手机厂商纷纷布局AI大模型，能否成为新的增长引擎？

商业世界中那些看似光鲜的"机遇"，往往会成为束缚人们的枷锁。

近期有消息称，全球芯片巨头高通计划在加州两个主要办公地点裁减约1258名员工。这场人事变动预计将在12月13日开始。

高通上一季度的财报已经暗示了此次裁员。从收入结构来看，手机芯片是高通的主要收入来源，占比超过50%，但在第三季度收入同比下降了21.6%。智能手机市场的饱和正悄然影响着上游供应链巨头。

手机市场的增长现在主要依赖设备更新换代。自2019年以来，5G带动的手机更换热潮已持续近4年。但数据显示，到2022年全球手机更换周期已达到创纪录的43个月。

过去5年，手机行业一直在寻求创新突破。但当连苹果这样的市场领导者也难以推出令人惊艳的新功能时，其他厂商更难以维持市场地位。越来越多消费者开始质疑更换新手机的价值所在。

有专家指出，真正的突破点可能在软件领域，特别是AI领域如大语言模型、Transformer等大模型蕴含的潜力。虽然目前还不清楚如何最大化利用这些潜力，但国内手机巨头已经开始布局AI大模型，试图开辟新的竞争领域。

手机巨头争相进军大模型赛道

近期，国内手机厂商纷纷开始布局AI大模型领域。

小米在年度发布会上推出了自研AI大模型，在C-Eval和CMMLU两大测试平台上分别获得第十名和中文榜首。该13亿参数大模型已在手机端实现运行，某些场景下甚至可与60亿参数云端模型媲美。小爱同学也将升级AI大模型能力。

华为则宣布HarmonyOS 4将整合"盘古大模型"，实现更深层次的系统融合。

OPPO也宣布对基于AndesGPT大模型技术的"小布助手"进行首轮公测。AndesGPT是一个基于混合云架构的高级生成式大语言模型。

vivo将于11月1日召开年度开发者大会，届时将发布自研AI大模型和新操作系统。vivo打造了覆盖十亿、百亿及千亿三大参数级别的五款AI大模型，以满足多样化应用场景需求。

手机厂商争相布局AI大模型，一方面是为了在存量市场中塑造高端形象，另一方面也希望借此刺激高端产品需求，提升利润空间。业内预计，未来两年将是AI手机创新的爆发期。

大模型移动端部署路径趋同

虽然手机厂商宣传在手机上运行大模型轻而易举，但实际操作中面临诸多挑战。

首先是对手机硬件尤其是处理器和内存的高要求。大模型占用过多内存会影响其他应用甚至导致手机死机。其次是计算能力要求高，生成速度需远超人类阅读速度。此外还要考虑功耗问题，避免长时间运行导致手机发热和电池损耗。

因此，业界重点关注端云协同方案。联发科与OPPO、vivo等合作，共同研发大模型在端侧的轻量化部署方案。端侧大模型优势在于响应更快且数据无需上传云端更安全。

但仅靠手机端难以满足所有需求。小米透露将继续采用端云结合策略，某些功能可通过端侧模型实现，无需转移到云端。vivo也可能采取类似方案，通过评估问题复杂度决定是在本地处理还是转移到云端。

端云结合不仅可以节省成本，还能在计算能力、性能、能耗和隐私保护等方面满足用户需求，是目前整合手机和AI大模型的优选策略之一。

厂商跟风之下的潜在挑战

尽管手机厂商积极布局AI大模型，但仍面临一些挑战和质疑：

1. "大模型"定义模糊。小米端侧13亿参数模型是否足以称为"大模型"存疑。

2. 为适应手机，大模型需大幅压缩，可能损失原有学习深度。

3. 端侧模型与云端模型的性能差距仍然明显。

4. 当前应用过于集中在语音助手等领域，是否真正满足用户需求有待观察。

5. AI大模型在手机领域的真正普及仍需时日。

总的来说，手机厂商对AI大模型的探索仍处于起步阶段。如何将大模型技术转化为用户价值，找到真正的"杀手级"应用，还需要更多的实践和创新。