手機廠商集體入局大模型:誰在搶占「新高地」?
隨著時代的發展,手機賽道又開啟了新的排位賽,手機廠商們集體跑入大模型,會呈現怎么樣的狀況呢?一起接著往下看筆者分析的內容,了解更多吧!
手機這個賽道,已然迎來了新的排位賽。大模型這條路上固然走的艱難,但也必須迎頭趕上。大模型背后,手機廠商錨定的更是下一個入口戰。
手機廠商們開始在大模型領域“卷”起來了。
今年8月,小米宣布其已經成功自研了一個13億參數的端側模型,并且在手機端實現了運行。同時公布其自研的大規模預訓練語言模型MiLM-6B,參數規模達到了64億,在權威中文評測榜單C-EVAL和CMMLU中位列同等參數規模大模型的第一名。
10月26日,小米澎湃 OS 暨 Xiaomi 14 系列新品發布會上,小米正式宣布將 AI 大模型植入系統。
11月1日,vivo在開發者大會上發布了自研的AI“藍心”大模型。同時,vivo還發布了包含不同參數規模的大模型矩陣,包括1750億、1300億、700億、70億和10億五款大模型。
其宣布130億參數的藍心大模型已經實現端側跑通,并開源了7B大模型。
11月16日,OPPO在開發者大會上,正式發布了自主訓練的個性專屬大模型與智能體——安第斯大模型(AndesGPT)。AndesGPT“端云協同”為基礎架構設計思路,推出從十億至千億以上多種不同參數規模的模型規格。
除此之外,榮耀、華為也紛紛開始布局,將大模型裝進手機。
這種變化下一些值得思考的問題是,手機廠商紛紛布局大模型背后的原因是什么?對于手機廠商而言,做大模型真的容易嗎?
一、天花板之中,大模型成為契機
一組數據顯示,2023年第一季度、第二季度全球智能手機出貨量同比分別下滑13%和11%。值得注意的是2023年第一季度,出貨量降低至6760萬臺,為2013年以來的最低水平。
當然,減少的原因自然與環境、手機終端高庫存等因素不無關系。
不過,單純就出貨量同比情況來看,今年上半年智能手機廠商中并沒有贏家。細細觀察發現,今年上半年全球TOP級手機品牌廠商的智能手機出貨均不理想,其中,三星雖位于全球出貨量的首位,但其上半年智能手機出貨量同比約減少2159萬臺。
其它智能手機出貨同比減少較高的手機品牌廠商則分別是其它廠商、小米和vivo。其它廠商、小米、vivo上半年智能手機出貨量分別同期減少約1841.67萬臺、約1489.41萬臺和約916.58萬臺。
一個事實是,近幾年手機市場一直面臨著“天花板”。對于這種趨勢,手機廠商也在不斷尋求新的增長空間。
例如在攝像方面與專業攝像品牌聯名、在電池容量、內存、系統等各方面發力。其中AI智能助手是大部分手機廠商與AI結合的重點,但效果始終有限。
“GPT 出現以后,一下子把形勢給逆轉了”。
在OPPO安第斯大模型首席架構師楊振宇看來,自2022下半年開始,智能助手方向開始下行,很多公司都比較悲觀。這種悲觀的情緒主要來自雖然智能助手做了很多年,但好像并沒有帶來特別顯著的突破。
如果說,消費市場疲軟是手機廠商的增長困局。那么大模型下對手機終端的顛覆,則是手機在未來或將被替代的危機。
大模型的發展越演愈烈,未來交互終端也將會發現一些變化。
1. 高度集成化
即隨著芯片技術的發展,未來的交互終端可能會采用高度集成化的芯片,使得終端體積進一步減小,同時提高性能和穩定性。
2. 多樣化輸入方式
即除了傳統的鍵盤、鼠標等輸入方式外,未來的交互終端還可能支持語音、手勢、眼部動作等多種輸入方式,使得用戶可以更加自然、便捷地進行交互。
3. 云端化
即隨著云計算技術的發展,未來的交互終端可能會將部分功能轉移到云端,從而減少本地設備的體積和復雜性。同時,云端化還可以提高交互終端的靈活性和可擴展性。
4. 智能化
即未來的交互終端可能會更加智能化,通過人工智能技術自動學習和適應用戶需求,提高用戶體驗和效率。
隨著技術發展到一定階段,大模型運轉下的算力壓力將會逐漸減小,其可以安裝在任何終端設備上,甚至眼睛、手表等設備上,而手機作為目前主要的交互設備,需要進化。甚至,就當下來看,
手機不一定是大模型催生的下一個爆發型入口,手機廠商們布局大模型,更多做的是前半步。
對于手機廠商而言,布局大模型一來可以打破創新的天花板,二來提前布局,防患于未然。
二、大模型超級應用,在手機中“培育”
手機雖然并不等于大模型的下一個爆發性入口,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。此外,手機可以連接互聯網上的各種資源和服務。通過手機,互聯網廠商可以更方便地接觸到用戶,并獲取用戶數據,從而更好地了解用戶需求,優化產品和服務。
因此,占領手機市場就意味著占領了互聯網市場的重要入口,可以通過手機來獲取更多的用戶和數據,從而更好地發展自己的業務。
大模型通過與手機結合,可以通過手機這個互聯網入口,更好的理解用戶需求,通過深度學習和自然語言處理技術,更是的解析用戶的意圖和反饋,讓大模型應用不斷優化;其次大模型與手機結合,還可以使得大模型應用更好的了解市場需求和產品缺陷,從而做出更明智的決策;更為重要的是,大模型可以結合每個手機用戶的行為、喜好,提供個性化的服務。
對于手機廠商而言是一個加分項,對于大模型而言,更是一個“營養池”。也是因此,眾多手機廠商紛紛入局,大模型廠商也十分積極與手機廠商合作,不過從各個手機廠商的路徑來看,各家與大模型結合的重心并不相同。
OPPO在布局大模型時,重點在于利用大模型打造智能終端交互體驗。正如楊振宇所言:“隨著大模型技術的引入,用戶跟語音助手交互問知識問答類的問題,占比會更顯著的增長?!蹦壳癘PPO語音助手小布的整個月活是1.5億+,每天產生的交互數據大幾千萬次。
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據,可以在端側做本地化處理。但是面對復雜的一些任務,還是需要依賴云端大模型。
與OPPO的部署方式不同,小米布局大模型時,重點在于輕量化和本地部署。
這種部署方式可以更好地保護用戶隱私,同時實現在本地實現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,致力于達到功耗、推理速度和生成效果的最佳平衡。小米還自研了13億參數的端側模型,部分場景效果媲美60億模型在云端的運算結果。
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質的體驗。在部署方面,130億參數的藍心大模型可實現端側跑通,1750億參數的藍心大模型已達到GPT-3參數水平。
而華為與大模型的結合,更多是將大模型打造成系統的“大腦”,據了解,華為語音助手小藝和大模型的融合不是簡單對聊天、AIGC、回復等任務進行增強,而是以大模型為核心,進行了系統級增強。其底層邏輯是為了將用戶的任務分配給合適的系統,各個系統各司其職,同時在復雜場景上增強體驗。
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。不同點在于由于各個手機廠商的優勢不同,與大模型結合的重心也有所不同。
例如小米常年在智能家居領域的優勢,為其積累了大量AI軟硬件基礎。從某個角度來看,其終端部署的方式,或許是為小愛同學等智能家居業務提前做布局。
OPPO一直以來更注重攻克技術和創新,為追求高質量拍攝和設計的用戶提供產品。在大模型布局方面亦是延續了這種定位。
vivo則以年輕時尚為主要定位,注重自拍和音樂功能,向追求時尚和個性化的年輕用戶推出產品。此次與大模型結合已然在個性化上有了新的發力。
總體來看,手機作為天然的互聯網入口,是目前大模型應用落地的較好土壤?;谶@種優勢,手機廠商或將在與大模型結合下,產生超級應用。
更為重要的是,大模型+手機會帶來的一些技術、經驗,或可幫助手機廠商在基于來臨時有所準備,或者說得以復用。
三、手機廠商做大模型,真的容易嗎?
手機廠商想要利用AI大模型來提升產品的性能和競爭力,但仍面臨一些難題。
首先,從技術層面來看,將大模型集成到手機中需要強大的計算能力和高效的算法。雖然現在智能手機的硬件配置越來越強大,
但是要在手機有限的空間內充分發揮出大模型的作用仍然存在挑戰。
但就目前來看,將參數動輒百億、千億級的大模型放進手機端,也存在難點。成本高、自研難、算力消耗大。
其次,從應用層面來看,AI大模型需要大量的數據進行訓練才能達到理想的效果。然而,由于隱私保護等方面的原因,獲取并使用大量用戶數據可能存在困難。同時,還需要解決模型泛化能力不足等問題,確保模型在不同場景下的表現都能夠滿足需求。
就目前來看,手機廠商布局大模型主要采用兩種路徑,一是以端側計算的模式,二是端側和云端兩條路徑并行。然而大模型落地于具體業務場景時,端側和云端側各有需求,后者已經成為大部分手機廠商布局大模型的共識,但端側和云端兩條路徑并行,也為數據收集和處理、模型訓練和優化、系統架構設計帶來新的挑戰。
最后,從市場競爭角度看,各大手機廠商都在加大投入布局AI大模型領域,競爭壓力巨大。只有不斷創新,打造出具有差異化優勢的產品,避免同質化,才能在市場上脫穎而出。
總體而言,對于手機廠商而言,布局大模型并不容易。
如果說以上的難題存在于內部,那么大模型技術便是來自外部的難題。
具體來看,大模型的布局,面臨的是巨大資金投入和看不到盡頭的技術研發路徑。是從頭開始做AI原生應用,還是加入“朋友圈”需要深入思考。
不過就目前來看,在眾多手機廠商中,具備原生大模型技術能力的并不多,華為是其一,其基于盤古大模型已經開始在布局手機AI原生大模型。
而生態合作、積極擁抱開源,或許是目前大部分手機廠商的選擇。也是較為“健康”和有保障的模式。
以OPPO AndesGPT為例,其本身是OPPO自主訓練的,但也參考了一些開源模型經驗?!按蟛糠止究赡芤捕际沁@個方式,因為模型算法本身已經比較成熟。”楊振宇表示。
楊振宇認為利用大模型提升業務的效果方面更為重要,據楊振宇所言,AndesGPT跟國內主流的大模型相比可能有20%左右的優勢。
此模式下,可以看到的是,隨著手機大模型生態的發展,云計算和邊緣計算等技術也將更加成熟,實現云邊端一體化,為AI大模型提供更強的能力支持;人機交互變得更加智能化,使人們的工作和生活更加便捷;會更加注重個性化的體驗和定制化的內容,為用戶提供更加精準的服務。
此外AI大模型在手機上的應用將更加普及,使得未來的AI大模型將整合多種模態,如視覺、聽覺、觸覺等,增強人們的感知體驗。
為了適應手機端的特殊要求,未來的大模型將會更加注重低能耗、高效率,能夠在有限的硬件條件下提供高質量的體驗。
未來,手機廠商積淀的這些能力以及在大模型領域的布局,或將助力其在大模型應用全面爆發之際,抓住關鍵入口。
手機這個賽道,已然迎來了新的排位賽。在大模型這條路上固然走的艱難,但卻不得不迎頭趕上。機會從來都是屬于有準備的人。
作者:斗斗,編輯:皮爺
來源公眾號:產業家(ID:chanyejiawang),專注深度產業互聯網內容
本文由人人都是產品經理合作媒體 @產業家 授權發布,未經許可,禁止轉載。
題圖來自 Unsplash,基于 CC0 協議
該文觀點僅代表作者本人,人人都是產品經理平臺僅提供信息存儲空間服務。
- 目前還沒評論,等你發揮!