高端市场壁垒难破，加剧供需缺口

全球电子玻纤布产能高度集聚于亚洲区域，根据中国玻璃纤维工业协会2024年发布的《中国电子级玻纤布产业发展白皮书》显示，电子布占全球玻璃纤维制品总产量的比例约为8.5%，其中中国大陆地区电子布产能已占全球总量的62%以上，成为全球最大的电子布生产与出口基地。

依托完备的制造业体系、成熟的全产业链配套以及成本优势，国内在中低端电子玻纤布领域形成了强劲竞争力。其中，中国巨石、泰山玻纤、重庆国际复合材料等头部企业，凭借规模化生产能力与持续的技术迭代，在电子玻纤布行业站稳领先位置。

据行业数据，2025年中国玻璃纤维电子布市场规模已接近180亿元，预计到2030年将突破300亿元，年均复合增长率维持在10%以上。

除中国之外，日韩也是全球电子玻纤布的核心产区，二者的竞争优势集中在高端赛道。

日本企业深耕高性能玻纤材料多年，日东纺、旭化成等厂商在低介电以及低热膨胀系数等高端电子布领域优势突出，长期把控全球高端市场主要份额。

其中，日东纺在高端玻纤布市场占据绝对主导地位，其Low CTE玻纤布供应占全球超过90%，是英伟达AI芯片的独家指定供应商。

整体来看，高端电子玻纤布市场长期由海外企业主导，海外厂商依靠长期技术积累、精密生产设备与严苛的品控体系，筑起了极高的行业技术壁垒。

尤其是海外企业不断加码研发投入，持续打磨工艺和优化产品性能，进一步巩固了自身的垄断地位。反观国内企业，虽然在整体产能和出货规模上领跑全球，但在高端产品的研发和量产能力上仍有明显差距，高端市场占有率偏低。

其中，产能释放节奏缓慢是当前电子玻纤布行业供需失衡的核心原因。作为典型的重资产赛道，电子玻纤布整体扩产周期极长且产能落地速度偏慢。

要知道核心生产设备如玻璃熔炉，单座建造周期就长达两年，期间还要完成工程设计、设备制造、现场安装与基础调试等一系列复杂工序，任一环节延误都会拉长工期。

即便产线落地，后续还需反复调试工艺和优化参数，才能让产品品质与生产效率达到标准，该阶段通常也要数月时间。综合测算，从规划扩产到新产能稳定量产，全流程整体周期漫长。

面对算力硬件爆发式的增量需求，行业漫长的扩产周期导致供给端无法快速跟进，市场供需短缺的矛盾持续凸显。

而原材料与核心设备对外依存度高，进一步束缚了产能扩张的脚步。电子纱是电子玻纤布的核心原料，而高端电子纱生产所需的高纯度玻璃球，目前国内产能在纯度和性能上仍无法匹配要求，高度依赖海外进口。

进口原料不仅推高生产成本，还会受国际供应链波动影响，供应稳定性难以保障，直接牵制下游生产。

喷气织机、高精度拉丝机等关键生产设备的核心技术也掌握在海外厂商手中，主要从日本、德国等地采购。这类高端设备制造门槛高，国内暂未实现大规模国产化替代，其交付周期和定价还会受国际贸易、海外厂商产能等外部因素影响。

除此之外，市场需求结构的转变，进一步加剧了行业供需分化。

过去市场以通用型普通电子玻纤布为主，供给端产能与市场需求基本匹配。但随着AI服务器、800G 及以上高速交换机等算力硬件快速普及，市场需求重心全面向高端产品倾斜，低介电、低热膨胀、轻薄化的高性能电子布成为刚需。

这类高端产品生产难度大且现有产能有限，而行业内多数存量产线原本主打普通产品，想要转产高端品类，必须同步完成设备升级、技术攻坚与工艺改造，不仅需要大额资金投入，更要耗费大量时间。

现阶段，高端产能爬坡速度远跟不上市场需求增速，高端产品供给持续紧张，也让整个电子玻纤布行业的供需缺口不断放大。

国产替代与高端突破仍受桎梏

依托国内完善的制造业产业链与规模化产能优势，国产玻纤企业快速崛起，在中低端市场实现全面领跑，头部厂商持续加码高端研发与产能布局，逐步撬动海外企业长期垄断的高端市场格局。

其中，中国巨石、中材科技、宏和科技三大国产龙头跻身全球电子玻纤产业核心梯队，成为国产替代的核心力量。

中国巨石作为全球玻纤行业龙头，2025年公司电子布销量10.62亿米，同比增长21%，测算25Q4销量约2.8亿米，同比增长15%。旗下淮安单体生产线为全球规模最大电子级玻纤产线，高端薄布和超薄布产品占比持续提升，高端化转型稳步推进。

中材科技旗下泰山玻纤则实现了全品类高端电子布全覆盖，其自研的低热膨胀纤维布打破了日本企业独家垄断，超低损耗低介电产品也达成国际领先水平，精准匹配高端算力硬件需求。技术突破带动业绩高速增长，同时公司依托多元产业布局对冲行业周期，抗风险能力不断增强。

宏和科技深度聚焦高端电子布赛道，已建成电子纱和电子布一体化产能，持续推进新基地建设与百亿级高端材料产业园布局，同时启动赴港上市进程，蓄力全球化发展，是国内高端电子布细分领域的核心新锐力量。

尽管国产企业在产能规模和中低端市场份额上优势显著，且逐步实现高端技术突破，但在超高精尖电子玻纤布领域，与日韩头部企业仍存在明确的技术代差，这也成为国产产品出海的核心硬门槛。

适配AI算力和超高速通信的低介电和低膨胀高端电子布，对生产工艺精度有着极致要求。日本企业凭借数十年技术积淀，掌握独家精细化生产工艺，可精准把控玻纤直径和排布密度，从源头控制产品介电损耗与信号衰减。

而国内企业精细化工艺控制体系尚不成熟，量产产品的一致性和稳定性参差不齐，难以满足国际高端算力硬件的严苛标准。

同时，海外龙头在原材料配方、表面改性、精密后处理等核心环节积淀深厚，产品耐用性与稳定性大幅领先同行。而国内企业在核心配方与精密工艺上的短板，导致高端产品综合性能仍有差距，无法直接切入国际顶级供应链。

相较于技术短板，国际市场垄断格局与高端客户认证壁垒也是当前国产电子玻纤布全球化突破的最大阻碍，是行业最核心的发展痛点。

目前全球高端电子布市场仍呈现高度垄断格局，日东纺、旭化成、三星康宁等海外老牌厂商深耕行业数十年，牢牢把控全球高端市场核心份额。

这些企业不仅手握独家核心技术，更搭建了覆盖全球的销售与服务网络，与英伟达、微软、华为、苹果等全球顶级电子和算力设备厂商形成数十年深度绑定，客户粘性极强，形成了稳固的供应链壁垒。

长期的海外垄断格局，让国际终端客户形成了固定的供应链认知，国产高端电子布品牌认可度低和市场信任度不足，在国际高端市场竞争中始终处于被动地位，难以撬动成熟的海外供应链体系。

全球头部电子和算力企业的供应商认证覆盖产品的全维度考核，标准极高且流程极繁琐，认证周期长达数年，且前期资金和人力投入成本巨大。国内企业不仅需要耗费大量成本和时间完成资质突破，还需持续迭代产品和优化产线，长期维持超高稳定的供货质量，才能通过认证，进入高端供应链。

即便成功入局，后续仍需持续满足客户严苛标准，稍有偏差便可能被替代，极高的准入与维护成本让多数国产企业难以快速规模化出海。

短期来看，海外企业仍将占据高端电子玻纤布主导地位；但长期而言，在算力产业持续扩容、国内产业链协同发力的背景下，高端材料国产替代仍是明确趋势，这或许也是国内玻纤企业穿越周期的核心机遇。

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（本文作者为 Barrons巴伦，钛媒体经授权发布）

国家市场监管总局的近日一纸约谈通报，将中国“便利店之王”架在了火上烤。

因旗下多个门店销售过期食品，美宜佳总部被依法约谈。这已经是其三个月内第二次被监管层点名——今年3·15前后，部分门店销售假烟被曝光，总局同样认定总部未尽督导义务。

从假烟到过期食品，中国门店数最多的便利店品牌，正遭遇前所未有的合规风暴。但如果只把这是看作一次偶发的公关危机，那就大错特错了。这其实是粗放加盟模式的必然结果。

为何万店难锁底线？

先看美宜佳的A面：截至2025年，全国门店突破4万家，覆盖240多城，2024年销售规模558.88亿元，稳居中国便利店TOP100榜首。

再看B面：消费保平台数据显示，2022年至2025年全国便利店相关投诉共2113件，美宜佳以630件位居榜首，一家独占全行业近30%；在全国12315平台上，其相关公示信息更超5300条。

为什么最大的盘子，却装着最漏的底？

美宜佳的扩张引擎是极度轻资产的“松散加盟”：九成以上门店是特许加盟，总部输出品牌和系统，收加盟费与供货差价，门店自负盈亏。这台引擎让美宜佳日均新开约10家店，但也让管控网被撕得粉碎——单个督导往往要覆盖数十家门店，巡店频次极其有限，形同虚设。

不是所有万店规模都会失控。同样是万店狂奔，蜜雪冰城靠的是极致供应链，核心原料自产让加盟商外采不划算，从根本上掐断了“飞单”的念头；而美宜佳的供应链对不少加盟商而言反而是“负担”，部分标品进货价甚至高于本地批发市场。当总部供应链成了赚钱工具，而非赋能利器，加盟商自然会向外找出口，私自外采非标品甚至假烟，便成了难以遏制的内生乱象。

这甚至不是美宜佳一家的困境。在其大本营广东，死磕下沉市场的天福便利店（超8000家店）曾靠“零加盟费”抢占地盘，结果同样陷入门店良莠不齐、投诉频发的泥潭。美宜佳与天福的镜像折射出本土松散加盟流派的通病：“连”住了利益收银机，却“锁”不住食安底线。

被挤压的加盟商

松散加盟的恶果，在经济上行期可以被增量掩盖，但在行业下行的深水区，底裤被彻底扒光。

2025年，中国便利店行业寒意逼人：单店日均营收降至4453元，同比下降3.9%，客流量下降8.7%。更致命的是即时零售的降维打击——易观报告显示，2025年中国综合消费平台即时交易市场规模达29852亿元（含外卖等综合消费）。当消费者动动手指就能买齐日用品，街角便利店的“便利”护城河正被瓦解。

对比尤为刺眼：主打鲜食强管控的日系便利店，单店日均营收仍能稳在6000至8000元；而深扎下沉市场的本土松散加盟店，多在3000至4500元区间苦苦挣扎。扣除每月房租、人工和1000元品牌管理费后，这些下沉市场本土加盟店的净利润所剩无几。

于是，临期面包舍不得扔，就放在柜台显眼位置打折；夜间无人监管，就混入低价外采的饮料。加盟商被进货成本和客流下滑双重挤压，为了活命，只能将压力转嫁给消费者。如果总部不能在经营赋能上输血，加盟商的底线失守几乎是必然。

过去，面对加盟商的越界，美宜佳总部总有一块完美的“挡箭牌”：门店自主经营，自负盈亏。但监管的利剑，这次精准砍向了这块免责遮羞布。

今年3月20日，市场监管总局第114号令正式施行，直指加盟模式“连锁不连管、总部不担责”的沉疴。新规划下铁线：即便全为加盟店，总部也要担责；严禁通过合同免除自身食品安全责任。

114号令的要求极细：建立“总部—区域—门店”三级责任链，每年至少对所有门店进行一次全覆盖实地巡查。

这对4万店规模的美宜佳无异于一场大手术。按一名督导每月巡查30家门店计算，完成一轮全员普查需110余人全职投入一整年。以现有的督导架构，如何撑起这穿透4万家店的责任网？

强压之下，不妨看看日系标杆怎么做。7-Eleven的加盟叫“委托加盟”，店长需全职且受训，总部对定价、促销有绝对控制权，临期报损由总部承担部分成本。这种模式让总部绝非“甩手掌柜”，但也换来了极高的食安底线。没有7-Eleven的深度控制权，却要担7-Eleven的合规责任，这是美宜佳当下最致命的结构性错位。

连面包都管不住，凭什么做鲜食？

约谈之后，美宜佳必出整改方案。但真正的破局，绝不是招几个安全员、建个追溯系统那么简单，它必须触及利益分配的底层逻辑。

美宜佳也意识到了危机。据其2026年6月初透露的规划，正计划推出鲜食餐饮占比超40%的餐饮型门店，试图在一日六餐中找增量。

但这恰恰是最凶险的歧路，竞争对手罗森（LAWSON）的做法直接照出了美宜佳的软肋。

鲜食是便利店的金矿，也是食安的雷区。罗森的便当能成为利润支柱，靠的是重资产投入的强管控：自建区域鲜食工厂，冷链一日两配甚至三配；对于临期便当，有严苛的报废时限和督导随时抽查，加盟商一旦私自售卖过期食品，面临的将是重罚甚至解约。

反观美宜佳，在现有数十家店配一名督导的松散架构和加盟商自负盈亏的机制下，强行上马40%鲜食，无异于引爆定时炸弹。卖不出去的鲜食，本就利润微薄的加盟商舍得直接扔掉吗？如果连保质期半年的包装面包都管不住，凭什么管得住保质期只有24小时的饭团？过期饭团重新贴签的概率，将远超现在的过期面包。

这次约谈向整个连锁零售行业敲响了警钟：“以加盟之名、行甩手之实”的跑马圈地时代，已经彻底翻篇。

对美宜佳而言，4万家店是护城河，但不加管控就会变成风险放大器。从“中国门店最多”走向“中国人信得过”，需要的不是一年开3000家店的速度，而是一套真正能穿透4万家店的管控体系。

在消费升级与监管趋严的双重浪潮下，合规能力本身就是最核心的竞争力。这块金字招牌，从来不是靠开店速度换来的。（本文首发巴伦中文网，作者 | 赵虹宇，编辑 | 秦聪慧）

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（本文作者为 区县那点事，钛媒体经授权发布）

文 | 区县那点事

天下服装有千万种，泳装算是夏日独一档。当你在网店搜索泳装，你会好奇大部分流行、爆款泳装其实不产自欧美，也不来自南方服装城，而是出自东北一个滨海小城——兴城。

别看这里不是什么热门的旅行目的地，但它生产的泳装占据国内市场份额超40%、国际市场份额超25%，产品远销140多个国家和地区，全产业链年产值突破150亿元。若单独拎一个俄罗斯出来，市占率达到99%。

人们习惯将东北与重工业、黑土地、皑皑白雪联系在一起，时尚服饰、潮流轻工似乎从来不属于这片土地。而辽宁葫芦岛下辖的兴城市，却用一尺弹力布，编织了一张泳装隐形的全球供应链网络。

那么，这座小城如何能完成“性感转身”？

捡起废布做花边：重工业上孕育出的“轻盈”产业

兴城的泳装，不算无中生有。人们可能不认识兴城，但是葫芦岛，是东北著名的疗养胜地。这里夏季气候宜人、冬季温泉环绕，是旅游爱好者的目的地。改革开放以后，游客纷至沓来，连同默默无闻的兴城，也因此小火了一把。

不过，作为“北方疗养胜地”，很多人会认为，这里只是时尚的消费地，而不是生产地。但恰恰是这群拥有较高审美与消费力的疗养人群，“催促”着泳装的诞生。

上世纪80年代，这些“时尚弄潮儿”在海边露出五彩斑斓的泳装时，给当地妇女、手艺人提供了最早的“实物图鉴”，也催生了早期的泳装消费需求。她们照着样子，用家里的缝纫机开始仿制，然后提着篮子到海边叫卖。一件泳装卖一两元，一天卖出几件，就抵得上工厂一个月的工资。

从最初的修补泳衣，到模仿制作，再到提篮叫卖，兴城第一批泳装创业者就是用这样朴素的模式完成了最原始的积累，其中不乏国企员工、公务员。1986年，刘氏三姐妹在胡同里用一台缝纫机创立远航泳衣厂，奠定了兴城泳装规模化的基础。

可以说，这些人是最懂“改革开放”的。首先是思想开放，其次是行动开放。彼时体制内工作是大众眼中的“铁饭碗”，敢于放下安稳、投身小众生意的人寥寥无几，但正是这群先行者，拉开了兴城泳装产业的序幕。更重要的是，如此“开放”的泳装在当时挑战着大众的传统审美，他们却能以包容的眼界接纳新潮，以放开的脚步开拓市场，可谓勇气。

当然，兴城的工业底子不可忽略。兴城拥有区别于普通内陆工业城市的双重先天基底。首先是锦西化工厂——中国最早的尼龙产地之一。尼龙最早被称作“锦纶”，这个“锦”字就来自锦西，而锦纶正是早期泳装的核心原材料，完备的面料供给为产业起步扫清了原料障碍。与此同时，当地遍布着纺织厂、针织厂、毛巾厂，大量女工掌握成熟的缝纫技术。

原料就地可取，工人随手能找——这是重工业基地投下的“轻影子”。当其他地区还在为产业链发愁时，兴城人已经在用本地产的尼龙面料、靠着本地的熟练工人，踩出了第一件泳装。

而真正的转折发生在上世纪90年代。东北下岗潮来袭，大量国企工人和体制内人员被迫另谋生路，初具规模的泳装产业顺势承接就业压力。这批人拥有组织管理能力、见过现代工业体系，让兴城泳装完成了从“家庭作坊”到“正规工厂”的跨越。于是，产品开始走出本地，主攻俄罗斯等海外市场。

在工业废墟上能够开出花朵，资源只是基础，人永远是核心。这解释了为何在东北严寒中，能生长出最火热的泳装产业。投入泳装，也是时代洪流中普通人寻找生存缝隙的必然选择。

让有海的地方都出现兴城泳装：“快”与“变”的制胜秘诀

泳装属于时尚品类，最难的不是生产过程，而是对市场需求的捕捉。工业基础和冒险精神解释了“为什么是兴城”，而“小单快反”的能力验证了“为什么是现在的兴城”。

泳装是季节性极强的品类，销售集中在春夏，潮流周期短、变化快。潮流预判、版型平衡、库存控制、品牌心智是不确定性的博弈，这才是泳装行业真正的“难”。

在过去，企业只要接了几个国际大单便可“安枕无忧”，但面对日益变化的市场环境，这样的模式越来越站不住脚。而且，兴城的泳装企业大多都是中小规模，面对国际大牌动辄半年的生产周期，这些企业反而练就了“小单快反”的独门绝技。

兴城企业结合自身“小而灵”的特点，探索出适配电商与跨境市场的模式：以小批量样品试水市场，依托线上销售数据判断款式热度，再快速追加订单。这不仅解决了传统服装行业大批量提前备货造成库存积压、资金周转困难的痛点，更让兴城的小作坊具备了与快时尚巨头同台竞技的能力。

在兴城，一款泳装从设计到送达国外消费者手中，最快仅需10天，这种响应速度让欧美品牌望尘莫及。

当然，这种模式的落地，离不开全流程数字化、智能化改造。如今兴城当地规上泳装企业的自动裁床、数码印花、自动铺布等智能设备普及率超过90%，三成生产设备达到国际先进水平，机械作业既提升了裁剪、缝制的精度，也大幅压缩生产时长。

AI 技术的普及更是重塑了设计环节。设计师只需输入“复古”“波西米亚”等关键词，AI即可生成数百款设计，并通过虚拟模特试穿。不仅设计效率提升十余倍，试错成本也大幅下降。在这个年轻设计师都不愿去小县城的年代，AI成为了留住“时尚敏感度”的关键。

极致的响应速度和时尚捕捉能力，让兴城完美适配国内外电商平台的节奏，也是泳装出海的“法宝”。

早在2014年，兴城就落地东北首个泳装跨境电商平台，提前布局线上赛道。目前，全国80%的泳装电商订单从兴城发出，4万家网店覆盖亚马逊、SHEIN、TikTok等全球平台。在俄罗斯市场，兴城泳装占比高达99%；在欧美市场，亚马逊上一半的泳装产自这里。

更重要的是，兴城泳装企业会根据不同国家、地区的消费审美与使用场景，定向开发产品：针对欧美市场主推比基尼款式，贴合日韩消费偏好主打连体泳装，为欧洲运动爱好者打造功能性泳装；面对国内市场，东北风格偏保守的主打遮肉款、川渝主推性感设计、沪杭打造精致小资风等等。

显然，兴城已经能够在国内外市场中进退自如。有企业已经开始收购海外百年品牌，或打造高端国货品牌，甚至将非遗“满绣”融入设计，打造单价突破万元的高端产品。大众平价款、潮流中端款、高端定制款形成完整品牌梯队，让兴城泳装既能守住海量基础市场，又能抢占高附加值赛道。

对于兴城而言，“有海的地方就有兴城泳装”，这个目标正一步步实现。

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6 月的第二周，全球科技圈被三件事同时轰炸。

北京时间 6 月 9 日凌晨，蒂姆·库克以 CEO 身份主持最后一届 WWDC，Siri 迎来 2011 年诞生以来最大规模重构，独立 App、对话式交互、底层模型切换至谷歌 Gemini。

不到 48 小时前，谷歌 Pixel 10 系列仍在持续发酵，Tensor G5 芯片首次由台积电 3nm 代工，TPU 提升 60%，Gemini Nano 常驻端侧，实时翻译、屏幕理解、语音转录全部本地执行。

而在此之前的 3 月，一个几乎被英文媒体忽略的事件发生了：小米 MiMo-V2 Pro 端侧大模型正式上线，MiMo-V2 Pro总参数超过1万亿（1T），激活参数420亿，AI 文案生成只需 2 秒。同月，国内主流手机厂商集体突破端侧千亿参数关卡，搭载千亿端侧大模型的手机出货量突破 2000 万台。

三条平行线在同一时空交汇，端侧 AI 的路线之争，正在 2026 年 6 月迎来终极对决。

模型搭载：三种哲学，三条路线

端侧 AI 这条赛道上，苹果、谷歌和中国厂商选择了完全不同的底层哲学。

苹果选择了“投降式合作”，Siri 重构的核心不在于交互界面，而在于底层模型架构的戏剧性转向。苹果在 WWDC26 正式推出 Foundation Models Framework 升级版，将其从一个封闭的端侧模型接口，改为一个统一语言模型路由层，开发者可以调用苹果自研端侧模型、Private Cloud Compute 云端模型，以及谷歌 Gemini（1.2 万亿参数，需至少 12GB 内存）和 Anthropic Claude 等第三方模型。

翻译成大白话：苹果不自己做大模型了，它做分发。

苹果与谷歌已确认达成多年合作，下一代 Apple Foundation Models 将基于 Gemini 模型和云技术构建。据多家媒体报道，苹果每年向谷歌支付的合作金额约为 10 亿美元。同时，苹果正在测试 Extensions 系统，允许用户将 ChatGPT、Claude、Qwen、Kimi 等设为 Siri 的默认应答引擎。

这不是“苹果终于有 AI 了”的故事。这是“苹果承认自己做不出最好的大模型，所以把所有能打的都请进门”的故事。

谷歌选择了“垂直整合”，Pixel 10 搭载的 Tensor G5 是谷歌第一次彻底摆脱三星代工、转投台积电 3nm 的产物。CPU 性能较 G4 提升 20%-35%，TPU（谷歌的 NPU 等效单元）提升高达 60%。更重要的是，这是首款搭载最新 Gemini Nano 模型的芯片，谷歌将端侧 AI 能力直接写进了硬件层面。

Gemini Nano 在 Pixel 10 上常驻运行，无需联网即可完成上下文建议、文本摘要、实时翻译、语音增强和媒体处理。谷歌的路线是从模型到芯片到应用的全栈自研，大模型是我的，芯片是我的，操作系统是我的，手机也是我的。这条路，只有谷歌走得通。

中国厂商选择了“参数军备”，2026 年 3 月，小米 MiMo-V2 系列正式发布，MiMo-V2 Pro总参数超过1万亿（1T），激活参数420亿。通过 4-bit 极致量化和稀疏混合架构，模型体积从数百 GB 压缩至 5GB 以内。华为麒麟 9010、OPPO、vivo 的旗舰机型同期实现了千亿模型本地运行。

但这仅仅是手机厂的故事，芯片层面，联发科天玑 9300 的 APU 790 已支持最高 330 亿参数大模型端侧部署，通义千问完成适配；天玑 9600 预计 2026 年 9 月登场，目标是能够在端侧稳定运行更大规模模型。高通骁龙 8 Gen 5 NPU 正在推动新一代端侧 AI 体验。阿里、字节、阶跃星辰、腾讯混元（HY-1.8B-2Bit，仅占 600MB 内存，生成速度提升 2-3 倍）各自推出端侧模型方案。中国手机 AI 的模型供给，已经进入“百花齐放”阶段。

一个事实是，参数最多的一方，恰恰是技术话语权最弱的一方。 苹果不拼参数，拼的是全球约 2.4 亿部 iPhone 年出货量背后的换机周期撬动能力。谷歌不拼参数，拼的是从芯片到应用的不可复制垂直整合。中国厂商的参数军备，本质上是用“看得见的数字”弥补“看不见的生态”差距。这条路能走多远，取决于端侧真实体验能否匹配参数表的震撼。

端侧能力：离线场景才是真正的试金石

讲完了底层模型，我们来看最直接的问题：断网之后，这些手机还能干什么？

屏幕理解方面，OPPO 暂时领跑，在 PConline 2026 年 4 月发布的十三品牌手机 AI 横评中，ColorOS 16 的智能助手拿到满分 5 分。其“AI 一键闪记”功能可以在 30 分钟内将视频内容压缩为 3-5 个结构化要点，召回率超 85%。苹果 Siri 的屏幕感知能力紧随其后（4 分），但国行版功能阉割严重。小米超级小爱的“一步直达”具备跨应用精准跳转能力，直接跳转订单详情页取消订单，而不仅仅是停留在应用首页，拿到了 4.5 分。Pixel 的 Gemini Nano 在技术上最强（4.5 分），但国内因谷歌服务不可用，实际体验几乎为零（国内得分 2 分）。

离线对话是中国厂商意外占优的战场，小米 MiMo-V2 Pro 在断网状态下，文案生成速度做到了 2 秒，和联网时体验完全一致。所有数据不上传、不缓存、不被训练。

苹果 Siri 的离线能力高度依赖芯片代际，需要 A17 Pro 或 M1 以上才能运行完整的端侧 AI 功能。但即使是最新芯片，也面临一个物理瓶颈：当 NPU 试图长时间运行 3B+ 参数量的端侧模型时，整机功耗会迅速突破 6W 红线，导致机身发烫和屏幕强制降亮度。苹果为了保续航，牺牲了端侧模型的能力上限。

谷歌 Gemini Nano 在 Pixel 10 上做到了真正的“常驻端侧”，实时翻译、录音转写、智能来电过滤全部本地执行。但笔者必须加上一个残忍的注脚：Pixel 在国内是一台半残的手机，谷歌服务不可用，基带兼容性是硬伤，保修需寄境外。“买 Pixel 是为了研究 AI，不是为了过日子”。这是 Pixel 用户的真实写照。其年出货量仅有 1000 万-1300 万台级别，在全球智能手机市场中被归入“其他”类别。

实时翻译方面，谷歌最强，但国产不弱，三星 Galaxy AI 的实时翻译在出国场景中表现出色。Pixel 的 Voice Translate 可以在通话中打破语言障碍。中国厂商并未掉队，OPPO、vivo、小米的系统级翻译大多集成在智能助手中，体验日趋成熟。差异不在于能不能翻，而在于翻译的上下文准确度和多语种覆盖。

图像生成与编辑是中国厂商正在定义新标准的维度，也是本轮对比中差距最大的一个。ColorOS 16 的“极光引擎”通过 NPU 推理管道共享，将 AI 消除耗时降低 40%，且消除后自动分析光源方向、色温实时补光，一步到位。在 2026 年 4 月的横评中，ColorOS 的 AI 消除拿到满分 5 分。苹果 iOS 26 的 CleanUp、Reframe、Extend 三件套海外版很强，但国行功能阉割严重，实际体验打七折（3 分）。华为 HarmonyOS 6 原生甚至没有一键 AI 消除，需要借助第三方 App（2.5 分）。

国产手机在 AI 图像处理上的领先，本质上是一个“接地气”的故事，他们比苹果和谷歌更理解中国用户拍了什么（密集人群、复杂光照、玻璃反光），也更愿意在消除/美化这个最卷的单点上投入资源。不是技术更先进，是场景更懂。

功耗与续航：端侧 AI 的物理天花板

功耗是所有端侧 AI 叙事的终极约束。

苹果这边，性能足够，但热到降频，A18 Pro 的 Neural Engine 纸面算力足够强大（A18 Pro 首发台积电 N3P 3nm，CPU 性能较 A17 Pro 提升 15%，能效提高 20%），但苹果从未公开过手机端 Neural Engine 的具体 TOPS 值。真正的问题出在能效比，当端侧模型持续运行时，发热是死敌。前述分析指出，运行 3B+ 参数模型时功耗突破 6W，触发降亮度、降频。苹果在 iOS 27 中宣称内存占用减少 20%、日常续航延长 1-2 小时，但这更多是系统优化的功劳，而非端侧 AI 效率的质变。

苹果选择用“分层执行”来规避功耗天花板，简单任务端侧跑，复杂任务抛给 Private Cloud Compute 或云端 Gemini。这很聪明，但也意味着苹果端侧 AI 的能力上限被功耗卡住了脖子。

谷歌靠 3nm 救场实现了能效翻身，Tensor G5 转投台积电 3nm，终于解决了 G4 时代最被诟病的能效问题。CPU 性能提升 20%-35%，但 Geekbench 6 多核跑分仅 5598，AnTuTu 10 约 141 万分，这大约是骁龙 8 Gen 2 的水准。GPU 更是短板，3DMark Wild Life Extreme 仅约 19 FPS（Pro 机型），远低于骁龙 8 Elite 机型。

但谷歌的策略不同，Tensor G5 不是为跑分设计的，是为 Gemini Nano 设计的。台积电 3nm 让 G5 “运行更凉爽、更稳定”，16GB 内存和均热板保证了持续 AI 任务不降频。功耗数据官方未公开，但多家评测指出，Pixel 10 在日常场景中终于做到了“全天续航不焦虑”。

中国厂商则依靠骁龙 + 天玑组成能效双雄，国产 AI 手机绕开了自研芯片的深坑，直接站在高通和联发科的肩膀上。天玑 9300 的 APU 790 支持 330 亿参数端侧运行，生成式 AI 处理速度是上代的 8 倍。天玑 9600 预计 2026 年 9 月登场，目标直指骁龙 8 Elite Gen 6。

功耗层面，2026 年的旗舰骁龙和天玑芯片在台积电 3nm/4nm 制程下，AI 推理能效比已大幅优化。搭载这些芯片的国产手机，在端侧 AI 功能全开的情况下，普遍能做到一天一充。但笔者需要指出：当国产厂商宣传“1200 亿参数端侧运行”时，这些模型不是常驻运行的，它们通过智能调度机制，在不用时自动压缩、用时快速唤醒。这和谷歌 Gemini Nano 的“常驻端侧”是两种不同的技术路线。

生态适配：苹果的护城河 vs 谷歌的孤岛

如果前三轮是技术对决，这一轮是商业模式的终极较量。

苹果最被低估的杀手锏是 App Intents，WWDC26 真正值得关注的技术发布，不是 Siri 独立 App，而是 App Intents 框架。它本质上是一个标准化的工具调用层，开发者通过标准化 schemas 将应用内容接入 Spotlight 语义索引，将应用功能开放给 Siri AI 调用。若接入速度足够快，苹果有机会将 App Store 中数百万应用转化为 Agent 可调用的 Skills，形成类似移动互联网时代 App Store 的新一轮生态锁定。

再加上 Foundation Models Framework 的 Dynamic Profiles 功能（允许同一会话内动态切换模型、工具和指令），苹果正在构建的不只是一个语音助手，而是一个模型路由 + Agent 编排平台。第三方 AI 模型的 Extensions 系统意味着，用户可以在 Siri 中选择 Gemini、GPT、Claude、Qwen、Kimi 等作为默认引擎，苹果不生产最好的大模型，但它控制着你用什么模型。

谷歌的情况是技术最强，但生态最孤，Pixel 的 Gemini 生态在北美和欧洲无敌，Google One AI Premium 订阅（购买 Pixel 10 免费送一年）、Gmail/Calendar/Maps/Photos 的深度 AI 整合、Android 系统级的 Gemini Nano API 对所有开发者开放。但这一切在国内归零。Pixel 年出货量仅 1000 万-1300 万台，在全球智能手机市场份额统计中被归入“其他”，技术标杆再高，也改变不了它是一个小众产品的现实。

中国厂商数量取胜，但深度不够，中国手机 AI 生态的一个显著特征是“多而散”。小米有 MiMo + 超级小爱 + miclaw 智能体，OPPO 有 ColorOS AI + 极光引擎，vivo 有蓝心小 V，荣耀有 Magic Live，华为有小艺 + 鸿蒙跨设备协同，每一家都有自己的助手、自己的模型、自己的 API。在横评中，HarmonyOS 6 的跨设备协同被评为国产最强，OPPO 的 ColorOS 16 在单机 AI 体验上拿满分，但各家生态互不打通，开发者需要为每一个平台单独适配。

从第三方技能接入数量来看，苹果的 App Store 生态厚度无可匹敌。中国厂商目前仍处于“自己做应用、自己调 API”的阶段，阶跃星辰的 GUI-MCP 开放协议（宣称“短至 10 分钟即可部署一台有 Agent 能力的手机”）代表了从封闭走向开放的趋势，但距离苹果级别的生态网络效应还有显著差距。

2026 年中国新一代 AI 手机出货量预计达到 1.47 亿台，首次突破 50% 的渗透率。这个数字背后意味着，中国 AI 手机的战场已经不只是技术，而是谁能率先将端侧 AI 能力开放为真正的开发者生态。目前来看，没有一家真正做到了。

终局判断：三种终局，一个方向

回到标题的问题，端侧 AI 三强对决，谁是赢家？

笔者的判断是：短期内苹果赢在生态，谷歌赢在技术，中国厂商赢在规模。但长期来看，三方正在殊途同归。

苹果用“投降 + 路由”的策略，把 Gemini、Claude、GPT 全部纳入 Siri，实质上放弃了自研最强模型的竞赛，转而押注终端入口和隐私架构的不可复制性。这很苹果，不追求单点最优，追求系统最优。

谷歌用“垂直整合”的策略，从芯片到模型到应用一手包办，Gemini Nano + Tensor G5 + Android 的三位一体在端侧 AI 体验上有机会做到最流畅。但 Pixel 的硬件体量太小，年出货量仅千万台级别，对比苹果 2.3 亿部和中国 AI 手机 1.47 亿台年出货量，谷歌的端侧 AI 更可能是一个“技术标杆”而非“市场赢家”。

中国厂商用“参数 + 场景”的策略，率先将千亿模型压进手机，在最卷的 AI 消除、离线对话、跨应用操作上打磨出切实可用的体验。但参数军备的边际收益正在递减，当 1200 亿参数的模型在 99% 的场景中与 300 亿参数表现无异时，“更大”就不再是更好的同义词。

真正决定端侧 AI 终局的因素，不是参数，不是 TOPS，不是谁接入的第三方模型更多，而是谁能在不烧穿电池的前提下，让 AI 成为用户每天都要用、离不开的东西。 从这个标准来看，这三家到今天还没有任何人真正拿到资格赛的入场券。

当 Siri 等了 15 年终于向 Gemini 低头，当中国手机在参数表上把硅谷巨头按在地上摩擦，当谷歌把一颗训练了十年的 AI 大脑塞进 5 寸屏幕，端侧 AI 的战争早已超越了技术之争。它真正的命题是：在口袋这个终极战场上，谁先定义“智能”的日常形态。而那个定义权，三强争了三年，至今无人真正到手。

（本文首发钛媒体APP，作者 | AGI-Signal，编辑 | 赵虹宇）

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