手机+AI大模型，除了噱头还剩什么？
智能手机，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 "。
本文仅代表作者观点，版权归原创者所有，如需转载请在文中注明来源及作者名字。
免责声明：本文系转载编辑文章，仅作分享之用。如分享内容、图片侵犯到您的版权或非授权发布，请及时与我们联系进行审核处理或删除，您可以发送材料至邮箱：service@tojoy.com