盡管大模型算力消耗驚人，但這并沒有阻止各大科技公司將AI應用于其他設備，比如智能手機。

一個月內，已有多家科技廠商對AI大模型在手機上的應用作出公開表態，以自研或者合作的方式進入這一狂熱的賽道。

“手機上的對話助手、智能相冊和地圖等都可以基于AI大模型升級。”IDC中國研究總監盧言霞對第一財經記者表示，生成式AI的應用，例如語音修圖、智能對話、文生圖等也將逐步得到落地。

(資料圖片)

“但預訓練大模型的進展和手機端算力的不斷提升是實現這些應用的關鍵因素。大模型的成敗高度依賴于算力的支持，而一個大型的人工智能大模型通常需要使用數萬億個單詞進行訓練，其參數量也達到了上萬億級別，這對于手機終端來說仍是一個巨大的挑戰。”盧言霞說。

“大模型手機”要來了？

ChatGPT引發的全球AI領域軍備賽，已經從互聯網蔓延至手機端。

今年5月，OpenAI發布了ChatGPT應用程序的iOS版本。不到三周，市場下載量便高達500萬次。在那前后，與AI大模型相關的APP已充斥在iOS與安卓應用商店中。

在互聯網廠商還在討論“中國版ChatGPT”何時誕生的時候，手機廠商以及產業鏈玩家也在尋找大模型為手機產業帶來的新機會，試圖從中分得一杯羹。

“我們內部正在就網絡大模型方面的需求跟互聯網公司進行合作，目前已（和意向公司）有所接觸。”榮耀CEO趙明在此前舉行的上海世界移動通信大會上對記者表示，正在把AI大模型的能力引入終端。

趙明表示，榮耀在AI上的布局分為三個階段：第一階段是從0到1提出概念，將需求場景化，比如相機可以直接識別綠植、天空，AI能夠對圖像進行對應的優化；第二階段，AI有了上下文理解與學習，基于位置、時間對消費者習慣進行整合式機器的決策。第三階段就是把AI引入端側。

在趙明看來，智能手機行業正處在一個AI、5G+開啟的新一輪創新周期中，而智能手機是計算平臺、通信平臺、顯示平臺、AI平臺的集合，智能手機的發展就是不斷打破邊界、集成新技術、融合新品類的過程。AI、通信技術的持續演進，以及新形態的發展為智能手機打開了機會大門，利于行業重回千帆競渡態勢，共同開啟下一個黃金周期。

除了榮耀外，國內廠商方面，華為以及OPPO也在低調部署。

目前，華為則基于多模態大模型技術，通過在手機端側對模型進行小型化處理，完善了手機在海量圖片中的搜索能力。

OPPO研究院6月初則在一篇論文中介紹了一款專注圖片標記的基礎模型“Recognize Anything Model”，而在此前更是與阿里大模型展開深度合作。中國區總裁劉波對記者表示，內部也在思考大模型在手機端的應用，未來AI或將改變整個手機產業鏈。

以語音助手為例，該技術采用的也是深度學習模型，但語音大模型可以替代語音助手工作模塊中對語義理解的功能，修復此前因為喚醒和識別錯誤帶來的不便。

微軟CEO納德拉曾直言不諱地指出語音助手的“愚蠢”：“無論是Cortana、Alexa、Google Assistant還是Siri，這些語音助手笨得像塊石頭。”但在未來，語音助手或許可以真正像個人助理一樣，精準地幫助用戶實現預訂機票、網上購物等功能。

趙明對記者表示，現階段榮耀以MagicOS中“YOYO建議”已經可以提供基于地理圍欄、用戶習慣等數據的多場景個人化提醒。“Magic V2上將會部署AI功能，在未來可以通過在端側引入AI大模型賦能語音智慧助手，提供更自然的交互與更精準的意圖識別服務，”

算力與成本下的挑戰

但和其他大模型公司所遇到的一樣，在手機端側上實現這一技術的最大挑戰來自于兩方面，其一是算力，其二是成本。

在盧言霞看來，將大模型部署到手機端進行推理主要有兩種方式，一種是通過云端進行推理，一種是在手機端直接進行推理。如果選擇回傳云端推理，則對手機的通訊能力要求較高；而如果選擇在在手機端推理，則對算力有一定的要求。盡管技術提供商會對模型進行剪枝和壓縮等優化，但仍然需要一定的算力。

例如，ChatGPT這樣的超大模型需要1000張主流卡容量的獨立計算集群，以及對應的模型并行算法框架來支持訓練。在成本方面，超大模型的訓練需要大規模計算集群以及對應的模型并行算法框架的支撐，因此訓練成本通常很高。ChatGPT單次模型訓練耗時1個月，訓練成本達1200萬美元。

CounterpointResearch分析師FloraTang對第一財經記者表示，手機公司的軟件工程團隊相較于互聯網公司而言，人力較少，所以從大模型的自研角度是不現實的。但可以選擇一些已有的合作方進行大模型領域的技術優化。

但從手機產業鏈來看，上游芯片廠商正在做出努力，試圖在英偉達統治的算力江湖下找到縫隙，以減少成本并且實現對AI芯片的把控能力。

高通前不久提出了一個云邊一體“混合AI”的概念，并計劃在今年下半年對外展示在手機上運行100億個參數的大語言模型。從高通已有的模型落地案例來看，其邊緣大模型相當于云端大模型的“感知器官”，從而實現AI功能在終端設備的實現。

同時，雖然蘋果并沒有直接表態，但從其芯片布局來看，蘋果已經公開進入生成式AI訓練硬件領域。“M2芯片家族的最新成員M2 Ultra是蘋果在AI領域一個值得關注的地方，這種能力可能會在訓練大模型上派上用場。”FloraTang對記者說。

值得注意的是，今年6月，iOS 17發布的開發者版本中，其中一個改動是“Hey Siri”去掉了前綴，用戶僅需說“Siri”就能喚醒語音助手。這一變動背后也有來自于語音大模型的支撐。

國內廠商方面，榮耀在上海所布局的一家芯片公司也受到了行業內的關注。在隨后的回應中，榮耀表示，上海榮耀智慧科技開發有限公司主要進行的是終端側核心軟件、圖形算法、通信、拍照等方面研究開發工作。

結合趙明此前在采訪提及的“將在算力中心進行端側大模型的前置算法訓練”，上述芯片公司的定位或與榮耀端側AI大模型布局有關。

在業內看來，不管是自身技術實力的積累還是與未來與蘋果在AI上的競爭，擁有處理AI數據的能力變得越來越重要。

“大型模型將在云中進行訓練，但真正的價值在于更小、更高效的模型，這些模型經過調整，可以在手機終端設備上運行。”FloraTang說。

但對于何時能真正迎來手機端的“ChatGPT”時刻，盧言霞則對記者表示，這取決于大模型本身的進展。一些小的應用，例如對話式應用，很快就可以落地。然而，對于一些具有挑戰性的應用，例如文生圖或者在現有APP中嵌入這些應用，可能還需要一定的時間。

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