文 | 產(chǎn)業(yè)家 斗斗
編輯 | 皮爺
手機廠商們開始在大模型領(lǐng)域“卷”起來了。
今年8月，小米宣布其已經(jīng)成功自研了一個13億參數(shù)的端側(cè)模型，并且在手機端實現(xiàn)了運行。同時公布其自研的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型MiLM-6B，參數(shù)規(guī)模達到了64億，在權(quán)威中文評測榜單C-EVAL和CMMLU中位列同等參數(shù)規(guī)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(fā)布會上，小米正式宣布將 AI 大模型植入系統(tǒng)。
11月1日，vivo在開發(fā)者大會上發(fā)布了自研的AI“藍心”大模型。同時，vivo還發(fā)布了包含不同參數(shù)規(guī)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(shù)的藍心大模型已經(jīng)實現(xiàn)端側(cè)跑通，并開源了7B大模型。
11月16日，OPPO在開發(fā)者大會上，正式發(fā)布了自主訓(xùn)練的個性專屬大模型與智能體——安第斯大模型（AndesGPT）。AndesGPT“端云協(xié)同”為基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計思路，推出從十億至千億以上多種不同參數(shù)規(guī)模的模型規(guī)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(shù)據(jù)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(dāng)然，減少的原因自然與環(huán)境、手機終端高庫存等因素不無關(guān)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(xì)細(xì)觀察發(fā)現(xiàn)，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(yè)攝像品牌聯(lián)名、在電池容量、內(nèi)存、系統(tǒng)等各方面發(fā)力。其中AI智能助手是大部分手機廠商與AI結(jié)合的重點，但效果始終有限。
“GPT 出現(xiàn)以后，一下子把形勢給逆轉(zhuǎn)了。”
在OPPO安第斯大模型首席架構(gòu)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?qū)⒈惶娲奈C。
大模型的發(fā)展越演愈烈，未來交互終端也將會發(fā)現(xiàn)一些變化。一是高度集成化，即隨著芯片技術(shù)的發(fā)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(wěn)定性。
二是多樣化輸入方式，即除了傳統(tǒng)的鍵盤、鼠標(biāo)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。
三是云端化，即隨著云計算技術(shù)的發(fā)展，未來的交互終端可能會將部分功能轉(zhuǎn)移到云端，從而減少本地設(shè)備的體積和復(fù)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。
四是智能化，即未來的交互終端可能會更加智能化，通過人工智能技術(shù)自動學(xué)習(xí)和適應(yīng)用戶需求，提高用戶體驗和效率。
隨著技術(shù)發(fā)展到一定階段，大模型運轉(zhuǎn)下的算力壓力將會逐漸減小，其可以安裝在任何終端設(shè)備上，甚至眼睛、手表等設(shè)備上，而手機作為目前主要的交互設(shè)備，需要進化。甚至，就當(dāng)下來看，手機不一定是大模型催生的下一個爆發(fā)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(chuàng)新的天花板，二來提前布局，防患于未然。
二、大模型超級應(yīng)用，在手機中“培育”
手機雖然并不等于大模型的下一個爆發(fā)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(lián)網(wǎng)上的各種資源和服務(wù)。通過手機，互聯(lián)網(wǎng)廠商可以更方便地接觸到用戶，并獲取用戶數(shù)據(jù)，從而更好地了解用戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)。
因此，占領(lǐng)手機市場就意味著占領(lǐng)了互聯(lián)網(wǎng)市場的重要入口，可以通過手機來獲取更多的用戶和數(shù)據(jù)，從而更好地發(fā)展自己的業(yè)務(wù)。
大模型通過與手機結(jié)合，可以通過手機這個互聯(lián)網(wǎng)入口，更好的理解用戶需求，通過深度學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)，更是的解析用戶的意圖和反饋，讓大模型應(yīng)用不斷優(yōu)化；其次大模型與手機結(jié)合，還可以使得大模型應(yīng)用更好的了解市場需求和產(chǎn)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(jié)合每個手機用戶的行為、喜好，提供個性化的服務(wù)。
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(yǎng)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(jié)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(shù)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。”目前OPPO語音助手小布的整個月活是1.5億+，每天產(chǎn)生的交互數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，可以在端側(cè)做本地化處理。但是面對復(fù)雜的一些任務(wù)，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(xiàn)在本地實現(xiàn)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(cè)，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(shù)的端側(cè)模型，部分場景效果媲美60億模型在云端的運算結(jié)果。
vivo則更注重解決用戶個性化需求，vivo認(rèn)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(yōu)質(zhì)的體驗。在部署方面，130億參數(shù)的藍心大模型可實現(xiàn)端側(cè)跑通，1750億參數(shù)的藍心大模型已達到GPT-3參數(shù)水平。
而華為與大模型的結(jié)合，更多是將大模型打造成系統(tǒng)的“大腦”，據(jù)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(fù)等任務(wù)進行增強，而是以大模型為核心，進行了系統(tǒng)級增強。其底層邏輯是為了將用戶的任務(wù)分配給合適的系統(tǒng)，各個系統(tǒng)各司其職，同時在復(fù)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(yōu)勢不同，與大模型結(jié)合的重心也有所不同。
例如小米常年在智能家居領(lǐng)域的優(yōu)勢，為其積累了大量AI軟硬件基礎(chǔ)。從某個角度來看，其終端部署的方式，或許是為小愛同學(xué)等智能家居業(yè)務(wù)提前做布局。
OPPO一直以來更注重攻克技術(shù)和創(chuàng)新，為追求高質(zhì)量拍攝和設(shè)計的用戶提供產(chǎn)品。在大模型布局方面亦是延續(xù)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(chǎn)品。此次與大模型結(jié)合已然在個性化上有了新的發(fā)力。
總體來看，手機作為天然的互聯(lián)網(wǎng)入口，是目前大模型應(yīng)用落地的較好土壤。基于這種優(yōu)勢，手機廠商或?qū)⒃谂c大模型結(jié)合下，產(chǎn)生超級應(yīng)用。
更為重要的是，大模型+手機會帶來的一些技術(shù)、經(jīng)驗，或可幫助手機廠商在基于來臨時有所準(zhǔn)備，或者說得以復(fù)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(chǎn)品的性能和競爭力，但仍面臨一些難題。
首先，從技術(shù)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(xiàn)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(nèi)充分發(fā)揮出大模型的作用仍然存在挑戰(zhàn)。
但就目前來看，將參數(shù)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(yīng)用層面來看，AI大模型需要大量的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)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(shù)據(jù)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(xiàn)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(cè)計算的模式，二是端側(cè)和云端兩條路徑并行。然而大模型落地于具體業(yè)務(wù)場景時，端側(cè)和云端側(cè)各有需求，后者已經(jīng)成為大部分手機廠商布局大模型的共識，但端側(cè)和云端兩條路徑并行，也為數(shù)據(jù)收集和處理、模型訓(xùn)練和優(yōu)化、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計帶來新的挑戰(zhàn)。
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(lǐng)域，競爭壓力巨大。只有不斷創(chuàng)新，打造出具有差異化優(yōu)勢的產(chǎn)品，避免同質(zhì)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(nèi)部，那么大模型技術(shù)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(shù)研發(fā)路徑。是從頭開始做AI原生應(yīng)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(shù)能力的并不多，華為是其一，其基于盤古大模型已經(jīng)開始在布局手機AI原生大模型。
而生態(tài)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。
楊振宇認(rèn)為利用大模型提升業(yè)務(wù)的效果方面更為重要，據(jù)楊振宇所言，AndesGPT跟國內(nèi)主流的大模型相比可能有20%左右的優(yōu)勢。
此模式下，可以看到的是，隨著手機大模型生態(tài)的發(fā)展，云計算和邊緣計算等技術(shù)也將更加成熟，實現(xiàn)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(nèi)容，為用戶提供更加精準(zhǔn)的服務(wù)。
此外AI大模型在手機上的應(yīng)用將更加普及，使得未來的AI大模型將整合多種模態(tài)，如視覺、聽覺、觸覺等，增強人們的感知體驗。
為了適應(yīng)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(zhì)量的體驗。
未來，手機廠商積淀的這些能力以及在大模型領(lǐng)域的布局，或?qū)⒅ζ湓诖竽Ｐ蛻?yīng)用全面爆發(fā)之際，抓住關(guān)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(zhǔn)備的人。