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    快上大模型,手機廠商搶灘AI換機潮

    2023年10月17日 21:19:37   來源:財經故事會

      來源 / 財經故事會

      采寫/深海

      編輯/紀英

      OpenAI可能要造手機了,而且可能是專為ChatGPT設計的AI手機。

      最近,據(jù)The Information報道,OpenAI CEO Sam Altman一直在與iPhone著名設計師Jony Ive聯(lián)系,討論開發(fā)一種新的AI硬件設備。

      軟銀CEO孫正義也對此興趣盎然,并“與兩人交談過這一想法”。

      三方合作雖然尚無定論,但以孫正義一向標榜的ChatGPT“重度用戶”身份來看,這事兒有戲。

      一面是AI公司準備挺進硬件領域;另一面,手機廠商也在加緊擁抱AI大模型。

      美東時間10月4日,谷歌發(fā)布了搭載谷歌AI基礎模型、“以人工智能為中心”的Google Pixel 8系列手機——考慮到谷歌當初發(fā)布的安卓系統(tǒng),曾一舉帶動功能手機跨躍性進入智能手機時代,谷歌此番入場,可能拉開了AI手機的序幕。

      國內手機廠商,也紛至沓來。

      10月11日,OPPO宣布,基于其自主訓練的安第斯大模型(AndesGPT)打造的新小布助手1.0 Beta 版嘗鮮體驗正式開啟,升級后的小布助手將具備 AI 大模型能力。

      這是繼小米宣布內置AI大模型的小愛內測之后,又一啟動內置AI大模型手機智能助手實測的手機廠商。

      步子邁得更大的是華為,從宣布手機系統(tǒng)接入盤古大模型,到開啟內置大模型的語音助手小藝的眾測、發(fā)布內置AI大模型的新機華為Mate60系列,一個多月就一氣呵成。

      vivo雖然在大模型落地應用上沒有實際進展,但其自研的70億參數(shù)大模型vivo_Agent_LM_7B,已在8月份現(xiàn)身C-Eval 等榜單;且官方也在9月的博鰲亞洲論壇國際科技與創(chuàng)新論壇上,預告了自研大模型發(fā)布的消息。

      榮耀更為火急火燎,7月初早早發(fā)布了號稱“全球首款原生集成AI大模型的國產手機”Magic V2,賺足噱頭;但其自研大模型的進展卻沒露半點風聲,反而表態(tài)“在網(wǎng)絡大模型方面跟互聯(lián)網(wǎng)公司進行合作” 。

      ……

      國內外手機巨頭大干快干AI大模型的急切心情 ,是顯而易見的。這主要是因為,手機市場創(chuàng)新乏力,實在卷不動了;而“把大模型裝進手機”,很可能實現(xiàn)手機功能和體驗的革命性突破,有望引發(fā)新一輪換機潮。

      AI手機有望治愈市場內卷?

      為何國內手機廠商,都對AI大模型趨之若鶩?

      最直接的價值,當屬手機性能和體驗的提升。

      當AI大模型融入手機系統(tǒng),一方面能增強手機處理圖像、語音、自然語言處理等任務的能力,顯著增強手機性能;另一方面能更靈活響應用戶需求,提升用戶體驗,且隨著AI算法的進化,加載在端側的大模型對用戶了解的加深,手機可以預測用戶的行為并提前進行優(yōu)化,變得更聰明智能,從“千人一機”變成“千人千機”。

      部署在手機本地的AI大模型,不僅可以實現(xiàn)AI對各類APP的優(yōu)化賦能,甚至可以作為通用接口,打破壁壘,讓APP能力實現(xiàn)自由組合,進而提升用戶體驗和產品競爭力。

      國內外分別率先落地AI大模型的華為 Mate60系列機型及Google Pixel 8系列手機,就是例證。

      華為手機很早就將AI能力應用于增強手機圖像處理方面,這次AI大模型內置到系統(tǒng)后,體驗改善最明顯的是其手機語音助手小藝。

      與OpenAI的ChatGPT、谷歌Bard這些生成式AI聊天機器人有所不同,華為的小藝在HarmonyOS操作系統(tǒng)底層進行了重構。

      即前兩者只是加載在手機上的AI應用,小藝則是將大模型作為智慧系統(tǒng)的大腦,借助大模型的高階能力,對系統(tǒng)能力進行全面增強。

      而有盤古大模型做底層支持的小藝,不僅自然語言理解能力實現(xiàn)跨越式迭代,還能利用生成式AI多為用戶做很多事情,比如資訊摘要、寫文章、回復郵件、撰寫備忘錄、圖片二創(chuàng)等。

      不止?jié)M足生活需求,甚至還能輔助工作。比如邀約合作伙伴開會,直接跟小藝口述會議的時間、邀請人員以及討論內容,小藝就能寫出一封會議邀請郵件。

      更值得一提的是,小藝確實做到了打破APP之間的壁壘,應對更復雜的用戶需求場景。

      比如針對一張海報圖片,詢問小藝相關的地址信息并要求導航到目標地點,小藝就可以準確識別海報中的地址信息并打開導航App進行導航。

      又如,想找一家牛排餐廳,小藝可以準確理解意圖,并直接調用美團服務找到相關餐廳。

      而Google Pixel 8系列手機對圖像處理能力的增強,也令人驚艷。

      通過生成式AI,Google Photos 中的Magic Editor(魔法編輯器) 可以利用已經拍攝的照片,手動從其他照片中選擇另一個表情,生成一張新的照片,且可以保證“每個人都睜著眼睛”。

      此外,這一功能還能抹去照片中不必要的背景和雜物,讓空有高配手機卻拍不出合格照片的“手殘黨”,也能成為出片大師。

      AI大模型對手機功能體驗的改善是顯而易見,并能切中用戶需求的,或將刺激大批打算嘗鮮的用戶換機,打破手機行業(yè)創(chuàng)新乏力的同質化內卷困境。

      根據(jù)市場研究機構Canalys發(fā)布的最新報告,截至2023年第二季度,中國智能手機市場出貨量約為6430萬臺,較去年同期下降5%;全球智能手機市場同樣動力不足,今年二季度出貨量同比下降10%。

      而在下滑的大盤中,高端市場則相對走俏。Canalys分析師Amber Liu指出,“消費者越來越愿意為高品質產品買單。自去年以來,中國智能手機市場的平均價格已超過450美元,預計未來幾個季度將繼續(xù)攀升。”

      如果AI手機可以大幅提升體驗,國內外手機市場再次被激活或成為可能。

      華泰證券在其題為《AI會推動新一輪換機潮嗎?》的專題研究中指出,隨著AI大模型時代到來,AI有望成為驅動下一輪換機潮的重要因素,預計2023 下半年首批“AI 手機”將陸續(xù)面世,目前AI 手機主要應用 NLP(自然語言處理)和 CV(計算機視覺)技術,預計 2024-2025 年將有更多創(chuàng)新 AI 應用在手機落地。

      在2023年第二季度業(yè)績會上,聯(lián)發(fā)科也表達了類似觀點,認為“AI 落地手機將加速換機周期”。

      “搶灘”大模型,廠商進展不一

      其實,手機行業(yè)爭相搶灘AI大模型,并非僅僅是跟風熱點,頭部廠商布局AI已有時日,且在步步遞進,早期更多是從功能改善層面出發(fā),如今逐漸深入到系統(tǒng)層面。

      雖然直到今年8月份發(fā)布鴻蒙4系統(tǒng)時,華為才宣布將大模型接入手機系統(tǒng),但盤古大模型早在2020年9月就已經啟動研發(fā),至今已經迭代至3.0版本并已商用。

      同樣較早布局AI大模型的還有OPPO。

      自2020年起,OPPO小布助手團隊就開始探索和應用大語言模型。

      早在其大模型AndesGPT項目開展以前,OPPO就已經展開了大量的AI投入,對預訓練語言模型進行開發(fā)和探索,自主研發(fā)了曾在中文語言理解測評基準CLUE1.1總榜中排名第五、大規(guī)模知識圖譜問答KgCLUE1.0,以及排行榜排名第一的大模型OBERT。

      vivo發(fā)力AI大模型的時間雖尚不可考,但從其2018年成立AI全球研究院,今年8月份在權威測評網(wǎng)站提交了70億參數(shù)大模型vivo_Agent_LM_7B看,投入相關領域研發(fā)時間不會短。

      小米下場也不晚,早在2016年7月就已經布局AI,到了今年4月,又順勢正式組建了AI實驗室大模型團隊。

      正如小米技術委員會 AI 實驗室大模型團隊負責人欒劍所說,“手機和 AI 的結合其實很早就有了,比如在拍照中對照片的調整——快速對焦,超分辨率等。現(xiàn)在把大模型加入手機,是一個升級,它提高的是自然語言的交互,包括文字處理的能力、多模態(tài)的處理能力等。”

      國內手機廠商之所以急著在近三四個月將自身的AI大模型推到臺前,甚至整合應用到手機,或是想先發(fā)制人,抓住AI手機可能帶來的換機潮的窗口期。

      手機廠商加速落地AI大模型,一定程度上也是一次針對消費需求疲軟局面的“自救”。

      根據(jù)前述內容,除了自研大模型進展一直沒消息的榮耀,國內大部分手機巨頭,基本都選擇了自研AI大模型,但因為各自條件限制和啟動時間有先有后,落地進展不盡相同。

      自建一套生態(tài)的華為,目前算是第一家將手機AI大模型落地新機的國內手機廠商。

      其次要屬OPPO和小米。二者雖然未正式發(fā)布內置AI大模型的新機型,但已經將旗下內置AI大模型的新手機助手分別啟動公測和內測,邁出將AI大模型和手機系統(tǒng)融合的步伐。

      OPPO整體考慮更周全,提前做好和上游廠商的磨合。在自主訓練AndesGPT大語言模型的同時,OPPO也和聯(lián)發(fā)科合作,希望借用其4位量化技術,實現(xiàn)精度不掉點效果下端側性能更優(yōu),盡快推動AndesGPT在端側輕量化落地。

      vivio雖然自研大模型已上權威排行榜,但至今未見具體落地行為。

      網(wǎng)傳vivio在今年10月左右會推出內置AI大模型的新OriginOS 4.0系統(tǒng),如果屆時一并推出內置AI大模型新系統(tǒng)的新機,vivo有望成為繼華為之后,國內第二個將AI大模型落地新機的手機廠商。

      與華為軟、硬件自成一體不同,其他手機廠商在自研大模型的同時,未來還是免不了和上游硬件廠商合作,借助其芯片及輕量化技術,更好推進自研AI大模型在手機端的落地,變量更多。

      從某種程度而言,誰能更快和硬件廠商磨合好,將自研的大模型加速輕量化落地,誰就能更快搶得先機。

      自研大模型:終將走向端云一體化?

      另一個問題來了:目前市場“百模大戰(zhàn)”火熱,手機廠商為什么不采取拿來主義,直接調用成熟云端大模型的開源接口,非要親自下場自研端側大模型?

      原因可用兩個關鍵詞概括:帶不好、帶不動。

      一方面,像ChatGPT這類部署在云端的大模型的具體應用,一直以來都伴隨著強烈的隱私安全爭議。

      而本地化部署的手機AI大模型,數(shù)據(jù)不會離開端側,在用戶數(shù)據(jù)的隱私和安全性方面更有保障。

      因為參數(shù)量較為輕量化,手機大模型的加載運行速度也會更快,不受網(wǎng)絡環(huán)境限制。

      此外,布局在手機端的輕量化大模型訓練周期短,能根據(jù)用戶需求進行快速的迭代更新,在響應用戶需求方面更靈活。

      華泰證券也在前述研報中斷言,不同于訓練環(huán)節(jié)的高計算性能要求,推理環(huán)節(jié)主要根據(jù)用戶需求,利用訓練好的模型進行推理預測,對峰值計算性能要求較低,更注重單位能耗算力、時延、成本等綜合指標。

      由于云端算力與終端設備間需通過網(wǎng)絡信道傳輸,僅將推理算力分布于云端,受限于網(wǎng)絡帶寬和傳輸距離,將無法滿足部分場景低時延、高可靠性等要求。

      另一方面,對云端大模型來說,隨著接入的需求增多及使用頻率的增加,云端算力、網(wǎng)絡帶寬、存儲及硬件等資源的消耗負擔越重。

      手機廠商如果把手機性能革命的驅動力中樞搭載在這些“笨重”的云端大模型上,手機性能體驗很容易不穩(wěn)定,乃至被拖入泥潭。

      對于自研端側大模型的問題,小米技術委員會 AI 實驗室大模型團隊負責人欒劍在接受騰訊科技采訪時的回答,讓我們從手機廠商視角看清了它們的考量。

      關于自研,欒劍認為,在各種設備終端上,使用的芯片不盡相同,它們在內存大小、算力強弱、平臺支持的算子集上都會有差別。這就要求模型必須能根據(jù)硬件條件做出動態(tài)調整以達到最佳性能。

      而一個開源模型,結構上就是固定的,無法再調整,使用起來非常受限。如果希望具備定制模型結構和從頭開始訓練的能力,就必須自研。

      這也解釋了,為什么手機廠商一方面要自研大模型,另一方面又得加強和硬件廠商的磨合。

      欒劍同時指出,端側大模型能更好保護用戶隱私,同時讓用戶可以用更低成本去獲取更多的功能,但這絕不意味著用手機端就能解決所有問題。

      雖然高通、聯(lián)發(fā)科等硬件廠商通過持續(xù)提升量化算法,可保證在輕量化落地端側大模型的同時,帶來手機能效和性能的提升;但無法否認,AI大模型再怎么壓縮,參數(shù)體量擺在那兒,對手機硬件、性能的要求只會越來越高。

      前述華泰證券研報也指出,AI 模型大量的計算,將對總線帶寬提出更高要求;不斷運行的推理任務將使得設備耗電加快,拉動電池容量以及相應的電源管理芯片升級需求。

      隨著大模型預測越來越準確,這些問題會愈發(fā)明顯,或將帶動上下游產業(yè)鏈的升級。

      那么,除了不斷優(yōu)化量化等技術、提升手機配置,手機廠商還有哪些方案,能有效應對端側大模型進化帶來的更高要求?

      對此,小米提出的“端云一體化”概念或許是現(xiàn)實選擇,即未來AI手機一部分能力或功能,端側模型可以解決的,就在端側解決;端側無法解決的,則調用云端能力。這樣既能確保隱私安全性和對用戶需求的精準理解和靈活響應,又能保證實現(xiàn)更復雜高階的操作,優(yōu)化用戶體驗。

      高通也提出和小米類似的思路。

      在技術白皮書《混合AI是AI的未來》中,高通指出,隨著生成式AI以前所未有的速度發(fā)展以及計算需求的日益增長,AI處理必須分別在云端和終端進行,才能實現(xiàn)AI的規(guī)模化擴展并發(fā)揮其最大潛能。

      而華為目前的解決方案,也是和前兩者高度接近的。

      據(jù)了解,針對消費者在不同設備不同場景下的需求,華為小藝背后的大模型擁有端側和云側等形態(tài)。在小藝與大模型的結合中,端側大模型會先對用戶請求和上下文信息做一層預處理,再將預處理后的需求發(fā)送到云側,從而最大化地發(fā)揮“端側模型快”和“云側模型強”的優(yōu)勢。

      AI大勢已至,作為用戶量最廣、用戶粘性最高的智能終端,手機,或許會成為AI大爆炸大普及的第一載體。

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