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AI真能成为转折点吗？
中国手机厂商面临的处境无疑是最复杂的。每种组合、每个取舍，都会直接影响厂商未来的市场地位。而现在，在种种发力方向中，AI是最大的变量。
iPhone的承压，中国手机厂商在各个维度的激烈竞争，反映的是行业的共同压力。在新技术出现前，手机厂商只能在已有框架里做差异化，为此，厂商这几年把影像、屏幕、电池等差异化空间都“卷”了个遍。
但“卷”不是出路。在边际效应递减，手机性能溢出的背景下，“出货量乏力”的阴影笼罩着整个手机行业——IDC的数据显示，2023年全球智能手机出货量同比下降3.2%，出货量创十年来最低。具体到中国市场，Counterpoint的数据显示，中国智能手机销量2024年头六周同比下跌了7%。
压力之下，整个手机产业都把AI看作“救命稻草”。比起消费者，厂商们更需要AI手机：
- 对于消费市场，生成式AI有望带来新体验，激活用户换机欲望；
- 对于产业链，手机上要跑出好的AI效果，就需要配合更高水平的芯片、运行内存等等，产业链将获得增长；
- 对于手机厂商，目前“硬件+服务”收入已经成为主流商业模式，如果AI手机行得通，厂商在商业上也有了新的想象空间（如AI订阅制）。
今年以来，三星推出了AI手机Galaxy S24系列，中国手机厂商在加速推进生成式AI落地产品，苹果近期也有引入谷歌和中国厂商大模型的消息传出，行业如火如荼，但有两个关键问题尤待解决：
一，AI手机怎么用模型？
云端大模型参数大、能力强，需要强大算力支持。如果厂商只用云端大模型，算力成本由谁来承担？是大模型厂商，还是手机厂商，还是用户？新的成本又该用什么商业化手段来填平，是用户订阅AI服务，还是选择国内公司最擅长的方式——“加点广告”？
端侧模型体积小，手机也能带得动，因为运行在本地，它在时延、隐私保护、个性化等方面也有优势。但要用好端侧模型，就需要产业链各方都有突破，精简端侧模型、增加模型运行效能、做出更好的AI芯片。
目前，手机厂商的思路是“两手抓”。三星在Galaxy S24 系列上搭载了谷歌 Gemini Nano，同时也接入谷歌和百度的云端大模型；OPPO在 Find X7 系列上接入了安第斯端云大模型；荣耀的思路是端侧大模型理解用户意图，转化成更专业的提示词，再由更强大的云端大模型满足需求。
芯片厂商也在密集发力。高通AI Hub在MWC带去了超过75个预优化AI模型的全新模型库，这些模型可以在搭载骁龙和高通平台的终端上部署。联发科则展示了多款搭载天玑9300芯片的手机，它们的特点是能够运行Llama2和Stable Diffusion，这两个模型此前一般只在性能过关的PC上能较好运行。