別硬把大模型往手機(jī)里塞

　　商業(yè)迷霧當(dāng)中，那些看似金光閃閃的“機(jī)會”，往往是一把將人們困住的鐐銬。

　　CNBC最新消息稱，全球芯片巨頭高通打算在加州兩大據(jù)點(diǎn)砍掉約1258名員工。事實(shí)上，高通早就向加州就業(yè)部門送交了這份“死亡名單”：圣迭戈1064名、圣克拉拉194名。這場人事地震預(yù)計(jì)將在12月13日爆發(fā)。

　　高通上個(gè)季度的報(bào)告中，已經(jīng)暗示了這次“血洗”。從財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)來看，手機(jī)芯片是高通的主要收入來源，占比超過一半，但在三季度里收入同比下降了21.6%。智能手機(jī)市場的飽和，像一把無形的大手，正在悄悄扼殺上游供應(yīng)鏈的巨頭。

　　手機(jī)市場的增長現(xiàn)在主要依賴于設(shè)備的升級周期。自2019年以來，受5G驅(qū)動的手機(jī)更換熱潮已經(jīng)持續(xù)了近四年。但Counterpoint的資深分析師Peter Richardson卻揭示了一個(gè)冷酷的事實(shí)：到2022年時(shí)，全球手機(jī)更換周期已達(dá)到史上最長的43個(gè)月。

　　過去五年，手機(jī)界苦苦追尋創(chuàng)新之路，急于改變僵局。但當(dāng)連Apple這樣的市場*也難以拿出令人震撼的新功能時(shí)，其他廠商更是難以維持其市場地位。越來越多的消費(fèi)者開始質(zhì)疑，換一部新手機(jī)的價(jià)值究竟在哪?

　　有行業(yè)專家指出，真正的破局點(diǎn)或許是軟件，尤其是AI領(lǐng)域像LLM、Transformer等大模型背后蘊(yùn)藏著的力量。

　　盡管目前還不清楚，該如何*化地利用這些潛力，但這并不妨礙國內(nèi)手機(jī)巨頭試圖突圍。華米OV等都把目光瞄準(zhǔn)了AI大模型，迫切要開辟一個(gè)新戰(zhàn)場。

　　01 手機(jī)巨頭爭斗大模型賽場

　　一時(shí)之間，國內(nèi)手機(jī)廠商好像都追起了大模型的風(fēng)頭。

　　8月14日，小米年度發(fā)布會上，小米AI大模型亮相，霎那之間成為焦點(diǎn)。在C-Eval、CMMLU兩大測試平臺上，它分別斬獲第十名和中文榜首的佳績。

　　雷軍信心滿滿地宣布，小米的這個(gè)13億參數(shù)大模型已經(jīng)在手機(jī)端*運(yùn)行，其實(shí)力在某些場景中甚至能與60億參數(shù)的云端模型匹敵。而家喻戶曉的小愛同學(xué)也將強(qiáng)化AI大模型的能力，邀請測試已在發(fā)布會當(dāng)天拉開序幕。

　　瞄準(zhǔn)AI大模型的狼煙不只在小米一處升起。

　　早在8月4日的2023年華為開發(fā)者大會，余承東就大手一揮，宣布HarmonyOS 4將受益于“盤古大模型”的加持。與眾不同的是，華為決定將大模型深度整合進(jìn)手機(jī)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)更高層次的融合。

　　繼華米之后，vivo和OPPO亦不斷展露其對大模型領(lǐng)域的雄心。

　　近期，OPPO宣布對其全新“小布助手”進(jìn)行首輪公開測試，引發(fā)業(yè)內(nèi)關(guān)注。此產(chǎn)品基于了AndesGPT大模型技術(shù)。

　　AndesGPT模型出自O(shè)PPO旗下安第斯智能云團(tuán)隊(duì)之手，其核心是一個(gè)基于混合云架構(gòu)的高級生成式大語言模型。用戶可以通過喚醒小布語音助手并說出“小布大模型”，參與小布1.0公測版報(bào)名。更多信息將在11月16日的ColorOS 14發(fā)布會上公布。

　　與同行的宣傳異曲同工，AndesGPT在其官方介紹中也榮獲了“行業(yè)翹楚”等封號，此模型在多個(gè)權(quán)威評測榜單上頻頻亮相。

　　另一個(gè)戰(zhàn)線上，vivo已鎖定11月1日，要召開年度開發(fā)者大會。此番集結(jié)，vivo將揭曉其*研發(fā)的AI大模型與全新操作系統(tǒng);而廣受矚目的OriginOS 4也將初露鋒芒。

　　尤其引人關(guān)注的，vivo打造的AI大模型矩陣極為豐富，覆蓋了十億、百億及千億三大參數(shù)級別，共五款模型，旨在滿足多樣化的核心應(yīng)用場景。

　　同樣，這批尚在神秘面紗后的產(chǎn)品，已在多個(gè)權(quán)威評測中嶄露頭角。最新數(shù)據(jù)顯示，vivo自研AI大模型在C-Eval和CMMLU兩大平臺上均雄踞榜首。

　　近期，手機(jī)行業(yè)已經(jīng)見證了各大品牌逐個(gè)投身于AI大模型的深海。存量市場的激烈爭奪，使得各大廠商都希望借助新技術(shù)鋒芒，為自身在高端市場塑造更具競爭力的形象。

　　多位行業(yè)內(nèi)有深度洞察的人士認(rèn)為，強(qiáng)調(diào)AI功能的優(yōu)勢，顯然是各大廠商策略的重要一環(huán)。不僅能刺激用戶對高端產(chǎn)品的欲望，更能帶動產(chǎn)品價(jià)格上漲，從而為品牌創(chuàng)造更為豐厚的利潤。

　　隨著時(shí)間的推移或能見到，首波真正的“AI手機(jī)”即將震撼登場，而未來兩年，更會是AI在手機(jī)上的創(chuàng)新大爆發(fā)時(shí)刻。

　　02 大模型角逐移動端，路徑逐漸統(tǒng)一

　　雖然手機(jī)廠商們在宣傳中表現(xiàn)得在手機(jī)上運(yùn)行大型模型就如同喝水吃飯般輕松，但實(shí)際操作中，背后隱藏的挑戰(zhàn)遠(yuǎn)超預(yù)期。

　　根據(jù)小米技術(shù)委員會AI實(shí)驗(yàn)室大模型團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人欒劍的分享，要真正在手機(jī)上運(yùn)行大模型，對手機(jī)硬件的要求絕不會低，特別是處理器和內(nèi)存兩項(xiàng)。

　　大模型首先就是其“大”的特性，一旦占據(jù)過多的手機(jī)工作內(nèi)存，將導(dǎo)致其他應(yīng)用受限，甚至可能造成手機(jī)無響應(yīng)、整體性能銳減，或者最糟糕的情況是直接死機(jī)。

　　此外，計(jì)算能力也是評判的關(guān)鍵點(diǎn)。若生成一個(gè)字符就需要花費(fèi)好幾秒的時(shí)間，這對于用戶體驗(yàn)無疑是災(zāi)難性的�？紤]到人們的平均閱讀速度約為每秒十幾個(gè)漢字，故模型的“生成速度”必須遠(yuǎn)超于此。

　　而功耗問題也不容忽視。許多網(wǎng)上的模型Demo常常疏忽這一關(guān)鍵環(huán)節(jié)。高負(fù)載下的計(jì)算芯片會導(dǎo)致手機(jī)急速發(fā)熱，若如此長時(shí)間運(yùn)作，勢必會對電池的續(xù)航產(chǎn)生嚴(yán)重?fù)p害。

　　綜上，手機(jī)大模型真正的挑戰(zhàn)在于如何在處理速度、散熱和電池續(xù)航等之間找到一個(gè)精妙的平衡。因此，業(yè)界的重心還放在了端云協(xié)同之上。

　　不久前，聯(lián)發(fā)科與OPPO達(dá)成協(xié)議，共同研發(fā)大模型在端側(cè)的輕量化部署方案，旨在讓大模型技術(shù)更為貼近消費(fèi)者的實(shí)際使用。

　　10月18日，聯(lián)發(fā)科同樣宣布與vivo在AI領(lǐng)域深度合作和聯(lián)調(diào)，實(shí)現(xiàn)了10億和70億AI大語言模型以及10億AI視覺大模型在手機(jī)端側(cè)的落地，共同為消費(fèi)者帶來端側(cè)生成式AI應(yīng)用創(chuàng)新體驗(yàn)。

　　端側(cè)大模型的好處是，用戶可以享受更快的響應(yīng)速度，同時(shí)數(shù)據(jù)也不需要上傳到云端，更加安全。目前許多主流廠商都在研發(fā)在移動終端部署 AI大模型的解決方案，以實(shí)現(xiàn)在端側(cè)運(yùn)行大模型的目標(biāo)。

　　然而，不能假定僅憑手機(jī)端便能解決所有問題。正如小米透露的，他們將繼續(xù)遵循端云結(jié)合的策略。某些功能或能力，如果可以通過端側(cè)的模型來實(shí)現(xiàn)，就無需轉(zhuǎn)移到云端處理。

　　觀察vivo的情況，雖然缺乏確切的數(shù)據(jù)，但可以合理推測，它也將采納云端和本地結(jié)合的大模型策略。

　　從其大模型的參數(shù)量級可以分析，660億、1300億和1750億量級的云端大模型目的在于確保處理能力，以應(yīng)對更復(fù)雜的問題。而10億和70億量級的本地大模型則是為了確保用戶隱私、能效和快速響應(yīng)。

　　這意味著，vivo很可能會采取端云協(xié)同工作的方式，即通過評估問題的復(fù)雜性來決定是否在本地處理或轉(zhuǎn)移到云端。

　　結(jié)合云端和本地的大模型不僅可以有效地節(jié)省成本，而且能夠滿足用戶在計(jì)算能力、性能、能耗和隱私保護(hù)等多個(gè)方面的需求，這無疑是目前整合手機(jī)和AI大模型的優(yōu)選策略之一。

　　03 廠商跟風(fēng)之下，一些潛在的挑戰(zhàn)

　　某些業(yè)內(nèi)觀點(diǎn)，將目前嘗試在手機(jī)端運(yùn)行大模型的技術(shù)視作一柄鋒利之劍。然而深入背后，也不免露出一種應(yīng)景而非真正求變的短視之感。

　　首先，對于“大模型”的界定仍舊模糊不清。以小米的端側(cè)模型為例，其參數(shù)量達(dá)到13億，與GPT2的1.5B參數(shù)相差無幾，但這真的足以賦予其“大模型”的頭銜嗎?

　　不乏有業(yè)界人士拋出質(zhì)疑：手機(jī)端的大模型實(shí)踐，更多地是為了滿足市場短期熱潮，而非技術(shù)的真正躍進(jìn)。若手機(jī)真的能毫不費(fèi)力地驅(qū)動大模型，那顯卡巨頭英偉達(dá)的存在意義又在哪里?

　　再者，為了讓大模型適應(yīng)手機(jī)，制造商不得不通過剪枝、蒸餾和量化等策略對其進(jìn)行大幅壓縮。以vivo為例，它可能通過連續(xù)的模型裁剪和蒸餾，將參數(shù)從1750億降低到僅10億，這種操作是否過于牽強(qiáng)，值得思考。

　　要認(rèn)識到，大模型并不僅僅是參數(shù)數(shù)量的簡單疊加，它的真正價(jià)值在于深度學(xué)習(xí)中的“深度”。大量的參數(shù)意味著更多的信息、知識和上下文的捕捉。

　　因此，當(dāng)把一款千億參數(shù)的模型剪裁到幾十億參數(shù)時(shí)，勢必要失去一些原有的學(xué)習(xí)深度。對于AI的日常應(yīng)用來說，可能影響不大，但對于那些期望從AI獲得深度見解和理解的高端用戶來說，這種損失是無法接受的。

　　即便小米宣稱其端側(cè)模型能與云端模型相提并論，但這其中的細(xì)節(jié)仍不容忽視。擁有13億參數(shù)的端側(cè)模型自然難以與擁有千億參數(shù)的云端模型相比。為了彌補(bǔ)這種差距，小米可以選擇讓其端側(cè)模型在特定場景下與云端模型匹敵，但終歸不能全面比肩。

　　從這些層面出發(fā)，當(dāng)前手機(jī)上的大模型實(shí)現(xiàn)方式似乎有點(diǎn)“矯枉過正”。對于普通用戶而言，他們并不真正關(guān)心模型的參數(shù)數(shù)量，而更關(guān)心能為他們帶來什么價(jià)值。vivo和小米的這些嘗試固然值得鼓勵，但也應(yīng)該反思其真正的目的和意義。

　　更重要的是，盡管眾多手機(jī)制造商都在積極探索AI大模型的應(yīng)用，但未來的路徑仍然充滿未知。手機(jī)市場上，什么才是下一個(gè)“殺手級”應(yīng)用，還有待時(shí)日揭曉。

　　目前手機(jī)制造商對AI大模型的具體應(yīng)用似乎過于偏重“語音助手”。這種單一方向的追求，是否只是迎合了科技熱點(diǎn)趨勢，而非真正考慮用戶的實(shí)際需求?

　　以近期知名博主對vivo新款A(yù)I大模型的分享為例，盡管其在OriginOS 4上以煥然新姿亮相，但與現(xiàn)行的語音助手相比，核心并無太大顛覆。

　　簡而言之，AI大模型在手機(jī)領(lǐng)域的真正普及仍舊步履蹣跚。如今的種種努力，只是冰山初露的探秘之旅。