手機+AI大模型 除了噱頭還剩什么?

發表於 2023-07-15 17:00 作者: AI之勢

AI大模型,2023年最具話題性的人工智能應用。

智能手機,全球普及度最高的智能終端。

一個代表未來的人工智能浪潮,一個是過去20年最成功的科技產品,在漢語中,它們都有一個相同的詞:智能。

於是,兩者的結合仿佛“命中注定”。

今年4月,奇績創壇創始人兼CEO陸奇在演講中表示,未來是一個模型無處不在的時代,並預言有一天大模型會在手機上運行。

在前不久的2023 MWC上海移動通信大會上,榮耀CEO趙明表示,將會率先將AI大模型引入端側,打造端側“個人模型”。他還表示,“大模型打破了我們很多的思考邊界,是我們迄今爲止看到AI的最佳詮釋”。

彼時,榮耀售價最高的旗艦手機榮耀Magic V2發布在即,外界將其解讀爲“榮耀將在Magic V2上首次搭載大模型”。

7月12日,榮耀發布Magic V2折疊屏手機,結果揭曉,榮耀Magic V2並未成爲第一款大規模大模型的智能手機。在一個多小時的發布會裏,趙明只提了一句大模型。不過,雖然榮耀“遲到”了,但手機+AI大模型的討論一點也沒有停下。

Google、華爲、小米、百度等均表示將在手機上採用大模型相關技術。例如,今年5月百度推出小度手機,同樣被外界解讀爲百度希望在硬件端落地大模型。

看上去,手機廠商好像是各種大模型“概念股”中相對靠譜的那個。只是,蹭大模型熱點的已經太多,手機廠商會是例外嗎?

AI大模型+手機=?

手機應該如何與AI大模型結合,目前行業主流方案分爲三種:

一是類似雲服務或者ChatGPT的App,雲端提供大模型計算,再反饋給手機,這種方案的優點是無需依賴手機孱弱的算力,缺點是需要聯網,且信息安全是個問題;

二是本地部署、本地計算、本地服務,直接用手機自帶的處理器運行大模型,即趙明所說的“端側”。它的優點是不受網絡限制,且信息保存在本地,但手機算力能否支撐大模型運行是個問題;

第三種方案就是結合以上兩者,雲端和終端共同運行,優缺點也是以上兩者的優缺點。

事實上,在榮耀宣布將在手機上引入AI大模型之前,第一個大規模嘗試在手機和AI大模型之間建立聯系 的公司,是安卓系統的老家——Google。

Google當然有充分理由將手機和大模型結合起來——旗下安卓系統掌控了全球81%的智能手機,擁有Google AI和DeepMind(AlphaGo开發商)兩家頂級AI研究機構,並且是大模型的基礎架構 Transformer的提出者。無論從哪方面看,Google都是踐行手機+AI大模型的最好對象。

但從去年底OpenAI發布ChatGPT並全球走紅後,Geegle反而成爲了外界口中的“落後者”。一個不爭的事實是,盡管在AI領域投入巨大,但Google沒能成爲這一波AI浪潮裏最耀眼的明星。

於是,今年5月,在ChatGPT 3.5發布半年後,Google終於公布了全新一代大語言模型PaLM2,用以對抗ChatGPT。作爲一種差異化競爭,PaLM2可以被部署在智能手機上,而ChatGPT訓練一次需要上萬張英偉達A100顯卡。

當然,Google也知道手機和專業AI顯卡的差距,因此不是所有大模型都可以部署在手機上。PaLM2包含四個大模型,按照參數規模從大到小,分別命名爲:獨角獸(Unicorn)、野牛(Bison)、水獺(Otter)和壁虎(Gecko)。只有參數最小的“壁虎”可以在手機上運行,Google稱,它的運行速度足夠快,不聯網也能正常工作。

手機上AI大模型有什么用?

除开晦澀的技術名詞,對數十億智能手機用戶來說,AI大模型究竟能帶來什么樣的功能和服務更重要。如果只是類似ChatGPT一樣的聊天機器人,那大家恐怕會問,“爲什么我一定要用第二個ChatGPT呢?”。

Google的做法是把大模型融入具體的應用,讓App自帶大模型特性。例如,可以自動寫郵件的Gmail。用戶只需在Gmail的“Help me write”(幫我寫)中輸入需求,它就會結合此前郵件中的信息,寫出完整的郵件,比如勸說你的好朋友李華好好學習天天向上。

“Help me write”還只是Google Workspace(工作間)功能的一部分,Workspac的其他功能還包括根據PPT內容自動寫演講文稿等。目前尚不清楚這類服務會以雲端還是本地部署的方式運行。

作爲硬件公司的高通和Google的思路完全不同,他們想讓大模型作爲獨立應用運行在手機上,而不是某個應用的一部分功能。

今年6月,高通發布了一則演示視頻:一部沒有聯網的安卓手機使用Stable Diffusion生成了一張AI圖片,整個過程不超過15秒。

作爲一種AI圖片/動畫生成工具,最近一年Stable Diffusion同樣大出風頭,但在此之前,個人用戶使用Stable Diffusion幾乎都是在電腦上,它對算力的要求同樣不低。

高通之所以能在手機上運行Stable Diffusion主要是結合了雲端和終端,打造出一套“混合AI”:算力需求大就交給雲端計算,算力需求低就由終端本地計算完成,必要時它們也能同時運行。爲了給自己的方案背書,高通甚至還發布了一份白皮書,名字叫《混合AI是AI的未來》。

不過,現在還很難說哪種方案會成爲未來主流。

誰更需要大模型?

在手機廠商中,榮耀是第一個明確表示將把AI大模型部署在手機上的廠商,積極性背後也有榮耀自己的考量。

截至今年第二季度,全球智能手機出貨量已連續七個季度下滑,蘋果、三星、小米等手機廠商無一幸免,榮耀同樣不容樂觀。

據TechInsights數據,今年一季度,榮耀手機中國出貨量同比下滑22.2%,在國內五大手機廠商中跌幅第二,市場份額也從去年同期的第二跌至第四。

在手機市場不斷萎縮,且同質化越來越嚴重的當下,AI大模型給了智能手機新的想象,盡管它前路未明,但榮耀需要。

Google擁有全球最多的軟件用戶,旗下15個App用戶數超過5億;高通迄今爲止具有AI計算能力的產品出貨量已超過20億部。某種程度上說,在推廣手機+AI大模型這件事上,它們同樣有理由比手機廠商更加積極。

但另一方面,“手機性能過剩”“系統過於臃腫”也是近幾年飽受爭議的話題,Google、高通、手機廠商需要AI大模型,但也要面對用戶的詰問。最好的反面教材,是曾經被寄予厚望的“在手機上玩3A大作”的雲遊戲,直到今天它依然沒能成爲市場主流。甚至Google自己都關閉了旗下的雲遊戲平台。

再者,“智能手機風向標”蘋果至今未有任何相關動作。在今年6月的WWDC上,蘋果甚至一次都沒有提“AI”或者“大模型”,在描述相關技術時,他們用的是更傳統也更學術化的詞匯——“Machine Learning”(機器學習)。

蘋果一向是“不做好就不發布”的典型代表,因此,蘋果的保守或許可以從側面印證AI大模型在智能手機上的應用還處在用戶需求未知的功能探索期。

但不管怎么說,手機行業的創新已經沉寂良久,大模型若能帶來新的市場和活力,顯然大家都樂見其成,即使失敗,也無非是巨頭們的又一次“誤判”。

標題:手機+AI大模型 除了噱頭還剩什么?

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