配圖來自Canva可畫
AI大模型從年初一直火到了年尾,但似乎離普通人還有些距離。不過,現(xiàn)在情況似乎有了一些變化,各大手機廠商們,正在爭先恐后地把大模型裝進手機里,讓AI變得“觸手可及”。
在很多人看來,手機廠商入局AI大模型,不過又是一場跟風(fēng)炒作而已,實際上卻絕非如此。根據(jù)公開的資料顯示,頭部手機廠商早在多年之前,就已經(jīng)開始布局AI了,甚至有部分廠商已經(jīng)狂砸百億級的研發(fā)投入,AI團隊達千人規(guī)模,而且未來的投入也不設(shè)上限。從這個架勢來看,手機廠商入局AI,絕對不是一時興起,而是有備而來。
手機廠商競逐大模型
當(dāng)下,手機圈的大模型大戰(zhàn)已經(jīng)開始了。資料顯示,今年8月,小米宣布其已經(jīng)成功自研了一個13億參數(shù)的端側(cè)模型,并且在手機端實現(xiàn)了運行。同時公布其自研的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型MiLM-6B,參數(shù)規(guī)模達到了64億,在權(quán)威中文評測榜單C-EVAL和CMMLU中位列同等參數(shù)規(guī)模大模型的第一名。10月26日,小米澎湃OS暨Xiaomi 14系列新品發(fā)布會上,小米正式宣布將AI大模型植入系統(tǒng)。
11月1日,vivo在開發(fā)者大會上發(fā)布了自研的AI“藍心”大模型。同時,vivo還發(fā)布了包含不同參數(shù)規(guī)模的大模型矩陣,包括1750億、1300億、700億、70億和10億五款大模型。其宣布130億參數(shù)的藍心大模型已經(jīng)實現(xiàn)端側(cè)跑通,并開源了7B大模型。11月16日,OPPO在開發(fā)者大會上,正式發(fā)布了自主訓(xùn)練的個性專屬大模型與智能體——安第斯大模型(AndesGPT)。AndesGPT以“端云協(xié)同”為基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計思路,推出從十億至千億以上多種不同參數(shù)規(guī)模的模型規(guī)格。
除了以上幾位之外,包括華為、榮耀等廠商也都在紛紛布局,將大模型裝進手機。那么,大模型為何能夠成為眾多手機廠商的必爭之地?
首先,當(dāng)下AI大模型已經(jīng)成為眾多終端的生態(tài)底座,手機廠商入局做AI大模型勢在必行。業(yè)內(nèi)人士認為,目前手機廠商都在打造涵蓋設(shè)備、汽車和聯(lián)網(wǎng)終端的新一代智能生態(tài)環(huán)境,而大模型是生態(tài)底座,可以提升人機交互的智能化等。同時,其多模態(tài)和跨模態(tài)及輕量級應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展,極大地促進了智慧應(yīng)用及智能生態(tài)的繁榮。
其次,手機行業(yè)困局待解,AI大模型或為最佳突破方向。過去幾年,以手機為代表的消費電子行業(yè)整體表現(xiàn)低迷,各路手機廠商都在極力搞創(chuàng)新。從芯片到外觀再到續(xù)航,很多手機廠商均有涉足。不過,相較于幾年前圍繞NPU的“小打小鬧”,生成式AI無疑讓整個消費電子產(chǎn)業(yè)看到了曙光:在全民都在討論大模型的環(huán)境下,AI和終端的融合被視為新的創(chuàng)新錨點,將帶動產(chǎn)業(yè)鏈共振。
盡管不同調(diào)研機構(gòu)的口徑有所不同,但普遍認為出貨量巔峰在2017年前后,之后市場開始進入下行周期。因為5G等新技術(shù)的出現(xiàn),全球智能手機出貨量在2021年短暫復(fù)蘇,卻未能持續(xù)太長時間。消費電子市場的低迷,所影響的不只是終端公司,還對消費電子產(chǎn)業(yè)鏈中下游產(chǎn)生了廣泛影響。
從這個角度來看,當(dāng)下消費電子產(chǎn)業(yè)上下游對生成式AI的追捧并不單純,本質(zhì)上還是靠大模型的賣點刺激新的增長。
各家目的各有不同
事實上,手機雖然并不等于大模型的下一個爆發(fā)性入口,但手機使用頻率和時間非常高,且手機是個人信息的集中地。通過手機,互聯(lián)網(wǎng)廠商可以更方便地接觸到用戶,并獲取用戶數(shù)據(jù),從而更好地了解到用戶的需求,優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)。
一方面,大模型通過與手機結(jié)合,可以通過手機這個互聯(lián)網(wǎng)入口,更好地理解用戶需求,通過深度學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù),讓大模型應(yīng)用不斷優(yōu)化;另一方面,大模型與手機結(jié)合,還可以使得大模型應(yīng)用更好地了解市場需求和產(chǎn)品缺陷,從而做出更明智的決策,為每個用戶提供個性化的服務(wù)。不過,從各家手機廠商的表現(xiàn)來看,各家與大模型結(jié)合的目的各有不同。
比如,OPPO布局大模型的目的,重點在于打造智能終端交互體驗。業(yè)內(nèi)人士表示,隨著大模型技術(shù)的引入,用戶跟語音助手交互知識問答類的問題,占比會有更顯著的增長。目前OPPO語音助手小布的整個月活是1.5億+,每天產(chǎn)生的交互數(shù)據(jù)大幾千萬次。在部署方面,主要是云端+本地部署,即涉及高度敏感的隱私數(shù)據(jù),可以在端側(cè)做本地化處理。但是面對復(fù)雜的一些任務(wù),還是需要依賴云端大模型。
與OPPO有所區(qū)別,小米布局大模型時,重點在于輕量化和本地部署。相比前者,小米的部署方式可以更好地保護用戶隱私,同時實現(xiàn)在本地千人千面的個性化定制。為此,小米將一部分大模型能力下放到端側(cè),致力于達到功耗、推理速度和生成效果的最佳平衡。另外,其還自研了13億參數(shù)的端側(cè)模型,部分場景效果媲美60億模型在云端的運算結(jié)果。
相比之下,vivo則更注重解決用戶個性化需求,vivo認為大模型將全面革新智能終端交互體驗,并朝這個方向不斷為用戶帶來優(yōu)質(zhì)的體驗。在部署方面,130億參數(shù)的藍心大模型可實現(xiàn)端側(cè)跑通,1750億參數(shù)的藍心大模型已達到GPT-3參數(shù)水平。
而華為與大模型的結(jié)合,則有著更深的圖謀,其意在將大模型打造成系統(tǒng)的“大腦”。據(jù)了解,華為語音助手小藝和大模型的融合,不是簡單對聊天、AIGC、回復(fù)等任務(wù)進行增強,而是以大模型為核心,進行了系統(tǒng)級增強。其底層邏輯是為了將用戶的任務(wù)分配給合適的系統(tǒng),各個系統(tǒng)各司其職,同時在復(fù)雜場景上增強體驗。
總體來看,“重塑”語音助手無疑是各大手機廠商布局大模型的第一步,也是必走的一步。不同點在于各個手機廠商的優(yōu)勢不同,與大模型結(jié)合的重心也有所不同。比如,小米常年深耕智能家居領(lǐng)域,因而沉淀了大量的AI軟硬件基礎(chǔ);OPPO則始終注重攻克技術(shù)和創(chuàng)新,為追求高質(zhì)量拍攝和設(shè)計的用戶提供產(chǎn)品,這在大模型上得到了延續(xù);vivo以年輕時尚為主要定位,注重自拍和音樂等個性化功能,這使其在大模型個性化發(fā)展方面聚集了不容小覷的實力。
挑戰(zhàn)仍然不小
不過,目前來看手機廠商想要利用AI大模型,來提升產(chǎn)品的性能和競爭力,仍面臨一些難題。
首先,是把大模型裝進手機里面存在現(xiàn)實挑戰(zhàn)。根據(jù)公開的資料顯示,目前手機廠商布局大模型,主要有兩種路徑:一是以榮耀、小米等為代表的端側(cè)計算模式;二是以vivo為代表的端側(cè)和云端兩條路徑并行的模式。目前來看,兩種模式殊途同歸,最終都是希望智能手機端側(cè)AI模型支持本地問答、語音互動等功能,而其能否跑通則要看,各廠商能否聯(lián)合上游實現(xiàn)算力、算法的演變。隨著更多企業(yè)的深入布局,其也將展開技術(shù)競技和資源爭奪戰(zhàn)。
同時,將參數(shù)動輒百億、千億級的大模型放進手機端,也面臨成本高、自研難、算力消耗大等現(xiàn)實難題。
其次,從應(yīng)用層面來看,AI大模型需要大量的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練才能達到理想的效果。但是,由于隱私保護等方面的原因,獲取并使用大量用戶數(shù)據(jù)可能存在困難。同時,手機廠商還需要解決模型泛化不足的問題,以確保模型在不同場景下的表現(xiàn)都能夠滿足需求。
最后,從競爭層面來說,各大手機廠商都在加大投入布局AI大模型領(lǐng)域,競爭壓力很大。對于參與其中的廠商而言,如何另辟蹊徑,打造出差異化強的產(chǎn)品,避免同質(zhì)化,就成了各家廠商參與大模型競爭的題中之義。
誰能搶先殺出重圍?
那么,在這場手機廠商參與的大模型競爭之中,哪家手機廠商更有機會贏得先機,并最終殺出重圍呢?要回答這個問題,還需要結(jié)合多方面的情況來回答。
首先,從技術(shù)實力方面來看,目前華為的大模型實力最強,這對于其推進手機端側(cè)大模型的發(fā)展或有很大幫助。根據(jù)公開資料顯示,目前華為的盤古大模型體量較大,可能在千億甚至萬億參數(shù)級別,其已經(jīng)接入了華為的鴻蒙OS和小藝智慧助手,未來可能會實現(xiàn)從手機、電腦再到汽車的大模型驅(qū)動以及智能互聯(lián)。
相比之下,目前小米、OPPO、vivo、榮耀等手機廠商,公布的端側(cè)大模型大多在幾十億到上百億不等,從量級上來看與華為仍相差較大。雖然站在實際應(yīng)用層面來看,不同量級的大模型,所對應(yīng)的應(yīng)用不同,并不能一概而論。但就底層實力來說,無論是云端還是操作系統(tǒng)還是大模型訓(xùn)練能力和水平,華為在國產(chǎn)手機廠商中都是獨一份兒。
其次,從供應(yīng)鏈層面來看,小米、OV、榮耀等廠商,或許能夠在芯片層面獲得更多的支持。當(dāng)前,隨著AI大模型走進手機領(lǐng)域,現(xiàn)有手機算力、存儲的瓶頸就會逐漸凸顯出來,推動大算力芯片,已經(jīng)成為破解手機端側(cè)大模型落地的關(guān)鍵一步。
據(jù)了解,目前高通、聯(lián)發(fā)科等手機芯片企業(yè)都已經(jīng)開始布局了。10月24日,高通發(fā)布第三代驍龍8,在端側(cè)可運行超100億參數(shù)的大模型,面向70億參數(shù)的大預(yù)言模型每秒可生成20個token,在終端側(cè)只需0.5秒就能利用Stable Diffusion完成文生圖。聯(lián)發(fā)科自然也不甘示弱,11月6日晚間,聯(lián)發(fā)科發(fā)布專為生成式AI設(shè)計的第七代AI處理器APU790,內(nèi)置硬件級生成式AI引擎,處理速度是上一代的8倍,能實現(xiàn)更加高速且安全的邊緣AI計算。
作為下游廠商,這意味著小米、ov、榮耀等廠商,將有機會借助上游芯片廠商的力量,在高性能芯片定制方面走到前面。畢竟,限于美國的制裁,華為想要做高性能芯片,只能同國內(nèi)廠商合作,目前是否能夠順利產(chǎn)出尚不可知。
從這個角度來說,國產(chǎn)手機廠商在較長的時間之內(nèi),都還有短板待補。華為需要與國內(nèi)廠商合力攻堅,打造高性能算力芯片,并保證其順利產(chǎn)出;而對于其他廠商而言,則需要加快算力和算法的提升,以保證自己的技術(shù)和用戶體驗足夠領(lǐng)先。
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