那邊適道剛盤點完2024年的AI預言，這邊三星就宣布將在今年1月18日推出新款Galaxy手機，並引入多項AI功能，包括但不限於：視頻AI處理、本地AI聊天機器人、通話實時翻譯等等。相比之下，蘋果iPhone16要搞的“AI大動作”還在外界的猜測中。
可以看到，幾乎在所有預言中，AI硬件爆發和邊緣計算都有被提及。不過，盡管AI硬件包含XR眼鏡、“領帶夾”AI Pin，甚至是比爾蓋茨提到的智能耳機。但就目前來看，智能手機，一個人人都離不开的“器官”，最可能先被AI改造。
2007年，隨着第一代iPhone橫空出世，智能手機時代就此拉开序幕。17年來，手機屏幕越來越大，攝像頭越來越多，功能越來越強大。然而，顛覆性創新似乎沒有出現，即便你可以從“會說話的湯姆貓”玩到“王者榮耀”。
無論是“卷誰屏幕更大”還是“卷誰劉海更短”，內卷的本質是科技創新的停滯。如今，AI技術的突飛猛進讓智能手機廠商久旱逢甘露。近日，高通CEO Cristiano Amon在接受FT採訪時預測，2024年將成爲全球AI智能手機的關鍵元年，生成式AI正在“非常、非常快”的進入手機。
有句話“立場決定嘴巴。”早在去年3月，Amon就表示：在ChatGPT熱潮之下，手機將成AI主流設備，並帶領高通成爲AI公司。
當然，高通急於“押寶”的心情可以理解。2021年7月，Amon出任高通CEO，並將工作重心放在尋找5G應用場景，探索5G時代硬件形態等推動5G發展的事業上。結果是，5G技術並沒有帶來手機銷量銷量的“大躍進”，反而是彎道超車的英偉達，用GPU擠出了一片天。
在此背景下，去年6月，高通的高級副總裁 Alex Katouzian 宣布，高通正在從一家通信公司過渡到一家智能邊緣計算公司。
那么，換道鑽研邊緣計算的高通如何看待發生在終端設備上的AI革新？適道簡譯了FT對Amon的採訪，試着梳理出一些要點。
01 爲什么不能100%在雲端？
首先，提出一個根本問題：爲什么執着將模型塞進手機裏？AI運算放在雲端不好嗎？
終端側，即可以直接和用戶交互的設備，例如手機、汽車、XR眼鏡等。具有兩個特點：一是個體相對復雜，部署起來各有各的難點；二是本地芯片算力有限，帶不動大模型。（雖然蘋果最新發布的Flash-LLM技術可能會改變這一情況。）
因此，在雲端部署AI模型是一條正確的思路。
然而，這其中也有一些限制。一是，雲計算帶寬不足。例如，高速公路上的無人駕駛汽車要在毫秒內做出反應，即便雲端算力足夠，帶寬也無法承載。
二是，雲計算不能保證隱私。例如，用生成式AI撰寫包含敏感財務數據文檔時，你一定不想將這些數據上傳到雲端。
三是，傳統雲端AI交互性差。例如，你要向ChatGPT發出一串明確的Prompts，它才會作出響應。但在理想情況下，你更想讓ChatGPT預測出自己的每一個動作，主動理解需求並提供服務。
Amon在採訪中表示：一方面，隨着訓練方法的改進，一些更小型、高效的AI處理器和模型將被集成到便攜設備中。端側芯片的算力困局得到了解決；另一方面，更多混合型AI將在設備上運行，即一部分AI處理在端側進行，而另一部分在雲端完成。這種方法可以降低運行AI的成本。例如，开發者基於在終端運行的Stable Diffusion創建應用程序，生成每張圖像將承擔很低的查詢成本，甚至完全沒有成本。
對此，Amon還提出了一條人類運算史的發展規律：“創新最初出現在集中化的系統（大型計算機或雲計算中），隨後轉移到更分散的系統（PC和手機）。”
02 AI手機將如何改變生活？
具體來看，以端側AI爲代表的AI手機將如何改變我們的生活？
Amon從兩個層面回答了這個問題。
一是，響應速度更快。例如文生圖大模型 Stable Diffusion的參數超過了10億，但目前在手機上運行僅花費0.6 秒就能生成一張圖像，大大提高了用戶拍照和編輯圖片的體驗。
二是，可實現更深層次交互。不同於傳統智能手機只能操作單一應用，AI手機由生成式 AI 調動所有應用協同工作。例如，訪問用戶的實時上下文信息（如位置、當前活動等），提供定制化服務。
Amon舉了一個發短信的例子。你正在編寫發給Clare的短信，此時部署在手機裏的AI會思考“這裏有我要做的事嗎？”。當你寫道：想和Clare約下周二見面。AI助手會調出日程表，提示你的空闲時間，詢問是否給Clare發送邀請；而當你又寫道：剛和家人度過了一個美好的假期。AI會跳出來：這些是你拍的照片，想分享給Clare嗎？
Amon表示，不同於連比爾蓋茨都吐槽過的微軟Clippy，當前的AI應用更加精確和智能。過去的技術難以准確理解用戶語言和上下文含義，需要對每個一步驟進行編程。而現在，內置AI的設備能夠更准確地學習用戶的行爲和偏好，並提供更個性化，且不打擾用戶的體驗。
至於AI手機能否刺激消費者市場，Amon非常樂觀：“這是一個價值數十億美元的問題。你將在2024年初看到搭載多種AI用例的手機。它有潛力創造智能手機的新升級周期。最終你會說：‘我的舊手機已經用了四年，但現在我想購买一部可以運行AI的新手機。’你不得不买一部新手機，因爲這關乎那些新平台上將出現的計算引擎。”
03 “訓練”芯片轉向“推理”芯片
當我們談論AI大模型時，芯片制造商有兩個角色：一是事先處理所有數據來構建模型，被稱爲“訓練”；二是在實際應用中使用模型，被稱爲“推理”。
Amon表示，芯片制造商的主要战場會由“訓練”轉向“推理”。
目前AI市場主要集中在使用大數據訓練模型的“訓練”階段，英偉達是主要受益者。但Amon表示，隨着AI模型變得更小巧、能夠在設備上運行並專注於特定任務，芯片制造商的主要市場將轉向“推理”，即模型的應用。數據中心也开始對專門用於已訓練模型推理的處理器感興趣，這一切預示着推理市場將大於訓練市場。
Amon的話有暗戳戳給自家貼金的嫌疑。公正起見，我們也來看看高通的老對手——英偉達。
去年11月，英偉達發布了新一代GPU——H200。相較H100，其實H200在算力方面提升並不明顯。數據顯示，在GPT-3175B大模型的訓練中，H200只比H100強了10%。
但在處理Llama 2等大語言模型時，H200的推理速度比H100提高了接近1倍。
也就是說，無論是高通還是英偉達，都提前切中了“推理”和“模型應用”這一要點。在接下來的時間裏，我們或許將會看到新的競爭格局和新的贏家。
04 改變iOS和Android雙雄格局
Amon表示：目前負責構建和運行AI大模型的公司（如OpenAI、Anthropic、微軟、亞馬遜和Meta）和生產智能手機及操作系統的公司（如蘋果、谷歌和三星）存在很大不同。
但隨着將AI模型放進手機裏，微軟和Meta等公司可能會重獲影響力，改變由iOS和Android長期主導的行業格局。然而，實現這一目標需要手機制造商、操作系統开發商和應用开發商之間的合作，而這種合作實現起來也不太容易。
和App Store不同，AI模型將被預先安裝在設備引擎中。移動平台將支持第一方和第三方模型，以及原始設備制造商（OEM）的模型。這就像將相機功能內置在設備中一樣，不同的AI引擎也將內置於設備中。
另外，除了AI手機，Amon表示，他本人始終看好輕便型的可穿戴設備，比如AR眼鏡，（沒有提VR）。一是產品會變得更輕，用戶能夠佩戴更長時間。二是隨着這些設備功能增多，更優質的內容將會出現。他相信，隨着市場規模的擴大，开發者將愿意投入更多資金，進一步推動更豐富的內容。
結語
2024年，隨着AI大模型應用落地，智能手機進化的號角也終於吹響。
根據市場研究機構Counterpoint預測，2024年生成式AI智能手機出貨量有望突破1億支，在整體智能手機中佔比8%；2027年出貨量有望達到5.22億支，佔智能手機比重40%。2023-2027年復合成長率達83%，這或將在五年內，引發一場關於交互方式的革新。
可以預見的是，無論是三星、蘋果還是其他廠商，都會在巨大的壓力和機遇中完成智能手機的第二次革命。現在，AI改造終端的浪潮才剛剛开始，我們將持續觀察。
原文標題 : 預言成真！高通CEO：2024將成爲AI手機關鍵元年
標題：高通CEO：2024將成爲AI手機關鍵元年
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