大模型這把大火，燒到了手機(jī)領(lǐng)域

盡管不同調(diào)研機(jī)構(gòu)的口徑有所不同，但普遍認(rèn)為出貨量巔峰在2017年前后，之后市場(chǎng)開(kāi)始進(jìn)入下行周期。因?yàn)?G等新技術(shù)的出現(xiàn)，全球智能手機(jī)出貨量在2021年短暫復(fù)蘇，卻未能持續(xù)太長(zhǎng)時(shí)間。消費(fèi)電子市場(chǎng)的低迷，所影響的不只是終端公司，還對(duì)消費(fèi)電子產(chǎn)業(yè)鏈中下游產(chǎn)生了廣泛影響。

從這個(gè)角度來(lái)看，當(dāng)下消費(fèi)電子產(chǎn)業(yè)上下游對(duì)生成式AI的追捧并不單純，本質(zhì)上還是靠大模型的賣(mài)點(diǎn)刺激新的增長(zhǎng)。

各家目的各有不同

事實(shí)上，手機(jī)雖然并不等于大模型的下一個(gè)爆發(fā)性入口，但手機(jī)使用頻率和時(shí)間非常高，且手機(jī)是個(gè)人信息的集中地。通過(guò)手機(jī)，互聯(lián)網(wǎng)廠商可以更方便地接觸到用戶(hù)，并獲取用戶(hù)數(shù)據(jù)，從而更好地了解到用戶(hù)的需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)。

一方面，大模型通過(guò)與手機(jī)結(jié)合，可以通過(guò)手機(jī)這個(gè)互聯(lián)網(wǎng)入口，更好地理解用戶(hù)需求，通過(guò)深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，讓大模型應(yīng)用不斷優(yōu)化；另一方面，大模型與手機(jī)結(jié)合，還可以使得大模型應(yīng)用更好地了解市場(chǎng)需求和產(chǎn)品缺陷，從而做出更明智的決策，為每個(gè)用戶(hù)提供個(gè)性化的服務(wù)。不過(guò)，從各家手機(jī)廠商的表現(xiàn)來(lái)看，各家與大模型結(jié)合的目的各有不同。

比如，OPPO布局大模型的目的，重點(diǎn)在于打造智能終端交互體驗(yàn)。業(yè)內(nèi)人士表示，隨著大模型技術(shù)的引入，用戶(hù)跟語(yǔ)音助手交互知識(shí)問(wèn)答類(lèi)的問(wèn)題，占比會(huì)有更顯著的增長(zhǎng)。目前OPPO語(yǔ)音助手小布的整個(gè)月活是1.5億+，每天產(chǎn)生的交互數(shù)據(jù)大幾千萬(wàn)次。在部署方面，主要是云端+本地部署，即涉及高度敏感的隱私數(shù)據(jù)，可以在端側(cè)做本地化處理。但是面對(duì)復(fù)雜的一些任務(wù)，還是需要依賴(lài)云端大模型。

與OPPO有所區(qū)別，小米布局大模型時(shí)，重點(diǎn)在于輕量化和本地部署。相比前者，小米的部署方式可以更好地保護(hù)用戶(hù)隱私，同時(shí)實(shí)現(xiàn)在本地千人千面的個(gè)性化定制。為此，小米將一部分大模型能力下放到端側(cè)，致力于達(dá)到功耗、推理速度和生成效果的最佳平衡。另外，其還自研了13億參數(shù)的端側(cè)模型，部分場(chǎng)景效果媲美60億模型在云端的運(yùn)算結(jié)果。

相比之下，vivo則更注重解決用戶(hù)個(gè)性化需求，vivo認(rèn)為大模型將全面革新智能終端交互體驗(yàn)，并朝這個(gè)方向不斷為用戶(hù)帶來(lái)優(yōu)質(zhì)的體驗(yàn)。在部署方面，130億參數(shù)的藍(lán)心大模型可實(shí)現(xiàn)端側(cè)跑通，1750億參數(shù)的藍(lán)心大模型已達(dá)到GPT-3參數(shù)水平。

而華為與大模型的結(jié)合，則有著更深的圖謀，其意在將大模型打造成系統(tǒng)的“大腦”。據(jù)了解，華為語(yǔ)音助手小藝和大模型的融合，不是簡(jiǎn)單對(duì)聊天、AIGC、回復(fù)等任務(wù)進(jìn)行增強(qiáng)，而是以大模型為核心，進(jìn)行了系統(tǒng)級(jí)增強(qiáng)。其底層邏輯是為了將用戶(hù)的任務(wù)分配給合適的系統(tǒng)，各個(gè)系統(tǒng)各司其職，同時(shí)在復(fù)雜場(chǎng)景上增強(qiáng)體驗(yàn)。

總體來(lái)看，“重塑”語(yǔ)音助手無(wú)疑是各大手機(jī)廠商布局大模型的第一步，也是必走的一步。不同點(diǎn)在于各個(gè)手機(jī)廠商的優(yōu)勢(shì)不同，與大模型結(jié)合的重心也有所不同。比如，小米常年深耕智能家居領(lǐng)域，因而沉淀了大量的AI軟硬件基礎(chǔ)；OPPO則始終注重攻克技術(shù)和創(chuàng)新，為追求高質(zhì)量拍攝和設(shè)計(jì)的用戶(hù)提供產(chǎn)品，這在大模型上得到了延續(xù)；vivo以年輕時(shí)尚為主要定位，注重自拍和音樂(lè)等個(gè)性化功能，這使其在大模型個(gè)性化發(fā)展方面聚集了不容小覷的實(shí)力。

挑戰(zhàn)仍然不小

不過(guò)，目前來(lái)看手機(jī)廠商想要利用AI大模型，來(lái)提升產(chǎn)品的性能和競(jìng)爭(zhēng)力，仍面臨一些難題。

首先，是把大模型裝進(jìn)手機(jī)里面存在現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。根據(jù)公開(kāi)的資料顯示，目前手機(jī)廠商布局大模型，主要有兩種路徑：一是以榮耀、小米等為代表的端側(cè)計(jì)算模式；二是以vivo為代表的端側(cè)和云端兩條路徑并行的模式。目前來(lái)看，兩種模式殊途同歸，最終都是希望智能手機(jī)端側(cè)AI模型支持本地問(wèn)答、語(yǔ)音互動(dòng)等功能，而其能否跑通則要看，各廠商能否聯(lián)合上游實(shí)現(xiàn)算力、算法的演變。隨著更多企業(yè)的深入布局，其也將展開(kāi)技術(shù)競(jìng)技和資源爭(zhēng)奪戰(zhàn)。

同時(shí)，將參數(shù)動(dòng)輒百億、千億級(jí)的大模型放進(jìn)手機(jī)端，也面臨成本高、自研難、算力消耗大等現(xiàn)實(shí)難題。

其次，從應(yīng)用層面來(lái)看，AI大模型需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練才能達(dá)到理想的效果。但是，由于隱私保護(hù)等方面的原因，獲取并使用大量用戶(hù)數(shù)據(jù)可能存在困難。同時(shí)，手機(jī)廠商還需要解決模型泛化不足的問(wèn)題，以確保模型在不同場(chǎng)景下的表現(xiàn)都能夠滿(mǎn)足需求。

最后，從競(jìng)爭(zhēng)層面來(lái)說(shuō)，各大手機(jī)廠商都在加大投入布局AI大模型領(lǐng)域，競(jìng)爭(zhēng)壓力很大。對(duì)于參與其中的廠商而言，如何另辟蹊徑，打造出差異化強(qiáng)的產(chǎn)品，避免同質(zhì)化，就成了各家廠商參與大模型競(jìng)爭(zhēng)的題中之義。

誰(shuí)能搶先殺出重圍？

那么，在這場(chǎng)手機(jī)廠商參與的大模型競(jìng)爭(zhēng)之中，哪家手機(jī)廠商更有機(jī)會(huì)贏得先機(jī)，并最終殺出重圍呢？要回答這個(gè)問(wèn)題，還需要結(jié)合多方面的情況來(lái)回答。

首先，從技術(shù)實(shí)力方面來(lái)看，目前華為的大模型實(shí)力最強(qiáng)，這對(duì)于其推進(jìn)手機(jī)端側(cè)大模型的發(fā)展或有很大幫助。根據(jù)公開(kāi)資料顯示，目前華為的盤(pán)古大模型體量較大，可能在千億甚至萬(wàn)億參數(shù)級(jí)別，其已經(jīng)接入了華為的鴻蒙OS和小藝智慧助手，未來(lái)可能會(huì)實(shí)現(xiàn)從手機(jī)、電腦再到汽車(chē)的大模型驅(qū)動(dòng)以及智能互聯(lián)。

相比之下，目前小米、OPPO、vivo、榮耀等手機(jī)廠商，公布的端側(cè)大模型大多在幾十億到上百億不等，從量級(jí)上來(lái)看與華為仍相差較大。雖然站在實(shí)際應(yīng)用層面來(lái)看，不同量級(jí)的大模型，所對(duì)應(yīng)的應(yīng)用不同，并不能一概而論。但就底層實(shí)力來(lái)說(shuō)，無(wú)論是云端還是操作系統(tǒng)還是大模型訓(xùn)練能力和水平，華為在國(guó)產(chǎn)手機(jī)廠商中都是獨(dú)一份兒。

其次，從供應(yīng)鏈層面來(lái)看，小米、OV、榮耀等廠商，或許能夠在芯片層面獲得更多的支持。當(dāng)前，隨著AI大模型走進(jìn)手機(jī)領(lǐng)域，現(xiàn)有手機(jī)算力、存儲(chǔ)的瓶頸就會(huì)逐漸凸顯出來(lái)，推動(dòng)大算力芯片，已經(jīng)成為破解手機(jī)端側(cè)大模型落地的關(guān)鍵一步。

據(jù)了解，目前高通、聯(lián)發(fā)科等手機(jī)芯片企業(yè)都已經(jīng)開(kāi)始布局了。10月24日，高通發(fā)布第三代驍龍8，在端側(cè)可運(yùn)行超100億參數(shù)的大模型，面向70億參數(shù)的大預(yù)言模型每秒可生成20個(gè)token，在終端側(cè)只需0.5秒就能利用Stable Diffusion完成文生圖。聯(lián)發(fā)科自然也不甘示弱，11月6日晚間，聯(lián)發(fā)科發(fā)布專(zhuān)為生成式AI設(shè)計(jì)的第七代AI處理器APU790，內(nèi)置硬件級(jí)生成式AI引擎，處理速度是上一代的8倍，能實(shí)現(xiàn)更加高速且安全的邊緣AI計(jì)算。

作為下游廠商，這意味著小米、ov、榮耀等廠商，將有機(jī)會(huì)借助上游芯片廠商的力量，在高性能芯片定制方面走到前面。畢竟，限于美國(guó)的制裁，華為想要做高性能芯片，只能同國(guó)內(nèi)廠商合作，目前是否能夠順利產(chǎn)出尚不可知。

從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，國(guó)產(chǎn)手機(jī)廠商在較長(zhǎng)的時(shí)間之內(nèi)，都還有短板待補(bǔ)。華為需要與國(guó)內(nèi)廠商合力攻堅(jiān)，打造高性能算力芯片，并保證其順利產(chǎn)出；而對(duì)于其他廠商而言，則需要加快算力和算法的提升，以保證自己的技術(shù)和用戶(hù)體驗(yàn)足夠領(lǐng)先。

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