AI大模型爭奪戰：手機巨頭的新戰場

在當前商業環境中，看似閃耀的"機遇"往往成爲束縛人們的枷鎖。近期，全球芯片巨頭高通計劃在加州裁員約1258名，這場人事震蕩預計將於12月13日發生。高通上季度財報已經暗示了這次"裁員潮"。從財務結構來看，手機芯片是高通的主要收入來源，但在三季度收入同比下降了21.6%。智能手機市場的飽和正在悄然影響上遊供應鏈巨頭。

自2019年以來，5G驅動的手機更換熱潮已持續近四年。然而，Counterpoint的資深分析師Peter Richardson指出，到2022年時，全球手機更換週期已達到史上最長的43個月。過去五年，手機行業一直在尋求創新突破。但當連市場領導者也難以推出令人驚嘆的新功能時，其他廠商更難維持市場地位。越來越多的消費者開始質疑更換新手機的價值。

有行業專家認爲，真正的突破點可能在軟件領域，特別是AI領域如LLM、Transformer等大模型背後蘊藏的潛力。盡管目前還不清楚如何最大化地利用這些潛力，但這並不妨礙國內手機巨頭嘗試突圍。多家手機廠商已將目光瞄準了AI大模型，希望開闢新的競爭領域。

手機巨頭爭奪大模型賽場

近期，國內手機廠商紛紛追逐大模型熱潮。

小米在年度發布會上展示了其AI大模型，在C-Eval和CMMLU兩大測試平台上取得佳績。該13億參數大模型已在手機端運行，某些場景下甚至能與60億參數的雲端模型媲美。小愛同學也將強化AI大模型能力。

華爲則宣布HarmonyOS 4將整合"盤古大模型"，深度融入手機系統。

OPPO推出基於AndesGPT大模型技術的"小布助手"，進行首輪公開測試。AndesGPT是一個基於混合雲架構的高級生成式大語言模型。

vivo計劃在開發者大會上揭曉其自研AI大模型與新操作系統。vivo的AI大模型矩陣覆蓋十億、百億及千億三大參數級別，共五款模型，旨在滿足多樣化應用場景。

手機行業各大品牌紛紛投身AI大模型領域，希望借此在高端市場塑造更具競爭力的形象。強調AI功能不僅能刺激用戶對高端產品的需求，還能帶動產品價格漲，爲品牌創造更高利潤。未來兩年可能是AI在手機上的創新大爆發時期。

大模型角逐移動端，路徑逐漸統一

盡管手機廠商宣傳在手機上運行大型模型輕而易舉，但實際操作中面臨諸多挑戰。

根據小米技術團隊的分享，在手機上運行大模型對硬件要求很高，特別是處理器和內存。大模型佔用過多工作內存可能導致其他應用受限，甚至造成手機無響應或死機。計算能力也是關鍵，生成速度必須遠超人類閱讀速度。此外，功耗問題也不容忽視，高負載運算會導致手機急速發熱，影響電池續航。

因此，手機大模型的真正挑戰在於如何平衡處理速度、散熱和電池續航。業界重心放在了端雲協同上。

聯發科與OPPO、vivo合作研發大模型在端側的輕量化部署方案，實現了多個級別AI大語言模型和視覺大模型在手機端側的落地。

端側大模型優勢在於響應速度快、數據安全性高。但僅憑手機端難以解決所有問題，多數廠商採取端雲結合策略。小米、vivo等都可能採用雲端和本地結合的大模型策略，根據問題復雜性決定是否在本地處理或轉移到雲端。

這種結合雲端和本地的大模型方案不僅可以節省成本，還能滿足用戶在計算能力、性能、能耗和隱私保護等多方面的需求，是目前整合手機和AI大模型的優選策略之一。

廠商跟風之下的潛在挑戰

盡管手機廠商積極嘗試在手機端運行大模型，但仍面臨一些挑戰和質疑。

首先，對"大模型"的定義仍然模糊。以小米的端側模型爲例，其13億參數量與GPT2相近，但是否足以稱爲"大模型"仍有爭議。有業內人士質疑，手機端的大模型實踐更多是爲了滿足市場短期熱潮，而非技術的真正突破。

其次，爲適應手機，制造商不得不通過剪枝、蒸餾和量化等策略對模型進行大幅壓縮。這種操作是否過於牽強，值得思考。大模型的價值在於深度學習中的"深度"，大量參數意味着更多信息、知識和上下文的捕捉。將千億參數模型剪裁到幾十億參數時，inevitably會損失一些原有的學習深度。

即便小米宣稱其端側模型能與雲端模型相提並論，但細節仍需關注。13億參數的端側模型難以全面比肩千億參數的雲端模型，可能只在特定場景下實現匹敵。

更重要的是，盡管衆多手機制造商都在探索AI大模型應用，但未來路徑仍充滿未知。目前手機制造商對AI大模型的應用似乎過於偏重"語音助手"，這種單一方向的追求是否真正考慮了用戶的實際需求值得思考。

簡而言之，AI大模型在手機領域的真正普及仍處於初期階段。當前的種種努力，只是探索之旅的開始。未來手機市場上真正的"殺手級"應用仍有待時間揭曉。