手机厂商集体入局大模型:谁在抢占「新高地」?

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随着时代的发展,手机赛道又开启了新的排位赛,手机厂商们集体跑入大模型,会呈现怎么样的状况呢?一起接着往下看笔者分析的内容,了解更多吧!

手机这个赛道,已然迎来了新的排位赛。大模型这条路上固然走的艰难,但也必须迎头赶上。大模型背后,手机厂商锚定的更是下一个入口战。

手机厂商们开始在大模型领域“卷”起来了。

今年8月,小米宣布其已经成功自研了一个13亿参数的端侧模型,并且在手机端实现了运行。同时公布其自研的大规模预训练语言模型MiLM-6B,参数规模达到了64亿,在权威中文评测榜单C-EVAL和CMMLU中位列同等参数规模大模型的第一名。

10月26日,小米澎湃 OS 暨 Xiaomi 14 系列新品发布会上,小米正式宣布将 AI 大模型植入系统。

11月1日,vivo在开发者大会上发布了自研的AI“蓝心”大模型。同时,vivo还发布了包含不同参数规模的大模型矩阵,包括1750亿、1300亿、700亿、70亿和10亿五款大模型。

其宣布130亿参数的蓝心大模型已经实现端侧跑通,并开源了7B大模型。

11月16日,OPPO在开发者大会上,正式发布了自主训练的个性专属大模型与智能体——安第斯大模型(AndesGPT)。AndesGPT“端云协同”为基础架构设计思路,推出从十亿至千亿以上多种不同参数规模的模型规格。

除此之外,荣耀、华为也纷纷开始布局,将大模型装进手机。

这种变化下一些值得思考的问题是,手机厂商纷纷布局大模型背后的原因是什么?对于手机厂商而言,做大模型真的容易吗?

一、天花板之中,大模型成为契机

一组数据显示,2023年第一季度、第二季度全球智能手机出货量同比分别下滑13%和11%。值得注意的是2023年第一季度,出货量降低至6760万台,为2013年以来的最低水平。

当然,减少的原因自然与环境、手机终端高库存等因素不无关系。

不过,单纯就出货量同比情况来看,今年上半年智能手机厂商中并没有赢家。细细观察发现,今年上半年全球TOP级手机品牌厂商的智能手机出货均不理想,其中,三星虽位于全球出货量的首位,但其上半年智能手机出货量同比约减少2159万台。

其它智能手机出货同比减少较高的手机品牌厂商则分别是其它厂商、小米和vivo。其它厂商、小米、vivo上半年智能手机出货量分别同期减少约1841.67万台、约1489.41万台和约916.58万台。

一个事实是,近几年手机市场一直面临着“天花板”。对于这种趋势,手机厂商也在不断寻求新的增长空间。

例如在摄像方面与专业摄像品牌联名、在电池容量、内存、系统等各方面发力。其中AI智能助手是大部分手机厂商与AI结合的重点,但效果始终有限。

“GPT 出现以后,一下子把形势给逆转了”。

在OPPO安第斯大模型首席架构师杨振宇看来,自2022下半年开始,智能助手方向开始下行,很多公司都比较悲观。这种悲观的情绪主要来自虽然智能助手做了很多年,但好像并没有带来特别显著的突破。

如果说,消费市场疲软是手机厂商的增长困局。那么大模型下对手机终端的颠覆,则是手机在未来或将被替代的危机。

大模型的发展越演愈烈,未来交互终端也将会发现一些变化。

1. 高度集成化

即随着芯片技术的发展,未来的交互终端可能会采用高度集成化的芯片,使得终端体积进一步减小,同时提高性能和稳定性。

2. 多样化输入方式

即除了传统的键盘、鼠标等输入方式外,未来的交互终端还可能支持语音、手势、眼部动作等多种输入方式,使得用户可以更加自然、便捷地进行交互。

3. 云端化

即随着云计算技术的发展,未来的交互终端可能会将部分功能转移到云端,从而减少本地设备的体积和复杂性。同时,云端化还可以提高交互终端的灵活性和可扩展性。

4. 智能化

即未来的交互终端可能会更加智能化,通过人工智能技术自动学习和适应用户需求,提高用户体验和效率。

随着技术发展到一定阶段,大模型运转下的算力压力将会逐渐减小,其可以安装在任何终端设备上,甚至眼睛、手表等设备上,而手机作为目前主要的交互设备,需要进化。甚至,就当下来看,

手机不一定是大模型催生的下一个爆发型入口,手机厂商们布局大模型,更多做的是前半步。

对于手机厂商而言,布局大模型一来可以打破创新的天花板,二来提前布局,防患于未然。

二、大模型超级应用,在手机中“培育”

手机虽然并不等于大模型的下一个爆发性入口,但手机使用频率和时间非常高,且手机是个人信息的集中地。此外,手机可以连接互联网上的各种资源和服务。通过手机,互联网厂商可以更方便地接触到用户,并获取用户数据,从而更好地了解用户需求,优化产品和服务。

因此,占领手机市场就意味着占领了互联网市场的重要入口,可以通过手机来获取更多的用户和数据,从而更好地发展自己的业务。

大模型通过与手机结合,可以通过手机这个互联网入口,更好的理解用户需求,通过深度学习和自然语言处理技术,更是的解析用户的意图和反馈,让大模型应用不断优化;其次大模型与手机结合,还可以使得大模型应用更好的了解市场需求和产品缺陷,从而做出更明智的决策;更为重要的是,大模型可以结合每个手机用户的行为、喜好,提供个性化的服务。

对于手机厂商而言是一个加分项,对于大模型而言,更是一个“营养池”。也是因此,众多手机厂商纷纷入局,大模型厂商也十分积极与手机厂商合作,不过从各个手机厂商的路径来看,各家与大模型结合的重心并不相同。

OPPO在布局大模型时,重点在于利用大模型打造智能终端交互体验。正如杨振宇所言:“随着大模型技术的引入,用户跟语音助手交互问知识问答类的问题,占比会更显著的增长。”目前OPPO语音助手小布的整个月活是1.5亿+,每天产生的交互数据大几千万次。

在部署方面,主要是云端+本地部署。即涉及高度敏感的隐私数据,可以在端侧做本地化处理。但是面对复杂的一些任务,还是需要依赖云端大模型。

与OPPO的部署方式不同,小米布局大模型时,重点在于轻量化和本地部署。

这种部署方式可以更好地保护用户隐私,同时实现在本地实现千人千面的个性化定制。为此,小米将一部分大模型能力下放到端侧,致力于达到功耗、推理速度和生成效果的最佳平衡。小米还自研了13亿参数的端侧模型,部分场景效果媲美60亿模型在云端的运算结果。

vivo则更注重解决用户个性化需求,vivo认为大模型将全面革新智能终端交互体验,并朝这个方向不断为用户带来优质的体验。在部署方面,130亿参数的蓝心大模型可实现端侧跑通,1750亿参数的蓝心大模型已达到GPT-3参数水平。

而华为与大模型的结合,更多是将大模型打造成系统的“大脑”,据了解,华为语音助手小艺和大模型的融合不是简单对聊天、AIGC、回复等任务进行增强,而是以大模型为核心,进行了系统级增强。其底层逻辑是为了将用户的任务分配给合适的系统,各个系统各司其职,同时在复杂场景上增强体验。

总体来看,“重塑”语音助手无疑是各大手机厂商布局大模型的第一步,也是必走的一步。不同点在于由于各个手机厂商的优势不同,与大模型结合的重心也有所不同。

例如小米常年在智能家居领域的优势,为其积累了大量AI软硬件基础。从某个角度来看,其终端部署的方式,或许是为小爱同学等智能家居业务提前做布局。

OPPO一直以来更注重攻克技术和创新,为追求高质量拍摄和设计的用户提供产品。在大模型布局方面亦是延续了这种定位。

vivo则以年轻时尚为主要定位,注重自拍和音乐功能,向追求时尚和个性化的年轻用户推出产品。此次与大模型结合已然在个性化上有了新的发力。

总体来看,手机作为天然的互联网入口,是目前大模型应用落地的较好土壤。基于这种优势,手机厂商或将在与大模型结合下,产生超级应用。

更为重要的是,大模型+手机会带来的一些技术、经验,或可帮助手机厂商在基于来临时有所准备,或者说得以复用。

三、手机厂商做大模型,真的容易吗?

手机厂商想要利用AI大模型来提升产品的性能和竞争力,但仍面临一些难题。

首先,从技术层面来看,将大模型集成到手机中需要强大的计算能力和高效的算法。虽然现在智能手机的硬件配置越来越强大,

但是要在手机有限的空间内充分发挥出大模型的作用仍然存在挑战。

但就目前来看,将参数动辄百亿、千亿级的大模型放进手机端,也存在难点。成本高、自研难、算力消耗大。

其次,从应用层面来看,AI大模型需要大量的数据进行训练才能达到理想的效果。然而,由于隐私保护等方面的原因,获取并使用大量用户数据可能存在困难。同时,还需要解决模型泛化能力不足等问题,确保模型在不同场景下的表现都能够满足需求。

就目前来看,手机厂商布局大模型主要采用两种路径,一是以端侧计算的模式,二是端侧和云端两条路径并行。然而大模型落地于具体业务场景时,端侧和云端侧各有需求,后者已经成为大部分手机厂商布局大模型的共识,但端侧和云端两条路径并行,也为数据收集和处理、模型训练和优化、系统架构设计带来新的挑战。

最后,从市场竞争角度看,各大手机厂商都在加大投入布局AI大模型领域,竞争压力巨大。只有不断创新,打造出具有差异化优势的产品,避免同质化,才能在市场上脱颖而出。

总体而言,对于手机厂商而言,布局大模型并不容易。

如果说以上的难题存在于内部,那么大模型技术便是来自外部的难题。

具体来看,大模型的布局,面临的是巨大资金投入和看不到尽头的技术研发路径。是从头开始做AI原生应用,还是加入“朋友圈”需要深入思考。

不过就目前来看,在众多手机厂商中,具备原生大模型技术能力的并不多,华为是其一,其基于盘古大模型已经开始在布局手机AI原生大模型。

而生态合作、积极拥抱开源,或许是目前大部分手机厂商的选择。也是较为“健康”和有保障的模式。

以OPPO AndesGPT为例,其本身是OPPO自主训练的,但也参考了一些开源模型经验。“大部分公司可能也都是这个方式,因为模型算法本身已经比较成熟。”杨振宇表示。

杨振宇认为利用大模型提升业务的效果方面更为重要,据杨振宇所言,AndesGPT跟国内主流的大模型相比可能有20%左右的优势。

此模式下,可以看到的是,随着手机大模型生态的发展,云计算和边缘计算等技术也将更加成熟,实现云边端一体化,为AI大模型提供更强的能力支持;人机交互变得更加智能化,使人们的工作和生活更加便捷;会更加注重个性化的体验和定制化的内容,为用户提供更加精准的服务。

此外AI大模型在手机上的应用将更加普及,使得未来的AI大模型将整合多种模态,如视觉、听觉、触觉等,增强人们的感知体验。

为了适应手机端的特殊要求,未来的大模型将会更加注重低能耗、高效率,能够在有限的硬件条件下提供高质量的体验。

未来,手机厂商积淀的这些能力以及在大模型领域的布局,或将助力其在大模型应用全面爆发之际,抓住关键入口。

手机这个赛道,已然迎来了新的排位赛。在大模型这条路上固然走的艰难,但却不得不迎头赶上。机会从来都是属于有准备的人。

作者:斗斗,编辑:皮爷

来源公众号:产业家(ID:chanyejiawang),专注深度产业互联网内容

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