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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:
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。