手机大模型是噱头还是科技变革

编者按：随着大模型技术浪潮席卷全球，各大手机厂商纷纷将”把大模型装进手机”作为今年最热门的叙事主题。华为、小米、OPPO、vivo、苹果等品牌纷纷发布搭载大模型的手机新品，其中华为智能助手小艺率先实现无需精确指令的直觉式交互，彻底颠覆了传统AI助手的使用体验。这场关于手机市场格局的重塑之争，究竟是大势所趋还是营销噱头？01大模型上机的战略抉择：云端集成或终端部署？尽管各大厂商都围绕大模型”上机”展开竞争，但核心分歧在于技术路径的选择——是将云端大模型接入手机，还是在终端设备上独立运行。从进度来看，华为无疑是这场竞赛的领跑者。自8月初鸿蒙4.0系统发布暗示大模型加持，到8月末盘古大模型加持的小艺开启众测，再到9月15日Mate 60系列悄然接入盘古AI大模型，华为仅用一个月时间就完成了从概念到落地的全流程。据悉，小艺背后的L1层对话模型是在盘古L0基座大模型基础上，针对终端消费场景构建的精调模型。依托盘古的自然语言大模型、视觉大模型及多模态大模型，小艺在交互体验、生产力提升和个性化服务三个维度实现显著增强，并创新性地实现了接口调用与用户意图的精准匹配。这种技术突破意味着用户无需记忆复杂指令，只需自然表达需求，小艺就能智能识别并执行相应功能。技术路线上，华为大模型上机存在两个值得关注的突破点。首先值得注意的是，据市场消息，小艺的语言能力基于自然语言处理（NLP）而非大语言模型（LLM）。虽然两者在学术上存在关联（LLM是NLP的分支），但这一选择背后暗藏深意。作为横跨通信、手机、企业服务的综合性企业，华为对基础大模型的迭代需求更为迫切——基础大模型能力越强，后续精调的行业垂类大模型成本就越低，性能也越出色。某种程度上，将大模型接入手机只是华为”大模型赋能千行百业”战略的延伸，真正决定企业未来的仍是背后的基础大模型能力。因此，与华为直接竞争的不仅是其他手机厂商，更是掌握基础大模型技术的谷歌。今年5月Google I/O大会上，谷歌发布Pixel手机并宣布接入Bard插件，多模态大模型Gemini也在积极研发中。国内云服务商百度同样布局手机端AI，推出的文心大模型搭载小度青禾学习手机。这些厂商的共通点都是”接入”而非”部署”大模型，这一选择背后是对功耗控制的考量。云端接入虽然便捷，但断网即失效；终端部署虽然能实现离线智能，但需要更高端的硬件支持。对小米而言，终端部署恰好与其高端化战略相契合。雷军今年8月透露，其13亿参数大模型MiLM-1.3B已成功在手机本地运行，部分场景表现媲美60亿参数云端模型。虽然小米并非云服务商，但月活超1.1亿的语音助手小爱同学很可能成为其AI战略的核心载体。雷军表示已升级小爱同学的大模型版本并开启内测，这揭示了他选择终端部署的深层原因——对手机而言联网是刚需，但对智能音箱等生态产品而言，离线智能能力才是差异化关键。OPPO、vivo、苹果等品牌也披露了大模型研发进展，但最终效果仍待市场检验。02大模型上机远不止技术堆砌近年来，手机厂商面临的最大挑战是如何说服消费者换机。当硬件性能已接近极限，单纯堆砌参数已难再吸引眼球，全球智能手机市场连续八个季度下滑的困境日益凸显。Counterpoint数据显示，2023年第二季度全球销量同比下降8%，环比下降5%。大模型技术的横空出世，无疑为陷入困境的手机市场注入了一剂强心针。科大讯飞CEO刘庆峰透露，接入星火大模型后，讯飞学习机销量实现三位数增长。全联并购公会专家安光勇认为，手机大模型化是厂商追赶新潮流、弥补市场缺陷的必然选择。在手机参数饱和的今天，大模型正成为全新的差异化卖点。但大模型带来的变革远不止销量增长，部分业内人士甚至预言它将重构手机市场格局。这种变革体现在两个关键维度：首先，大模型上机看似简单，实则考验企业的综合能力。底层系统融合、算法优化、功耗控制、智能理解差异等都会导致体验差距。例如，云端接入与终端部署的选择本质上就是功耗控制的博弈。虽然手机端大模型参数量不及云端千亿级模型，但对硬件仍构成显著负担，可能导致发热、续航下降。其次，大模型越用越”贴心”的特性将改变消费心理。大模型质量与数据训练量直接相关，用户每次交互都是一次训练机会，长期使用后与手机的”默契度”会持续提升。未来消费者可能面临新选择：是更换新机与全新AI重新开始，还是选择数据互通的同品牌手机？03大模型不是手机厂商的万能解药对手机厂商而言，大模型是必答题，但绝非万能解药。从消费者角度看，大模型”上机”仍存在诸多疑问。首先，硬件负担、模型参数限制、云端终端分歧等问题表明设备层面仍不成熟。那么大模型上机究竟是噱头还是真技术？答案取决于定义标准。若以”能否运行大模型”为标准，早在今年5月陈天奇团队开源MLC-LLM方案时就已实现手机端大模型运行，科技极客们更是在”飞行模式”下验证了手机芯片的算力潜力。但若以”能否成为实用智能助手”为标准，答案可能令人失望。千亿级大模型运行成本高昂，手机端需要通过剪枝、蒸馏、量化等技术大幅缩小模型规模，导致能力大幅缩水。从这个角度看，云端接入或许更务实，但即便如此仍存在两大隐患：一是大模型”幻觉”问题——Chatbot常凭空捏造事实却一本正经，类似三星因启用ChatGPT导致20天内3起数据泄露事故；二是信息安全风险——手机深度参与个人生活，具备权限调取云端数据的能力后，信息泄露风险随之增加。小米选择终端部署正是为了规避这一问题。总体而言，手机厂商的大模型上机不是空头支票，但也绝非万能解药。将大模型视为杀手锏既高估了技术成熟度，也低估了用户端落地面临的真实挑战。本文为专栏作者授权微新创想发表，版权归原作者所有。文章系作者个人观点，不代表微新创想立场，转载请联系原作者。如有任何疑问，请联系http://www.idea2003.com/。