AI великі моделі: нове поле бою для виробників мобільних телефонів

Комерційний світ наповнений туманом, здавалося б, світлі можливості часто стають кайданами для людей.

Нещодавно, глобальний чіповий гігант Qualcomm планує скоротити приблизно 1258 співробітників у Каліфорнії. Ця кадрова зміна очікується з 13 грудня. У звіті Qualcomm за минулий квартал вже було натякнуто на ці скорочення. З фінансової точки зору, мобільні чіпи є основним джерелом доходу Qualcomm, складаючи понад половину, але в третьому кварталі доходи знизилися на 21,6% у порівнянні з минулим роком. Насичення ринку смартфонів тихо впливає на гігантів верхнього рівня постачання.

З 2019 року триває бум заміни телефонів на базі 5G, який триває вже майже чотири роки. Але, за даними аналітиків, до 2022 року світовий цикл заміни телефонів досяг рекордної тривалості в 43 місяці. Протягом останніх п'яти років індустрія мобільних телефонів шукає нові інноваційні рішення. Коли навіть лідери ринку важко можуть запропонувати вражаючі нові функції, іншим виробникам ще важче підтримувати свою позицію на ринку. Все більше споживачів починають ставити під сумнів цінність заміни телефону.

Дослідники вважають, що справжня точка прориву може бути в програмному забезпеченні, особливо в потенціалі великих моделей штучного інтелекту. Хоча наразі не зовсім зрозуміло, як максимально використовувати ці технології, вітчизняні виробники мобільних телефонів вже почали розробку великих моделей штучного інтелекту, намагаючись відкрити новий фронт.

Великий телефонний виробник бореться за ринок великих AI моделей

Нещодавно вітчизняні виробники мобільних телефонів масово зайнялися сферою великих AI-моделей.

Xiaomi на щорічній прес-конференції представила власну модель AI великого масштабу, яка показала відмінні результати в тестах C-Eval та CMMLU. Ця модель з 1,3 мільярда параметрів вже працює на мобільних пристроях і в деяких сценаріях може конкурувати з хмарною моделлю на 6 мільярдів параметрів. Xiao Ai також посилить можливості великої AI моделі.

Huawei оголосила, що HarmonyOS 4 інтегрує "Пангу Велика Модель", що забезпечить глибшу інтеграцію систем.

OPPO представила "Маленький помічник", оснований на технології AndesGPT, та розпочала публічне тестування. AndesGPT - це генеративна велика мовна модель, основана на гібридній хмарній архітектурі.

vivo планує представити власну AI-модель великого розміру та нову операційну систему на конференції розробників. vivo створила п'ять моделей з параметрами на рівні одного мільярда, ста мільярдів та трьохсот мільярдів, щоб задовольнити різноманітні потреби застосувань.

Виробники мобільних телефонів активно входять у сферу великих моделей ШІ, маючи на меті підвищити конкурентоспроможність у висококласному сегменті через нові технологічні переваги. Фахівці вважають, що акцент на функціях ШІ не тільки стимулює попит користувачів на висококласні продукти, але й веде до підвищення цін на продукцію, створюючи вищий прибуток для брендів. Наступні два роки можуть стати періодом вибуху інновацій у мобільних телефонах зі ШІ.

Виклики розгортання великих моделей на мобільних пристроях

Хоча виробники мобільних телефонів рекламують легкість запуску великих моделей на телефонах, на практиці все ще існує безліч викликів.

По-перше, високі вимоги до апаратного забезпечення, особливо до процесора та пам'яті. Великі моделі займають занадто багато пам'яті, що може обмежити інші програми або навіть призвести до зависання телефону. По-друге, проблема обчислювальної потужності, швидкість генерації повинна значно перевищувати швидкість читання людини. Крім того, проблему споживання енергії також не можна ігнорувати, високе навантаження на обчислення може призвести до сильного нагрівання телефону, що вплине на тривалість роботи акумулятора.

Отже, увага індустрії зосереджена на рішеннях для співпраці між кінцевими пристроями та хмарою. MediaTek у співпраці з OPPO та vivo спільно розробляє рішення для легкого розгортання великих моделей на кінцевих пристроях. Переваги великих моделей на кінцевих пристроях полягають у швидшій швидкості реакції та вищому рівні безпеки даних.

Однак, покладаючись лише на мобільний додаток, не можна вирішити всі проблеми. Більшість виробників використовують стратегію поєднання локального та хмарного оброблення, вирішуючи залежно від складності проблеми, чи обробляти дані локально, чи переносити їх у хмару. Такий підхід дозволяє зекономити витрати та задовольнити потреби користувачів у таких аспектах, як обчислювальні можливості, продуктивність, енергоспоживання та захист конфіденційності.

Потенційні виклики та роздуми

Хоча виробники мобільних телефонів активно досліджують застосування великих моделей ШІ, вони все ще стикаються з деякими викликами:

1. Визначення "великої моделі" є нечітким. Параметри моделі на мобільному пристрої викликають сумніви щодо того, чи можна їх вважати "великою моделлю".

2. Технічне стиснення може вплинути на продуктивність. Щоб адаптуватися до мобільних телефонів, виробники значно стискають моделі за допомогою методу обрізання, дистиляції тощо, що може призвести до втрати початкової глибини навчання.

3. Одноманітні сценарії застосування. На даний момент виробники мобільних телефонів надто зосереджені на застосуванні великих AI моделей для голосових асистентів, чи дійсно це відповідає потребам користувачів, варто подумати.

4. Напрямок інновацій неясний. Наступний "вбивця" додатків на ринку смартфонів ще не визначено.

Загалом, справжнє впровадження великих моделей ШІ в сфері мобільних телефонів все ще стикається з численними викликами. Поточні зусилля є лише початком дослідження, а майбутні напрямки розвитку потребують подальшого спостереження та роздумів.