Производители смартфонов входят в гонку больших моделей ИИ: технологические инновации или следование за модой?

В нынешней коммерческой среде, казалось бы, блестящие "возможности" часто становятся оковами для людей.

Недавно мировой гигант в производстве чипов Qualcomm планирует уволить около 1258 человек в Калифорнии. Эта волна увольнений, как ожидается, начнётся 13 декабря. В отчёте Qualcomm за прошлый квартал уже намекнули на эту "волну увольнений". С точки зрения финансовой структуры, мобильные чипы являются основным источником дохода Qualcomm, составляя более половины, но в третьем квартале доход по сравнению с прошлым годом снизился на 21,6%. Насыщение рынка смартфонов незаметно влияет на крупных поставщиков.

С 2019 года в мире продолжается горячая замена смартфонов на базе 5G, которая длится почти четыре года. Однако к 2022 году мировой цикл замены смартфонов достиг исторического рекорда в 43 месяца. На протяжении последних пяти лет мобильная индустрия искала инновационные прорывы. Но когда даже лидерам рынка трудно внедрить впечатляющие новые функции, другим производителям еще сложнее поддерживать свои позиции на рынке. Все больше потребителей начинают ставить под сомнение ценность замены смартфонов.

Эксперты указывают на то, что большие модели в области программного обеспечения, особенно в AI, могут стать настоящей точкой прорыва. Хотя в настоящее время неясно, как максимизировать использование этого потенциала, отечественные мобильные гиганты уже нацелились на большие модели AI, пытаясь открыть новый фронт.

Борьба гигантов мобильной индустрии за большие модели

Китайские производители мобильных телефонов стремятся к популярности больших моделей.

Xiaomi представила свою собственную AI-модель на ежегодной пресс-конференции, добившись неплохих результатов на двух тестовых платформах: C-Eval и CMMLU. Эта модель с 1,3 миллиарда параметров уже работает на мобильных устройствах и в некоторых случаях может соперничать с облачной моделью на 6 миллиардов параметров.

Huawei объявил, что HarmonyOS 4 интегрирует "модель Паньгу", что позволит достичь более высокого уровня системной интеграции.

Недавно OPPO провела открытое тестирование "Маленького помощника", основанного на технологии большого моделирования AndesGPT. AndesGPT — это продвинутая генеративная большая языковая модель на основе гибридной облачной архитектуры, которая показала отличные результаты в нескольких авторитетных рейтингах.

vivo планирует представить свою собственную AI модель и новую операционную систему на конференции разработчиков 1 ноября. vivo создала матрицу AI моделей с параметрами на уровне миллиардов, десятков миллиардов и сотен миллиардов, чтобы удовлетворить разнообразные потребности приложений.

Крупные бренды активно осваивают область AI больших моделей, надеясь таким образом создать более конкурентоспособный имидж на высококлассном рынке. Эксперты отрасли считают, что акцент на AI-функциях не только может стимулировать спрос пользователей на высококачественные продукты, но и привести к росту цен на продукцию, создавая для брендов более высокую прибыль. В течение следующих двух лет мы можем стать свидетелями взрыва инноваций в области AI-смартфонов.

Соревнование больших моделей на мобильных устройствах, пути постепенно унифицируются

Хотя производители утверждают, что запуск больших моделей на мобильных телефонах не представляет труда, на практике это сталкивается с множеством трудностей. Большие модели требуют высоких характеристик аппаратного обеспечения телефонов, особенно процессора и памяти. Слишком большие модели могут привести к снижению производительности телефона или даже его зависанию. Кроме того, скорость генерации, потребление энергии и теплоотведение являются ключевыми факторами, которые необходимо учитывать.

Таким образом, внимание отрасли сосредоточено на совместной работе на уровне устройств и облака. MediaTek сотрудничает с такими производителями, как OPPO и vivo, для совместной разработки решений для легковесного развертывания больших моделей на стороне устройства. Большие модели на стороне устройства могут обеспечить более быструю реакцию и лучшую безопасность данных.

Однако полагаться только на мобильные устройства невозможно для решения всех проблем. Большинство производителей применяют стратегию комбинирования локальных и облачных решений, в зависимости от сложности проблемы, решая, обрабатывать её локально или переносить в облако. Такой подход позволяет эффективно экономить средства и одновременно удовлетворять потребности пользователей в вычислительных мощностях, производительности, энергопотреблении и защите конфиденциальности.

Потенциальные вызовы под давлением конкурентов

Несмотря на активные усилия производителей мобильных телефонов по исследованию применения больших моделей ИИ, они по-прежнему сталкиваются с множеством проблем:

1. Определение "большой модели" размыто. Объем параметров модели на мобильном устройстве значительно отличается от настоящей "большой модели", и остается под сомнением, следует ли называть это "большой моделью".

2. Техническое сжатие может повлиять на производительность. Чтобы адаптироваться к мобильным устройствам, производители вынуждены сильно сжимать модели, что может повлиять на их способность к глубокому обучению.

3. Однообразные области применения. В настоящее время производители мобильных телефонов, похоже, чрезмерно сосредоточены на использовании больших моделей ИИ в голосовых помощниках, действительно ли это удовлетворяет потребности пользователей, заслуживает обсуждения.

4. Ограниченная инновационная ценность. Несмотря на появление новых AI больших моделей в системе, основные функции не претерпели значительных изменений по сравнению с существующими голосовыми помощниками.

В целом, реальное распространение больших моделей ИИ в области мобильных устройств все еще требует времени. Текущие усилия — это только начало исследований. Производителям мобильных телефонов необходимо найти баланс между технологическими инновациями и практическим применением, чтобы действительно создавать ценность для пользователей, а не просто следовать технологическим трендам.