AI大モデル争奪戦：スマートフォン巨頭の新たな戦場

現在のビジネス環境では、一見輝かしい「機会」がしばしば人々を束縛する鎖となる。最近、世界的な半導体大手のクアルコムはカリフォルニア州で約1258人を解雇する計画を発表した。この人事の動揺は12月13日に発生する見込みだ。クアルコムの前四半期の財務報告は、この「解雇の波」を示唆している。財務構造を見ると、携帯電話用チップはクアルコムの主要な収入源だが、第三四半期の収入は前年同期比で21.6%減少した。スマートフォン市場の飽和は、静かに上流のサプライチェーンの巨人に影響を及ぼし始めている。

2019年以来、5G駆動のスマートフォンの交換ブームはほぼ4年続いています。しかし、CounterpointのシニアアナリストであるPeter Richardsonは、2022年には世界のスマートフォン交換サイクルが史上最長の43ヶ月に達したと指摘しています。この5年間、スマートフォン業界は革新の突破口を求めてきました。しかし、市場のリーダーでさえ驚くべき新機能を発表するのが難しい中、他のメーカーは市場での地位を維持することがさらに困難です。ますます多くの消費者が新しいスマートフォンに交換する価値を疑い始めています。

業界の専門家は、真の突破口はソフトウェア分野、特にAI分野にある可能性があると考えています。特にLLMやTransformerなどの大規模モデルの背後に秘められた潜力です。これらの潜力を最大限に活用する方法はまだ明らかではありませんが、国内のスマートフォン大手が突破を試みることを妨げるものではありません。複数のスマートフォンメーカーはAI大モデルに注目し、新たな競争分野を開拓しようとしています。

スマートフォン大手が大規模モデル競技場を争う

最近、中国のスマートフォンメーカーは大規模モデルの熱潮を追い求めています。

シャオミは年次発表会でそのAI大モデルを展示し、C-EvalとCMMLUの2つのテストプラットフォームで優れた成績を収めました。この130億パラメータの大モデルはスマートフォンで稼働しており、特定のシーンでは60億パラメータのクラウドモデルと肩を並べることさえ可能です。小愛同学もAI大モデルの能力を強化します。

ファーウェイはHarmonyOS 4が「盤古大モデル」を統合し、スマートフォンシステムに深く組み込まれることを発表しました。

OPPOは、AndesGPT大モデル技術に基づく「小布助手」を発表し、初回の公開テストを行います。AndesGPTは、ハイブリッドクラウドアーキテクチャに基づく高度な生成型大規模言語モデルです。

vivoは開発者会議で自社開発のAI大モデルと新しいオペレーティングシステムを発表する予定です。vivoのAI大モデルマトリックスは、10億、100億、そして1000億の3つのパラメータレベルをカバーし、合計5つのモデルがあり、多様なアプリケーションシーンに対応することを目的としています。

スマートフォン業界の主要ブランドは次々とAI大規模モデルの分野に参入し、高級市場での競争力のあるイメージを構築しようとしています。AI機能は、高級製品に対するユーザーの需要を刺激するだけでなく、製品価格の上昇を促し、ブランドにより高い利益をもたらすことが強調されています。今後2年間は、スマートフォンにおけるAIの革新が大爆発する時期になる可能性があります。

大規模モデルがモバイル端末で競争し、道筋が徐々に統一される

スマートフォンメーカーは、大型モデルをスマートフォンで簡単に実行できると宣伝していますが、実際の操作では多くの課題に直面しています。

小米技術チームの共有によると、スマートフォンで大規模なモデルを実行するにはハードウェアに高い要求があり、特にプロセッサとメモリが重要です。大規模モデルが過剰な作業メモリを占有すると、他のアプリケーションが制限される可能性があり、さらにはスマートフォンが応答しなくなったり、フリーズしたりすることがあります。計算能力も重要で、生成速度は人間の読書速度を大きく上回る必要があります。さらに、消費電力の問題も無視できず、高負荷の計算はスマートフォンを急速に加熱させ、バッテリーの持続時間に影響を与える可能性があります。

したがって、モバイル大モデルの真の課題は、処理速度、熱放散、バッテリーの持続時間のバランスを取ることにあります。業界の焦点はエッジクラウド協調に置かれています。

メディアテックはOPPOおよびvivoと協力して、エッジでの軽量化デプロイメントソリューションを開発し、複数レベルのAI大規模言語モデルおよび視覚大規模モデルをスマートフォン側で実現しました。

エッジ側の大規模モデルの利点は、応答速度が速く、データの安全性が高いことです。しかし、モバイル端末だけではすべての問題を解決することは難しく、多くのメーカーはエッジとクラウドの組み合わせ戦略を採用しています。Xiaomiやvivoなどは、問題の複雑さに応じて、ローカルで処理するかクラウドに移行するかを決定する、クラウドとローカルの組み合わせによる大規模モデル戦略を採用する可能性があります。

このクラウドとローカルを組み合わせた大規模モデルのソリューションは、コストを節約するだけでなく、計算能力、パフォーマンス、エネルギー消費、プライバシー保護などの多くの面でユーザーのニーズを満たすことができ、現在、スマートフォンとAI大規模モデルを統合するための優れた戦略の一つです。

メーカーが追随すべき潜在的な課題

スマートフォンメーカーはスマートフォンで大規模モデルを実行しようと積極的に試みていますが、依然としていくつかの課題と疑問に直面しています。

まず、「大モデル」の定義は依然としてあいまいです。小米のエッジ側モデルを例に挙げると、その13億のパラメータ数はGPT2に近いですが、果たして「大モデル」と呼ぶに足るかは依然として議論があります。業界の専門家は、スマートフォン向けの大モデルの実践は、技術的な真の突破口ではなく、市場の短期的な熱潮を満たすためのものであると疑問を呈しています。

次に、携帯電話に適応するために、製造業者は剪定、蒸留、量子化などの戦略を通じてモデルを大幅に圧縮せざるを得ませんでした。この操作があまりに強引ではないか、考える価値があります。大規模モデルの価値は深層学習における「深さ」にあり、大量のパラメータはより多くの情報、知識、文脈の捕捉を意味します。千億パラメータのモデルを数十億パラメータに剪定する際には、必然的に元々の学習の深さがいくらか失われることになります。

小米はそのエッジモデルがクラウドモデルと同等であると主張していますが、詳細には注意が必要です。13億パラメータのエッジモデルは、千億パラメータのクラウドモデルに完全には対抗できず、特定のシーンでのみ対抗できる可能性があります。

さらに重要なのは、多くのスマートフォンメーカーがAI大モデルの応用を探求しているにもかかわらず、未来の道筋は依然として未知に満ちているということです。現在、スマートフォンメーカーはAI大モデルの応用に対して「音声アシスタント」に過度に偏っているように見えますが、この単一の方向性の追求がユーザーの実際のニーズを真に考慮しているのかどうかは考える価値があります。

要するに、AI大モデルのスマートフォン分野での本格的な普及はまだ初期段階にあります。現在のさまざまな努力は、探索の旅の始まりに過ぎません。未来のスマートフォン市場で本当に「殺し屋級」のアプリケーションが登場するまで、まだ時間がかかるでしょう。