AI大模型：手机厂商的新争夺战场

商业世界充满迷雾，看似光明的机遇往往成为束缚人们的桎梏。

近日，全球芯片巨头高通计划在加州裁减约1258名员工。这场人事变动预计将于12月13日开始。高通上季度财报已暗示了这次裁员。从财务结构来看，手机芯片是高通的主要收入来源，占比超过一半，但在三季度收入同比下降了21.6%。智能手机市场的饱和正悄然影响着上游供应链巨头。

自2019年以来，5G驱动的手机更换热潮已持续近四年。但据分析，到2022年全球手机更换周期已达到史上最长的43个月。过去五年，手机行业苦寻创新突破口。当连市场领导者也难以推出令人惊艳的新功能时，其他厂商更是难以维持市场地位。越来越多消费者开始质疑换新手机的价值。

有专家指出，真正的突破点可能在软件领域，尤其是AI大模型蕴藏的潜力。尽管目前还不清楚如何最大化利用这些技术，但国内手机巨头已开始布局AI大模型，试图开辟新战场。

手机巨头争夺AI大模型市场

近期，国内手机厂商纷纷投身AI大模型领域。

小米在年度发布会上推出了自研AI大模型，在C-Eval和CMMLU测试中表现出色。该13亿参数模型已在手机端运行，某些场景下可与60亿参数云端模型媲美。小爱同学也将强化AI大模型能力。

华为宣布HarmonyOS 4将整合"盘古大模型"，实现更深度的系统融合。

OPPO推出基于AndesGPT技术的"小布助手"，开启公开测试。AndesGPT是一个基于混合云架构的生成式大语言模型。

vivo计划在开发者大会上发布自研AI大模型和新操作系统。vivo打造了覆盖十亿、百亿及千亿参数级别的五款模型，旨在满足多样化应用场景需求。

手机厂商纷纷进军AI大模型领域，意在通过新技术优势提升高端市场竞争力。业内人士认为，强调AI功能不仅能刺激用户对高端产品需求，还能带动产品价格上涨，为品牌创造更高利润。未来两年可能将迎来AI手机创新的爆发期。

大模型移动端部署面临挑战

虽然手机厂商宣传在手机上运行大模型轻而易举，但实际操作中仍面临诸多挑战。

首先是硬件要求高，特别是对处理器和内存。大模型占用过多内存可能导致其他应用受限，甚至造成手机死机。其次是计算能力问题，生成速度需远超人类阅读速度。此外，功耗问题也不容忽视，高负载运算会导致手机发热严重，影响电池续航。

因此，业界重心放在了端云协同方案上。联发科与OPPO、vivo合作，共同研发大模型在端侧的轻量化部署方案。端侧大模型优势在于更快响应速度和更高数据安全性。

然而，仅依靠手机端并不能解决所有问题。多数厂商采取端云结合策略，根据问题复杂度决定是否在本地处理或转移到云端。这种方式既能节省成本，又能满足用户在计算能力、性能、能耗和隐私保护等方面的需求。

潜在挑战与反思

尽管手机厂商积极探索AI大模型应用，但仍面临一些挑战：

1. "大模型"定义模糊。手机端模型参数量是否足以称为"大模型"存疑。

2. 技术压缩可能影响性能。为适应手机，制造商通过剪枝、蒸馏等方法大幅压缩模型，可能损失原有学习深度。

3. 应用场景单一。目前手机制造商对AI大模型的应用过于偏重语音助手，是否真正满足用户需求值得思考。

4. 创新方向不明。手机市场下一个"杀手级"应用仍未明确。

总的来说，AI大模型在手机领域的真正普及仍面临诸多挑战。当前的努力只是探索的开始，未来发展方向仍需进一步观察和思考。