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”。

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