文｜財經(jīng)故事薈 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。
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(jīng)啟動研發(fā)，至今已經(jīng)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(jīng)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(jīng)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?，F(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?！?/p>
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(jīng)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)?；瘮U展并發(fā)揮其最大潛能。
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。