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      手機AI大模型:卷起來了

      2023-08-16 13:36:01來源:鎂客網 Visssom 關鍵詞:AI大模型手機芯片處理器閱讀量:22530

      導讀:想要做出好的大模型并不容易,需要具備三大要素:大數據、大算力、好的學習機制。
        大模型會是拯救智能手機市場的良藥嗎?
       
        就在8月14日晚上,小米雷軍的第四次個人演講如期而至。
       
        除了介紹小米最新手機產品之外,在“百模大戰(zhàn)”如火如荼的今天,小米也決定“全面擁抱大模型”。
       
        AI大模型的火熱已經持續(xù)了近一年,但一直以來走在互聯(lián)網科技前沿的諸多手機品牌似乎總是興趣缺缺。
       
        但從最近無論是華為的鴻蒙4.0,還是小米的入局來看,手機品牌并非不參與,只是起步稍晚了些。
       
        手機市場缺一劑“強心針”
       
        宏觀經濟的持續(xù)下行,讓消費類電子產品,尤其是智能手機、個人電腦的消費市場墜入寒冬。根據市場調查機構IDC公布的統(tǒng)計數據,2023年Q1季度全球智能手機產品出貨量僅2.686億部,同比下降14.6%,到Q2季度已經連續(xù)第8個季度下滑。而國內市場,Q2季度的出貨量約為6570萬,也下降了2.1%,除華為外,幾乎都在走下坡路。
       
        智能手機作為依賴創(chuàng)新驅動消費的典型,品牌在應對市場競爭和低迷消費意愿的時候,往往會考慮推出新賣點新特色來爭取更多的市場份額,此前各品牌推出的折疊屏就收獲了不少正反饋。
       
        芯片處理器的性能提升同樣是最常提到的賣點,奈何現在已經不太好使了——根據高通、聯(lián)發(fā)科兩家主要手機SoC供應商的財報顯示,手機芯片業(yè)務營收同樣不理想,高通第二季度的手機處理器營收同比下降了25%,整體行業(yè)回暖時間遙遙無期。
       
        在這樣的環(huán)境下,品牌亟需一個新的賣點來撬動市場,AI大模型就很合適做這劑“強心針”:
       
        首先,智能手機作為當今人與互聯(lián)網溝通的首要橋梁,是大模型落地應用可能性最高的場景;
       
        其次,智能手機在非大模型的AI智能應用方面已經有多年積累,技術經驗豐富,用戶接受度高,具備大模型落地的基礎;
       
        再者,“輕量化”和“離線化”模型對比依賴部署的大模型有更靈活的可用性,更可能帶來實際落地的應用,對于智能終端的智慧能力升級有積極的意義。
       
        現在欠缺的就是各家的布局了。
       
        雖遲但到
       
        谷歌在今年的I/O大會上發(fā)布了新一代大語音模型PaLM2,提供4個版本,其中對應最小的版本壁虎(Gecko)就宣稱可以在手機上運行,官方表示速度同樣快,且不聯(lián)網也能使用。
       
        蘋果似乎也在開發(fā)“AppleGPT”項目,代號“Ajax”。目前蘋果已有600多個AI大語音模型相關招聘需求,應該與此項目有關。
       
        國內方面,本月就有華為和小米公布了手機端大模型的相關消息。
       
        其中,華為在本月的開發(fā)者大會上發(fā)布了最新的HarmonyOS 4系統(tǒng),基于盤古大模型,集成在系統(tǒng)層面,將為華為的智慧助手小藝提供大模型能力。
       
        而小米方面,除了雷軍在演講中提到的“軟硬件深度融合,AI全面賦能”的布局,也提到了小愛同學語音助手會率先用上大模型。推測是在C-Eval、CMMLU等大模型評測榜單中現身的MiLM-6B,根據GitHub項目信息顯示,這款預訓練模型的參數規(guī)模達到了64億,在測試的各項成績中都有不俗表現。
       
        除了這幾個品牌,國內包括榮耀、OPPO(預訓練模型CHAOS)、vivo(預訓練模型3MP-Text)也已經向大模型靠攏,可能會選擇與現有大模型公司合作,或者基于開源大模型做調整。
       
        手機大模型,沒那么好做
       
        百度集團執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖曾對外表示,“想要做出好的大模型并不容易,需要具備三大要素:大數據、大算力、好的學習機制。”
       
        首先就是數據,百度、阿里能夠快速訓練出AI大模型,與其長久以來積累的巨量數據有很大關系,手機品牌在數據規(guī)模上是遠遠不足的,大模型的搭建和迭代極有可能引發(fā)數據清洗、數據標注類成本的增加。
       
        再一個就是算力,據推測,訓練ChatGPT的超級計算機擁有285000個CPU、10000個GPU,每個顯卡服務器的連接速度為每秒400GB,這還是早期版本的情況下。
       
        而在國內芯片供應受限的情況下,原本就緊俏的AI算力更是基本被瓜分。單一公司很難有足夠的算力支撐大模型訓練的快速落地。
       
        另一方面,脫離了云計算的“輕量化”“離線化”AI模型同樣對終端的算力和存儲性能有所要求。
       
        好在這一點相對好解決:在7月的世界半導體大會上高通全球副總裁孫剛曾表示“目前我們能夠支持參數超過10億的模型在終端上運行,未來幾個月內超過100億參數的模型將有望在終端側運行。”聯(lián)發(fā)科也表示下半年推出的旗艦SoC芯片將整合新的APU,專為手機AI服務。
       
        寫在最后
       
        其實筆者最關心的,還是應用端的問題。高通全球副總裁兼高通AI研究負責人侯紀磊曾說:“或許未來只有一個APP——數字助手。”
       
        華為、小米的選擇也都是將大模型率先接入語音助手,確實合理。
       
        但早期智能音箱產品帶給消費者“不那么智能”的印象已然深重,單純大模型的加持能否讓笨笨的語音助手真的實現類人對話、情感陪護這樣的工作還很難說。
       
        反倒是手機廠商多年深研的圖片圖像處理,由于原本就有AI加持,在得到大模型升級后會有怎樣的表現,筆者還是更期待的。
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