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— 手机AI大模型:除了炫酷功能,还有何实质性进展? —

更新时间:2023-07-13 09:14:56 编辑:丁丁小编

,全球普及度最高的智能终端。

一个代表未来的人工智能浪潮,一个是过去20年最成功的科技产品,在汉语中,它们都有一个相同的词:智能。

于是,两者的结合仿佛“命中注定”。

今年4月,奇绩创坛创始人兼CEO陆奇在演讲中表示,未来是一个模型无处不在的时代,并预言有一天大模型会在手机上运行。

在前不久的2023 MWC上海移动通信大会上,荣耀CEO赵明表示,将会率先将AI大模型引入端侧,打造端侧“个人模型”。他还表示,“大模型打破了我们很多的思考边界,是我们迄今为止看到AI的最佳诠释”。

彼时,荣耀售价最高的旗舰手机荣耀Magic V2发布在即,外界将其解读为“荣耀将在Magic V2上首次搭载大模型”。

7月12日,荣耀发布Magic V2折叠屏手机,结果揭晓,荣耀Magic V2并未成为第一款大规模大模型的智能手机。在一个多小时的发布会里,赵明只提了一句大模型。不过,虽然荣耀“迟到”了,但手机+AI大模型的讨论一点也没有停下。

Google、华为、小米、百度等均表示将在手机上采用大模型相关技术。例如,今年5月百度推出小度手机,同样被外界解读为百度希望在硬件端落地大模型。

看上去,手机厂商好像是各种大模型“概念股”中相对靠谱的那个。只是,蹭大模型热点的已经太多,手机厂商会是例外吗?

AI大模型+手机=?

手机应该如何与AI大模型结合,目前行业主流方案分为三种:

一是类似云服务或者ChatGPT的App,云端提供大模型计算,再反馈给手机,这种方案的优点是无需依赖手机孱弱的算力,缺点是需要联网,且信息安全是个问题;

二是本地部署、本地计算、本地服务,直接用手机自带的处理器运行大模型,即赵明所说的“端侧”。它的优点是不受网络限制,且信息保存在本地,但手机算力能否支撑大模型运行是个问题;

第三种方案就是结合以上两者,云端和终端共同运行,优缺点也是以上两者的优缺点。

事实上,在荣耀宣布将在手机上引入AI大模型之前,第一个大规模尝试在手机和AI大模型之间建立联系 的公司,是安卓系统的老家——Google。

Google当然有充分理由将手机和大模型结合起来——旗下安卓系统掌控了全球81%的智能手机,拥有Google AI和DeepMind(AlphaGo开发商)两家顶级AI研究机构,并且是大模型的基础架构 Transformer的提出者。无论从哪方面看,Google都是践行手机+AI大模型的最好对象。

但从去年底OpenAI发布ChatGPT并全球走红后,Geegle反而成为了外界口中的“落后者”。一个不争的事实是,尽管在AI领域投入巨大,但Google没能成为这一波AI浪潮里最耀眼的明星。

于是,今年5月,在ChatGPT 3.5发布半年后,Google终于公布了全新一代大语言模型PaLM2,用以对抗ChatGPT。作为一种差异化竞争,PaLM2可以被部署在智能手机上,而ChatGPT训练一次需要上万张英伟达A100显卡。

当然,Google也知道手机和专业AI显卡的差距,因此不是所有大模型都可以部署在手机上。PaLM2包含四个大模型,按照参数规模从大到小,分别命名为:独角兽(Unicorn)、野牛(Bison)、水獭(Otter)和壁虎(Gecko)。只有参数最小的“壁虎”可以在手机上运行,Google称,它的运行速度足够快,不联网也能正常工作。

手机上AI大模型有什么用?

除开晦涩的技术名词,对数十亿智能手机用户来说,AI大模型究竟能带来什么样的功能和服务更重要。如果只是类似ChatGPT一样的聊天机器人,那大家恐怕会问,“为什么我一定要用第二个ChatGPT呢?”。

Google的做法是把大模型融入具体的应用,让App自带大模型特性。例如,可以自动写邮件的Gmail。用户只需在Gmail的“Help me write”(帮我写)中输入需求,它就会结合此前邮件中的信息,写出完整的邮件,比如劝说你的好朋友李华好好学习天天向上。

“Help me write”还只是Google Workspace(工作间)功能的一部分,Workspac的其他功能还包括根据PPT内容自动写演讲文稿等。目前尚不清楚这类服务会以云端还是本地部署的方式运行。

作为硬件公司的高通和Google的思路完全不同,他们想让大模型作为独立应用运行在手机上,而不是某个应用的一部分功能。

今年6月,高通发布了一则演示视频:一部没有联网的安卓手机使用Stable Diffusion生成了一张AI图片,整个过程不超过15秒。

作为一种AI图片/动画生成工具,最近一年Stable Diffusion同样大出风头,但在此之前,个人用户使用Stable Diffusion几乎都是在电脑上,它对算力的要求同样不低。

高通之所以能在手机上运行Stable Diffusion主要是结合了云端和终端,打造出一套“混合AI”:算力需求大就交给云端计算,算力需求低就由终端本地计算完成,必要时它们也能同时运行。为了给自己的方案背书,高通甚至还发布了一份白皮书,名字叫《混合AI是AI的未来》。

不过,现在还很难说哪种方案会成为未来主流。

谁更需要大模型?

在手机厂商中,荣耀是第一个明确表示将把AI大模型部署在手机上的厂商,积极性背后也有荣耀自己的考量。

截至今年第二季度,全球智能手机出货量已连续七个季度下滑,苹果、三星、小米等手机厂商无一幸免,荣耀同样不容乐观。

据TechInsights数据,今年一季度,荣耀手机中国出货量同比下滑22.2%,在国内五大手机厂商中跌幅第二,市场份额也从去年同期的第二跌至第四。

在手机市场不断萎缩,且同质化越来越严重的当下,AI大模型给了智能手机新的想象,尽管它前路未明,但荣耀需要。

Google拥有全球最多的软件用户,旗下15个App用户数超过5亿;高通迄今为止具有AI计算能力的产品出货量已超过20亿部。某种程度上说,在推广手机+AI大模型这件事上,它们同样有理由比手机厂商更加积极。

但另一方面,“手机性能过剩”“系统过于臃肿”也是近几年饱受争议的话题,Google、高通、手机厂商需要AI大模型,但也要面对用户的诘问。最好的反面教材,是曾经被寄予厚望的“在手机上玩3A大作”的云游戏,直到今天它依然没能成为市场主流。甚至Google自己都关闭了旗下的云游戏平台。

再者,“智能手机风向标”苹果至今未有任何相关动作。在今年6月的WWDC上,苹果甚至一次都没有提“AI”或者“大模型”,在描述相关技术时,他们用的是更传统也更学术化的词汇——“Machine Learning”(机器学习)。

苹果一向是“不做好就不发布”的典型代表,因此,苹果的保守或许可以从侧面印证AI大模型在智能手机上的应用还处在用户需求未知的功能探索期。

但不管怎么说,手机行业的创新已经沉寂良久,大模型若能带来新的市场和活力,显然大家都乐见其成,即使失败,也无非是巨头们的又一次“误判”。

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