# 手机厂商涌入AI大模型赛道,技术创新还是跟风炒作?在当前商业环境下,看似光鲜的"机会"往往会成为束缚人们的枷锁。近日,全球芯片巨头高通计划在加州裁员约1258人。这场人事震荡预计将于12月13日爆发。高通上季度财报已经暗示了这次"裁员潮"。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。然而,到2022年时,全球手机更换周期已达到史上最长的43个月。过去五年,手机行业一直在寻求创新突破。但当连市场领导者也难以推出令人震撼的新功能时,其他厂商更难维持市场地位。越来越多消费者开始质疑换新手机的价值。有专家指出,软件特别是AI领域的大模型可能成为真正的破局点。虽然目前还不清楚如何最大化利用这些潜力,但国内手机巨头已将目光瞄准AI大模型,试图开辟新战场。## 手机巨头争夺大模型赛场国内手机厂商纷纷追逐大模型热潮。小米在年度发布会上推出了自研AI大模型,在C-Eval和CMMLU两大测试平台上取得不俗成绩。该13亿参数大模型已在手机端运行,某些场景下甚至可与60亿参数的云端模型媲美。华为则宣布HarmonyOS 4将整合"盘古大模型",实现更高层次的系统融合。OPPO近期公开测试基于AndesGPT大模型技术的"小布助手"。AndesGPT是一个基于混合云架构的高级生成式大语言模型,在多个权威评测榜单上表现出色。vivo计划在11月1日的开发者大会上揭晓其自研AI大模型与全新操作系统。vivo打造了覆盖十亿、百亿及千亿三大参数级别的AI大模型矩阵,旨在满足多样化应用场景需求。各大品牌纷纷投身AI大模型领域,希望借此在高端市场塑造更具竞争力的形象。业内人士认为,强调AI功能不仅能刺激用户对高端产品的需求,还能带动产品价格上涨,为品牌创造更高利润。未来两年可能迎来AI手机创新的大爆发。## 大模型移动端角逐,路径逐渐统一虽然厂商宣传在手机上运行大模型轻而易举,但实际操作中面临诸多挑战。大模型对手机硬件要求较高,特别是处理器和内存。过大的模型可能导致手机性能下降甚至死机。此外,生成速度、功耗和散热都是需要考虑的关键因素。因此,业界重心放在了端云协同上。联发科与OPPO、vivo等厂商合作,共同研发大模型在端侧的轻量化部署方案。端侧大模型可提供更快响应速度和更好的数据安全性。然而,仅依靠手机端无法解决所有问题。多数厂商采取端云结合策略,根据问题复杂性决定是在本地处理还是转移到云端。这种方式可以有效节省成本,同时满足用户在计算能力、性能、能耗和隐私保护等多方面的需求。## 厂商跟风之下的潜在挑战尽管手机厂商积极探索AI大模型应用,但仍面临诸多挑战:1. "大模型"定义模糊。手机端模型参数量与真正的大模型相去甚远,是否应称为"大模型"存疑。2. 技术压缩可能影响性能。为适应手机,厂商不得不对模型进行大幅压缩,可能影响其深度学习能力。3. 应用场景单一。目前手机制造商对AI大模型的应用似乎过于集中在语音助手上,是否真正满足用户需求值得商榷。4. 创新价值有限。尽管新款AI大模型在系统中亮相,但与现有语音助手相比,核心功能并无太大突破。总的来说,AI大模型在手机领域的真正普及仍需时日。当前的种种努力,只是探索的开始。手机厂商需要在技术创新和实际应用之间找到平衡,真正为用户创造价值,而不是简单地追随技术热点。
AI大模型成手机行业新战场 厂商跟风能否突破创新瓶颈
手机厂商涌入AI大模型赛道,技术创新还是跟风炒作?
在当前商业环境下,看似光鲜的"机会"往往会成为束缚人们的枷锁。
近日,全球芯片巨头高通计划在加州裁员约1258人。这场人事震荡预计将于12月13日爆发。高通上季度财报已经暗示了这次"裁员潮"。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。然而,到2022年时,全球手机更换周期已达到史上最长的43个月。过去五年,手机行业一直在寻求创新突破。但当连市场领导者也难以推出令人震撼的新功能时,其他厂商更难维持市场地位。越来越多消费者开始质疑换新手机的价值。
有专家指出,软件特别是AI领域的大模型可能成为真正的破局点。虽然目前还不清楚如何最大化利用这些潜力,但国内手机巨头已将目光瞄准AI大模型,试图开辟新战场。
手机巨头争夺大模型赛场
国内手机厂商纷纷追逐大模型热潮。
小米在年度发布会上推出了自研AI大模型,在C-Eval和CMMLU两大测试平台上取得不俗成绩。该13亿参数大模型已在手机端运行,某些场景下甚至可与60亿参数的云端模型媲美。
华为则宣布HarmonyOS 4将整合"盘古大模型",实现更高层次的系统融合。
OPPO近期公开测试基于AndesGPT大模型技术的"小布助手"。AndesGPT是一个基于混合云架构的高级生成式大语言模型,在多个权威评测榜单上表现出色。
vivo计划在11月1日的开发者大会上揭晓其自研AI大模型与全新操作系统。vivo打造了覆盖十亿、百亿及千亿三大参数级别的AI大模型矩阵,旨在满足多样化应用场景需求。
各大品牌纷纷投身AI大模型领域,希望借此在高端市场塑造更具竞争力的形象。业内人士认为,强调AI功能不仅能刺激用户对高端产品的需求,还能带动产品价格上涨,为品牌创造更高利润。未来两年可能迎来AI手机创新的大爆发。
大模型移动端角逐,路径逐渐统一
虽然厂商宣传在手机上运行大模型轻而易举,但实际操作中面临诸多挑战。大模型对手机硬件要求较高,特别是处理器和内存。过大的模型可能导致手机性能下降甚至死机。此外,生成速度、功耗和散热都是需要考虑的关键因素。
因此,业界重心放在了端云协同上。联发科与OPPO、vivo等厂商合作,共同研发大模型在端侧的轻量化部署方案。端侧大模型可提供更快响应速度和更好的数据安全性。
然而,仅依靠手机端无法解决所有问题。多数厂商采取端云结合策略,根据问题复杂性决定是在本地处理还是转移到云端。这种方式可以有效节省成本,同时满足用户在计算能力、性能、能耗和隐私保护等多方面的需求。
厂商跟风之下的潜在挑战
尽管手机厂商积极探索AI大模型应用,但仍面临诸多挑战:
"大模型"定义模糊。手机端模型参数量与真正的大模型相去甚远,是否应称为"大模型"存疑。
技术压缩可能影响性能。为适应手机,厂商不得不对模型进行大幅压缩,可能影响其深度学习能力。
应用场景单一。目前手机制造商对AI大模型的应用似乎过于集中在语音助手上,是否真正满足用户需求值得商榷。
创新价值有限。尽管新款AI大模型在系统中亮相,但与现有语音助手相比,核心功能并无太大突破。
总的来说,AI大模型在手机领域的真正普及仍需时日。当前的种种努力,只是探索的开始。手机厂商需要在技术创新和实际应用之间找到平衡,真正为用户创造价值,而不是简单地追随技术热点。