（魏德齡/文）“手機用得好好的，為什么要換？”這或許是近年來很多人產(chǎn)生換機沖動時，所必須直面家人的靈魂拷問。誠然，手機的CPU與GPU性能在近年來依舊在穩(wěn)步前進，但對于不進行大型3D游戲的用戶來說，所產(chǎn)生的日常使用提升正在變得微乎其微。

不過，隨著ChatGPT在2023年的異軍突起，也為智能設備的需求瓶頸給出了一個靠譜的答案。從應用商店排行榜上來看，即便過了發(fā)布后下載熱潮的ChatGPT客戶端，如今仍能占據(jù)蘋果App Store排行榜前20位，各類基于開發(fā)接口所打造的第三方App或插件更是不計其數(shù)。

盡管熱度不小，但其實用戶在移動端的體驗確實談不上好，但好用又不好用的生成式AI卻又映射出了未來“換手機”時的新答案。

好用又不好用的生成式AI

生成式AI至少已經(jīng)成為了潛在的殺手級應用，ChatGPT自2022年11月推出后，短短兩個月內(nèi)其月活用戶便達到 1 億，成為有史以來增長速度最快的消費類應用。大型聚合網(wǎng)站的數(shù)據(jù)顯示，目前已有超過 3,000 個可用的生成式 AI 應用和特性。據(jù)初步估計顯示，生成式 AI 市場規(guī)模將達到 1 萬億美元 ，廣泛覆蓋生態(tài)鏈的各個參與方。

ChatGPT 和 Stable Diffusion 等生成式 AI 模型能夠基于簡單的提示創(chuàng)作出全新的原創(chuàng)內(nèi)容，如文本、圖像、視頻、音頻或其他數(shù)據(jù)。這類模型正在顛覆傳統(tǒng)的搜索、內(nèi)容創(chuàng)作和推薦系統(tǒng)的方法——通過從普通產(chǎn)業(yè)到創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的跨行業(yè)用例，在實用性、生產(chǎn)力和娛樂性方面帶來顯著增強。 建筑師和藝術家可以探索新思路，工程師可以更高效地編寫程序。幾乎所有與文字、圖像、視頻 和自動化相關的工作領域都將受益。

但相比于通過網(wǎng)頁在線與ChatGPT進行對話，并獲得相應的生成式AI結果，移動端使用生成式AI時有著并不相同的使用場景，用戶往往不能擁有一個穩(wěn)定高速的云連接環(huán)境，所以相比響應迅速、節(jié)能高效的移動智能時代來說，使用云端生成式AI時，用戶仿佛回到了智能手機初期發(fā)展的時代，生成式AI在搜索、翻譯上所帶來的強大能力讓人用后很容易產(chǎn)生粘性，但又需要在使用中多上一份耐心，多等待下云端的思考與轉(zhuǎn)圈圈，才能獲得自己想要的答案。

另一方面，如同當下很多公司的云策略已經(jīng)從公有云變?yōu)榛旌显频谋澈筮壿嫞瑔渭円蕾囉谀骋患业脑贫怂懔?，顯然不夠安全，用戶的所有對話均會被單一廠商所收集，隱私問題將會變得棘手。同時，如果用戶或公司嚴重依賴某一家公司在云端所帶來的AI能力，也不利于在未來靈活地使用各種工具。

完全依靠云端的AI算力，也帶來了能耗的問題。伴隨著ChatGPT的大熱，業(yè)內(nèi)的一個有趣觀點就是，AI的瓶頸將是數(shù)據(jù)中心的散熱問題，很多水冷方案也借此應運而生。同時，當本地設備進行大數(shù)據(jù)量的通信交互時，同樣會產(chǎn)生較大的能耗，進而給網(wǎng)絡帶來壓力，并影響本地設備的續(xù)航。

不過，如同在當下已經(jīng)成為主流之選的混合云，混合AI成為了讓生成式AI能夠?qū)崿F(xiàn)體驗升級與規(guī)?；瘮U展的良方。

混合AI實現(xiàn)體驗提升

“當前很多人將生成式AI和云端聯(lián)系在一起，而通過高通的技術，我們能夠讓這些出色的用例在邊緣側實現(xiàn)。”高通技術公司產(chǎn)品管理高級副總裁兼AI負責人Ziad Asghar在上月的高通AI業(yè)務媒體溝通會上表示。

同期，高通還發(fā)布了《混合AI是AI的未來》的白皮書，在第一部分專門為混合式AI做出了如下定義：混合 AI 指終端和云端協(xié)同工作，在適當?shù)膱鼍昂蜁r間下分配 AI 計算的工作負載，以提供更好的體驗，并高效利用資源。

通過終端側AI算力與云端的結合，恰恰能夠解決目前生成式AI完全依靠云端而出現(xiàn)的各種隱憂。例如在功耗方面，如果在云端運行一個超過10億參數(shù)的生成式AI模型，可能需要數(shù)百瓦功耗的話，但在終端側運行需要的功耗僅有幾毫瓦。

另以高通在今年巴展期間所帶來的Stable Diffusion在Android終端上的演示為例，能夠在15秒內(nèi)完成20步推理，生成包含細節(jié)的圖像，整個過程全部在本地化進行，即使手機設置成飛行模式，也能完成根據(jù)文字描述所進行的繪畫創(chuàng)作任務。這種特性既為用戶帶來了更加靈活高效的使用方式，又大大提升了隱私保護性。

混合式AI還能讓更多類型的終端受益，例如驍龍本通過生成式AI能夠基于視頻會議的語音轉(zhuǎn)錄內(nèi)容，制定任務清單，并自動生成完整的演示文稿直接供用戶使用，使生產(chǎn)力能夠成倍增長；XR設備能夠借此實現(xiàn)文本生成 3D 和視頻生成 3D 類的模型，最終或能讓用戶踏入從零開始生成的 3D 虛擬世界；汽車能夠通過生成式AI根據(jù)出發(fā)點和目的地信息，結合汽車的豐富傳感器數(shù)據(jù)制定不同的路線規(guī)劃，找到最佳路線；物聯(lián)網(wǎng)領域，生成式 AI 可以利用簡單提示幫助商店經(jīng)理重新排列貨架商品，為利潤高的產(chǎn)品騰出空間，或者利用附近連鎖店的數(shù)據(jù)，盡可能降低產(chǎn)品缺貨情況的發(fā)生。

“隨著我們不斷打造和擴展高通公司‘統(tǒng)一的技術路線圖’，我們將核心的硬件、軟件以及工具技術擴展到不同產(chǎn)品線。開發(fā)人員只需要進行一次開發(fā)，就可以將開發(fā)成果和經(jīng)驗應用于其他使用高通技術和平臺的產(chǎn)品上?！盳iad Asghar表示高通的AI能力不僅能擴展至不同的終端，還能讓AI應用實現(xiàn)在各類產(chǎn)品上的快速落地。

顯然，相比于CPU、GPU在性能過剩時代對于游戲表現(xiàn)的提升，AI能力的提升在辦公、影音、日常生活中所帶來的提升將給絕大多數(shù)用戶帶來理由充分的換機動機，而AI的性能與應用領域也將如同曾經(jīng)智能手機CPU主頻從600MHz到1GHz、再到2GHz的時代一樣，迎來快速提升期。

智能設備的新剛需

“最終，AI 能力將成為用戶選購下一款手機、PC 或汽車的主要影響因素?！薄痘旌螦I是AI的未來》白皮書第二部分中寫到。

只要關注近年來高通驍龍技術峰會上的驍龍8系平臺的發(fā)布環(huán)節(jié)就能發(fā)現(xiàn)，AI早就已經(jīng)成為了每次高通著重升級并介紹的重點。如今隨著生成式AI迎來iPhone時刻，高通為終端側所預埋的AI算力，可謂是金子終于迎來了發(fā)光時刻。

早在2007年，高通在驍龍平臺上便推出了首個 Hexagon 處理器。2015 年，驍龍 820 處理器推出，集成了首個專門面向移動平臺的高通 AI 引擎，以支持圖像、音頻和傳 感器的運算。2018 年，驍龍 855 中為 Hexagon 處理器增加了張量加速器。2019 年，高通在驍龍 865 上擴展了終端側 AI 用例，包含 AI 圖片、AI 視頻、AI 語音和始終在線的傳感器中樞。

2022年發(fā)布的第二代驍龍8 為整個系統(tǒng)提供了開創(chuàng)性的 AI 技術，搭載了迄今為止最快、最先進的高通 AI 引擎。Hexagon處理器實現(xiàn)全新架構升級，包括微切片推理，和一個更大的張量加速器帶來高達4.35倍的AI性能提升。第二代驍龍8也是首個支持變革性的INT4 AI精度格式的驍龍移動平臺，在持續(xù)AI推理方面能夠?qū)崿F(xiàn)60%的能效提升。

目前，搭載高通 AI 引擎的產(chǎn)品出貨量已超過 20 億，賦能極為廣泛的終端品類，包括智能手機、XR、平板電腦、PC、安防攝像頭、機器人和汽車等。

數(shù)量可觀的生成式 AI 模型可從云端分流到終端上運行

也正基于終端側AI算力的保障，才能實現(xiàn)本地運行Stable Diffusion的能力。在《混合AI是AI的未來》白皮書中第一部分中專門列出了不同生成式AI用例所對應的模型規(guī)模數(shù)量，從圖表中就能發(fā)現(xiàn)，不少功能的模型參數(shù)在 10 億至 100 億之間，意味著完全可以在終端側運行豐富的生成式 AI 功能，例如文字生成圖像、組合優(yōu)化、圖像理解等。據(jù)Ziad Asghar透露，通過與合作伙伴的共同努力，普通用戶將能在今年體驗到如Stable Diffusion這樣的終端側用例。

與此同時，未來幾個月內(nèi)，高通將有望支持參數(shù)超過100億的模型在終端側運行。Ziad Asghar表示，這也將成為基于高通技術產(chǎn)品的一大差異化優(yōu)勢。

《混合AI是AI的未來》白皮書預計，在混合AI的助力下，智能手機將成為真正的數(shù)字助手。精準的終端側用戶畫像與能夠理解文字、語音、圖像、視頻和任何其他輸入模態(tài)的大語言模型相結合，讓用戶可以自然地溝通，獲取準確、貼切的回答。進行自然語言處理、 圖像理解、視頻理解、文本生成文本等任務的模型將面臨高需求。

相比PC，智能手機自面世之初，就是一臺體驗為先的設備，所有對于跑分的執(zhí)念也皆源于對于使用體驗的一種數(shù)值預期。當AI開始接過智能手機繼續(xù)發(fā)展的風向標，用戶在購買新設備時，將開始逐漸將關注重點轉(zhuǎn)移到AI算力與配套用例支持情況上，智能手機的需求瓶頸或許將迎刃而解。

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