Modèles de grande taille d'IA : le nouveau champ de bataille des fabricants de téléphones

Le monde des affaires est rempli de brouillard, les opportunités apparemment brillantes deviennent souvent des entraves qui retiennent les gens.

Récemment, le géant mondial des puces Qualcomm prévoit de réduire environ 1258 employés en Californie. Ce changement de personnel devrait commencer le 13 décembre. Le dernier rapport financier de Qualcomm a déjà laissé entrevoir cette réduction d'effectifs. D'un point de vue structurel, les puces pour téléphones mobiles constituent la principale source de revenus de Qualcomm, représentant plus de la moitié, mais les revenus ont chuté de 21,6 % d'une année sur l'autre au troisième trimestre. La saturation du marché des smartphones affecte progressivement les géants de la chaîne d'approvisionnement en amont.

Depuis 2019, la frénésie de remplacement des smartphones alimentée par la 5G dure depuis près de quatre ans. Cependant, selon les analyses, le cycle de remplacement des smartphones dans le monde a atteint en 2022 la durée la plus longue jamais enregistrée de 43 mois. Au cours des cinq dernières années, l'industrie des smartphones a peiné à trouver des points de rupture innovants. Alors que même les leaders du marché ont du mal à lancer de nouvelles fonctionnalités éblouissantes, les autres fabricants ont encore plus de mal à maintenir leur position sur le marché. De plus en plus de consommateurs commencent à remettre en question la valeur de remplacer leur smartphone.

Des experts ont souligné que le véritable point de rupture pourrait se situer dans le domaine des logiciels, en particulier le potentiel des grands modèles d'IA. Bien qu'il ne soit pas encore clair comment maximiser l'utilisation de ces technologies, les géants de la téléphonie mobile en Chine ont déjà commencé à se positionner sur les grands modèles d'IA, tentant d'ouvrir un nouveau front.

Les géants de la téléphonie mobile se disputent le marché des grands modèles d'IA

Récemment, les fabricants de téléphones portables nationaux se sont lancés dans le domaine des grands modèles d'IA.

Xiaomi a lancé un modèle AI auto-développé lors de sa conférence de presse annuelle, montrant d'excellentes performances dans les tests C-Eval et CMMLU. Ce modèle de 1,3 milliard de paramètres fonctionne sur mobile et peut rivaliser avec un modèle cloud de 6 milliards de paramètres dans certains scénarios. Xiao Ai renforcera également les capacités du modèle AI.

Huawei a annoncé que HarmonyOS 4 intégrera le "modèle Pangu", réalisant une fusion plus profonde du système.

OPPO a lancé le "Petit Assistant" basé sur la technologie AndesGPT, ouvrant ainsi les tests publics. AndesGPT est un modèle de langage génératif basé sur une architecture de cloud hybride.

vivo prévoit de présenter son modèle AI auto-développé et son nouveau système d'exploitation lors de la conférence des développeurs. vivo a créé cinq modèles couvrant des niveaux de paramètres de un milliard, dix milliards et cent milliards, visant à répondre aux besoins d'applications diversifiées.

Les fabricants de smartphones se lancent dans le domaine des grands modèles d'IA, visant à améliorer leur compétitivité sur le marché haut de gamme grâce à des avantages technologiques. Les professionnels du secteur estiment que mettre l'accent sur les fonctionnalités d'IA peut non seulement stimuler la demande des utilisateurs pour des produits haut de gamme, mais aussi entraîner une augmentation des prix des produits, créant ainsi des profits plus élevés pour les marques. Les deux prochaines années pourraient marquer une période d'innovation explosive pour les smartphones dotés d'IA.

Le déploiement de grands modèles sur mobile fait face à des défis

Bien que les fabricants de téléphones mobiles affirment qu'il est facile d'exécuter de grands modèles sur les téléphones, la mise en œuvre pratique reste confrontée à de nombreux défis.

Tout d'abord, les exigences matérielles sont élevées, en particulier en ce qui concerne le processeur et la mémoire. Les grands modèles peuvent occuper une trop grande quantité de mémoire, ce qui peut limiter d'autres applications et même provoquer des blocages du téléphone. Ensuite, il y a le problème de la puissance de calcul, la vitesse de génération doit largement dépasser la vitesse de lecture humaine. De plus, le problème de la consommation d'énergie ne doit pas être négligé, car un calcul en forte charge peut provoquer une surchauffe du téléphone, affectant l'autonomie de la batterie.

Par conséquent, l'accent de l'industrie est mis sur les solutions de collaboration entre l'edge et le cloud. MediaTek collabore avec OPPO et vivo pour développer conjointement des solutions de déploiement allégé de grands modèles côté edge. L'avantage des grands modèles côté edge réside dans une vitesse de réponse plus rapide et une sécurité des données accrue.

Cependant, dépendre uniquement de l'application mobile ne peut pas résoudre tous les problèmes. La plupart des fabricants adoptent une stratégie hybride, décidant de traiter localement ou de transférer vers le cloud en fonction de la complexité du problème. Cette approche permet à la fois de réduire les coûts et de répondre aux besoins des utilisateurs en matière de puissance de calcul, de performances, de consommation d'énergie et de protection de la vie privée.

Défis potentiels et réflexions

Bien que les fabricants de téléphones mobiles explorent activement l'application des grands modèles d'IA, ils font encore face à certains défis :

1. La définition de "grand modèle" est floue. Il est douteux que le nombre de paramètres du modèle mobile soit suffisant pour être qualifié de "grand modèle".

2. La compression technique peut affecter les performances. Pour s'adapter aux téléphones mobiles, les fabricants compressent considérablement les modèles par des méthodes telles que l'élagage et la distillation, ce qui peut entraîner une perte de la profondeur d'apprentissage d'origine.

3. Scénarios d'application uniques. Actuellement, les fabricants de téléphones mobiles se concentrent trop sur l'application des grands modèles d'IA aux assistants vocaux, il est donc légitime de se demander si cela répond réellement aux besoins des utilisateurs.

4. La direction d'innovation est floue. La prochaine application "tuerie" sur le marché des smartphones n'est toujours pas claire.

Dans l'ensemble, la véritable adoption des grands modèles d'IA dans le domaine des téléphones mobiles fait encore face à de nombreux défis. Les efforts actuels ne sont que le début de l'exploration, et les futures orientations de développement doivent encore être observées et réfléchies.