快上大模型,手機廠商搶灘AI換機潮
最近有消息傳出,OpenAI可能要造手機了,而另一方面,手機廠商也在加速攻入大模型領域。那么,“把大模型裝進手機”這件事,目前業內開拓得怎么樣了?手機廠商爭相搶灘AI大模型的背后原因是什么?一起來看看作者的解讀。
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The Information報道,OpenAI CEO Sam Altman一直在與iPhone著名設計師Jony Ive聯系,討論開發一種新的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,谷歌發布了搭載谷歌AI基礎模型、“以人工智能為中心”的GooglePixel8系列手機——考慮到谷歌當初發布的安卓系統,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70億參數大模型vivo_Agent_LM_7B,已在8月份現身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新論壇上,預告了自研大模型發布的消息。
榮耀更為火急火燎,7月初早早發布了號稱“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“在網絡大模型方面跟互聯網公司進行合作”。
……
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,手機市場創新乏力,實在卷不動了;而“把大模型裝進手機”,很可能實現手機功能和體驗的革命性突破,有望引發新一輪換機潮。
一、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,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AI對各類APP的優化賦能,甚至可以作為通用接口,打破壁壘,讓APP能力實現自由組合,進而提升用戶體驗和產品競爭力。
國內外分別率先落地AI大模型的華為 Mate60系列機型及Google Pixel 8系列手機,就是例證。
華為手機很早就將AI能力應用于增強手機圖像處理方面,這次AI大模型內置到系統后,體驗改善最明顯的是其手機語音助手小藝。
與OpenAI的ChatGPT、谷歌Bard這些生成式AI聊天機器人有所不同,華為的小藝在HarmonyOS操作系統底層進行了重構。
即前兩者只是加載在手機上的AI應用,小藝則是將大模型作為智慧系統的大腦,借助大模型的高階能力,對系統能力進行全面增強。
而有盤古大模型做底層支持的小藝,不僅自然語言理解能力實現跨越式迭代,還能利用生成式AI多為用戶做很多事情,比如資訊摘要、寫文章、回復郵件、撰寫備忘錄、圖片二創等。
不止滿足生活需求,甚至還能輔助工作。比如邀約合作伙伴開會,直接跟小藝口述會議的時間、邀請人員以及討論內容,小藝就能寫出一封會議邀請郵件。
更值得一提的是,小藝確實做到了打破APP之間的壁壘,應對更復雜的用戶需求場景。
比如針對一張海報圖片,詢問小藝相關的地址信息并要求導航到目標地點,小藝就可以準確識別海報中的地址信息并打開導航App進行導航。
又如,想找一家牛排餐廳,小藝可以準確理解意圖,并直接調用美團服務找到相關餐廳。
而Google Pixel 8系列手機對圖像處理能力的增強,也令人驚艷。
通過生成式AI,Google Photos 中的Magic Editor(魔法編輯器)可以利用已經拍攝的照片,手動從其他照片中選擇另一個表情,生成一張新的照片,且可以保證“每個人都睜著眼睛”。
此外,這一功能還能抹去照片中不必要的背景和雜物,讓空有高配手機卻拍不出合格照片的“手殘黨”,也能成為出片大師。
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,打破手機行業創新乏力的同質化內卷困境。
根據市場研究機構Canalys發布的最新報告,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攀升?!?/p>
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 年將有更多創新 AI 應用在手機落地。
在2023年第二季度業績會上,聯發科也表達了類似觀點,認為“AI 落地手機將加速換機周期”。
二、“搶灘”大模型,廠商進展不一
其實,手機行業爭相搶灘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,如今逐漸深入到系統層面。
雖然直到今年8月份發布鴻蒙4系統時,華為才宣布將大模型接入手機系統,但盤古大模型早在2020年9月就已經啟動研發,至今已經迭代至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就已經展開了大量的AI投入,對預訓練語言模型進行開發和探索,自主研發了曾在中文語言理解測評基準CLUE1.1總榜中排名第五、大規模知識圖譜問答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月份在權威測評網站提交了70億參數大模型vivo_Agent_LM_7B看,投入相關領域研發時間不會短。
小米下場也不晚,早在2016年7月就已經布局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、多模態的處理能力等。”
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。二者雖然未正式發布內置AI大模型的新機型,但已經將旗下內置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也和聯發科合作,希望借用其4位量化技術,實現精度不掉點效果下端側性能更優,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,如果屆時一并推出內置AI大模型新系統的新機,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。
三、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”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,數據不會離開端側,在用戶數據的隱私和安全性方面更有保障。
因為參數量較為輕量化,手機大模型的加載運行速度也會更快,不受網絡環境限制。
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,不同于訓練環節的高計算性能要求,推理環節主要根據用戶需求,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絡信道傳輸,僅將推理算力分布于云端,受限于網絡帶寬和傳輸距離,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硬件條件做出動態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、聯發科等硬件廠商通過持續提升量化算法,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,這些問題會愈發明顯,或將帶動上下游產業鏈的升級。
那么,除了不斷優化量化等技術、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,又能保證實現更復雜高階的操作,優化用戶體驗。
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AI的規模化擴展并發揮其最大潛能。
而華為目前的解決方案,也是和前兩者高度接近的。
據了解,針對消費者在不同設備不同場景下的需求,華為小藝背后的大模型擁有端側和云側等形態。在小藝與大模型的結合中,端側大模型會先對用戶請求和上下文信息做一層預處理,再將預處理后的需求發送到云側,從而最大化地發揮“端側模型快”和“云側模型強”的優勢。
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。
采寫:深海,編輯:紀英
來源公眾號:財經故事薈(ID:cjgshui),資深圍觀,謹慎吐槽,橫跨財經、科技的原創深度解讀。
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