AI大模型從年初一直火到了年尾，但似乎離普通人還有些距離。不過，現(xiàn)在情況似乎有了一些變化，各大手機廠商們，正在爭先恐后地把大模型裝進手機里，讓AI變得“觸手可及”。

在很多人看來，手機廠商入局AI大模型，不過又是一場跟風炒作而已，實際上卻絕非如此。根據(jù)公開的資料顯示，頭部手機廠商早在多年之前，就已經開始布局AI了，甚至有部分廠商已經狂砸百億級的研發(fā)投入，AI團隊達千人規(guī)模，而且未來的投入也不設上限。從這個架勢來看，手機廠商入局AI，絕對不是一時興起，而是有備而來。

手機廠商競逐大模型

當下，手機圈的大模型大戰(zhàn)已經開始了。資料顯示，今年8月，小米宣布其已經成功自研了一個13億參數(shù)的端側模型，并且在手機端實現(xiàn)了運行。同時公布其自研的大規(guī)模預訓練語言模型MiLM-6B，參數(shù)規(guī)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(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)的藍心大模型已經實現(xiàn)端側跑通，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)布了自主訓練的個性專屬大模型與智能體——安第斯大模型（AndesGPT）。AndesGPT以“端云協(xié)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(shù)規(guī)模的模型規(guī)格。

除了以上幾位之外，包括華為、榮耀等廠商也都在紛紛布局，將大模型裝進手機。那么，大模型為何能夠成為眾多手機廠商的必爭之地？

首先，當下AI大模型已經成為眾多終端的生態(tài)底座，手機廠商入局做AI大模型勢在必行。業(yè)內人士認為，目前手機廠商都在打造涵蓋設備、汽車和聯(lián)網終端的新一代智能生態(tài)環(huán)境，而大模型是生態(tài)底座，可以提升人機交互的智能化等。同時，其多模態(tài)和跨模態(tài)及輕量級應用技術的發(fā)展，極大地促進了智慧應用及智能生態(tài)的繁榮。

其次，手機行業(yè)困局待解，AI大模型或為最佳突破方向。過去幾年，以手機為代表的消費電子行業(yè)整體表現(xiàn)低迷，各路手機廠商都在極力搞創(chuàng)新。從芯片到外觀再到續(xù)航，很多手機廠商均有涉足。不過，相較于幾年前圍繞NPU的“小打小鬧”，生成式AI無疑讓整個消費電子產業(yè)看到了曙光：在全民都在討論大模型的環(huán)境下，AI和終端的融合被視為新的創(chuàng)新錨點，將帶動產業(yè)鏈共振。

盡管不同調研機構的口徑有所不同，但普遍認為出貨量巔峰在2017年前后，之后市場開始進入下行周期。因為5G等新技術的出現(xiàn)，全球智能手機出貨量在2021年短暫復蘇，卻未能持續(xù)太長時間。消費電子市場的低迷，所影響的不只是終端公司，還對消費電子產業(yè)鏈中下游產生了廣泛影響。

從這個角度來看，當下消費電子產業(yè)上下游對生成式AI的追捧并不單純，本質上還是靠大模型的賣點刺激新的增長。

各家目的各有不同

事實上，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。通過手機，互聯(lián)網廠商可以更方便地接觸到用戶，并獲取用戶數(shù)據(jù)，從而更好地了解到用戶的需求，優(yōu)化產品和服務。

一方面，大模型通過與手機結合，可以通過手機這個互聯(lián)網入口，更好地理解用戶需求，通過深度學習和自然語言處理技術，讓大模型應用不斷優(yōu)化；另一方面，大模型與手機結合，還可以使得大模型應用更好地了解市場需求和產品缺陷，從而做出更明智的決策，為每個用戶提供個性化的服務。不過，從各家手機廠商的表現(xiàn)來看，各家與大模型結合的目的各有不同。

比如，OPPO布局大模型的目的，重點在于打造智能終端交互體驗。業(yè)內人士表示，隨著大模型技術的引入，用戶跟語音助手交互知識問答類的問題，占比會有更顯著的增長。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有所區(qū)別，小米布局大模型時，重點在于輕量化和本地部署。相比前者，小米的部署方式可以更好地保護用戶隱私，同時實現(xiàn)在本地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。另外，其還自研了13億參數(shù)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。

相比之下，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(yōu)質的體驗。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合，則有著更深的圖謀，其意在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、回復等任務進行增強，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分配給合適的系統(tǒng)，各個系統(tǒng)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。不同點在于各個手機廠商的優(yōu)勢不同，與大模型結合的重心也有所不同。比如，小米常年深耕智能家居領域，因而沉淀了大量的AI軟硬件基礎；OPPO則始終注重攻克技術和創(chuàng)新，為追求高質量拍攝和設計的用戶提供產品，這在大模型上得到了延續(xù)；vivo以年輕時尚為主要定位，注重自拍和音樂等個性化功能，這使其在大模型個性化發(fā)展方面聚集了不容小覷的實力。

挑戰(zhàn)仍然不小

不過，目前來看手機廠商想要利用AI大模型，來提升產品的性能和競爭力，仍面臨一些難題。

首先，是把大模型裝進手機里面存在現(xiàn)實挑戰(zhàn)。根據(jù)公開的資料顯示，目前手機廠商布局大模型，主要有兩種路徑：一是以榮耀、小米等為代表的端側計算模式；二是以vivo為代表的端側和云端兩條路徑并行的模式。目前來看，兩種模式殊途同歸，最終都是希望智能手機端側AI模型支持本地問答、語音互動等功能，而其能否跑通則要看，各廠商能否聯(lián)合上游實現(xiàn)算力、算法的演變。隨著更多企業(yè)的深入布局，其也將展開技術競技和資源爭奪戰(zhàn)。

同時，將參數(shù)動輒百億、千億級的大模型放進手機端，也面臨成本高、自研難、算力消耗大等現(xiàn)實難題。

其次，從應用層面來看，AI大模型需要大量的數(shù)據(jù)進行訓練才能達到理想的效果。但是，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，手機廠商還需要解決模型泛化不足的問題，以確保模型在不同場景下的表現(xiàn)都能夠滿足需求。

最后，從競爭層面來說，各大手機廠商都在加大投入布局AI大模型領域，競爭壓力很大。對于參與其中的廠商而言，如何另辟蹊徑，打造出差異化強的產品，避免同質化，就成了各家廠商參與大模型競爭的題中之義。

誰能搶先殺出重圍？

那么，在這場手機廠商參與的大模型競爭之中，哪家手機廠商更有機會贏得先機，并最終殺出重圍呢？要回答這個問題，還需要結合多方面的情況來回答。

首先，從技術實力方面來看，目前華為的大模型實力最強，這對于其推進手機端側大模型的發(fā)展或有很大幫助。根據(jù)公開資料顯示，目前華為的盤古大模型體量較大，可能在千億甚至萬億參數(shù)級別，其已經接入了華為的鴻蒙OS和小藝智慧助手，未來可能會實現(xiàn)從手機、電腦再到汽車的大模型驅動以及智能互聯(lián)。

相比之下，目前小米、OPPO、vivo、榮耀等手機廠商，公布的端側大模型大多在幾十億到上百億不等，從量級上來看與華為仍相差較大。雖然站在實際應用層面來看，不同量級的大模型，所對應的應用不同，并不能一概而論。但就底層實力來說，無論是云端還是操作系統(tǒng)還是大模型訓練能力和水平，華為在國產手機廠商中都是獨一份兒。

其次，從供應鏈層面來看，小米、OV、榮耀等廠商，或許能夠在芯片層面獲得更多的支持。當前，隨著AI大模型走進手機領域，現(xiàn)有手機算力、存儲的瓶頸就會逐漸凸顯出來，推動大算力芯片，已經成為破解手機端側大模型落地的關鍵一步。

據(jù)了解，目前高通、聯(lián)發(fā)科等手機芯片企業(yè)都已經開始布局了。10月24日，高通發(fā)布第三代驍龍8，在端側可運行超100億參數(shù)的大模型，面向70億參數(shù)的大預言模型每秒可生成20個token，在終端側只需0.5秒就能利用Stable Diffusion完成文生圖。聯(lián)發(fā)科自然也不甘示弱，11月6日晚間，聯(lián)發(fā)科發(fā)布專為生成式AI設計的第七代AI處理器APU790，內置硬件級生成式AI引擎，處理速度是上一代的8倍，能實現(xiàn)更加高速且安全的邊緣AI計算。

作為下游廠商，這意味著小米、ov、榮耀等廠商，將有機會借助上游芯片廠商的力量，在高性能芯片定制方面走到前面。畢竟，限于美國的制裁，華為想要做高性能芯片，只能同國內廠商合作，目前是否能夠順利產出尚不可知。

從這個角度來說，國產手機廠商在較長的時間之內，都還有短板待補。華為需要與國內廠商合力攻堅，打造高性能算力芯片，并保證其順利產出；而對于其他廠商而言，則需要加快算力和算法的提升，以保證自己的技術和用戶體驗足夠領先。