狂砸百亿且投入不设上限？手机厂商为何齐卷AI大模型？

AI大模型从年初一直火到了年尾，但似乎离普通人还有些距离。不过，现在情况有了变化，各大手机厂商们正在争先恐后地把大模型装进手机里，让AI真正变得“触手可及”。

这只是在追逐一时的风潮？似乎并不是。据记者了解，头部手机厂商几乎都是从多年前就开始布局AI，有的厂商甚至已经狂砸百亿级别的研发投入，AI团队达千人规模，而且未来的投入也“不设上限”。这种架势显然不是在搞噱头，而是他们认为这将是“未来之战”，甚至是“生死之战”。

堪比从功能机到智能机的历史机遇，大模型将重新定义手机？

今年8月，华为宣布HarmonyOS 4系统全面接入盘古大模型，成为全球首个嵌入AI大模型能力的移动终端操作系统。华为语音助手小艺因为融合了盘古自然语言大模型、盘古视觉大模型和盘古多模态大模型正变得更加聪明，首批支持机型为Mate 60系列。

今年10月，小米宣布自研AI大模型已经接入小米澎湃OS，这一系统将承接小米集团未来的新战略。目前，小爱同学已在AI大模型的加持下，拥有了文本创作、AI扩图等能力，这些能力在小米手机14系列已有体现。

11月1日，vivo正式发布自研大模型矩阵蓝心大模型（BlueLM），包含十亿、百亿、千亿三个参数量级，并推出基于其打造的功能应用“蓝心小V”和“蓝心千询”。11月13日，vivo又发布了首款AI大模型手机X100系列，落地终端侧70亿参数大语言模型，跑通端侧130亿参数模型。

11月16日，OPPO宣布在最新发布的ColorOS 14中，内置了安第斯大模型（AndesGPT），该模型包含了从10亿到千亿不同参数规模的多种模型，并将与自研的潘塔纳尔智慧跨端系统全面融合。

荣耀的大模型虽然还没有正式揭开面纱，但据荣耀公司CEO赵明的“剧透”：荣耀即将推出自研70亿端侧AI大模型和全新云服务，在即将发布的荣耀Magic6上用户就可以体验。

此外，许多媒体也在报道苹果的Ajax大模型、三星的高斯大模型的相关传闻。总之，AI大模型已经“忽如一夜春风来”，恨不得成为每台手机的标配。

“AI是我做手机以来最让我兴奋的技术创新，甚至是革命，它会给移动生活体验带来革命性的变化。未来，AI可能让手机呈现出新的面目，会让你感觉手机好像跟以前完全不一样了。”OPPO首席产品官刘作虎告诉《中国经济周刊》记者。

“现在已经能够看到大模型在增强手机已有模块的能力，比如更强大的语音助手，但这并不是全部。大模型将会以其颠覆式的能力，让手机成为智能体，从而改变人们对于手机的定义。”vivo副总裁、vivo AI全球研究院院长周围告诉《中国经济周刊》记者。

“AI大模型有可能颠覆未来智能手机的形态和使用方式。当然这不会是一蹴而就的，第一阶段是增强已有功能，比如让语音助手更智能；第二阶段是开发新功能，比如通过调用外部工具和知识库完成用户的复杂需求；第三阶段是手机变成一个智能体，在理解用户行为习惯的基础上，主动提示用户完成一些设置或任务。”小米技术委员会AI实验室大模型团队负责人栾剑告诉《中国经济周刊》。

2007年第一代iPhone的发布，拉开了从功能机到智能机时代的序幕，手机的功能属性和在人们工作生活的地位被重新定义。之后，虽然智能手机拥有了更大的屏幕、更好的影像、更快的速度、更多样的功能……但似乎已经很久没有出现令人眼晴一亮的颠覆性创新。

虽然手机厂商们已经使出浑身解数，狂卷硬件、性能和价格，但用户的换机周期还是越来越长，因为对于相当一部分用户来说，手机的性能已经是“超需求供给”状态了。

在此背景下，手机厂商们当然就会非常期待能够借助AI大模型，为手机带来新的体验和新的可能，来激发消费者的换机欲望。

系统、芯片同一级别的技术？狂砸百亿且投入不设上限？

今年以来，AI大模型堪称是“科技顶流”，目前国内已经是“千模大战”的态势。但大部分大模型都是云端调用的，为什么手机厂商一定要开发端侧大模型呢？这是因为相对于云端大模型，端侧大模型在很多场景下会更便捷、更安全，也更便宜。

周围透露，目前调用一次云端大模型的平均成本在1.2分-1.5分人民币。“如果vivo的3亿用户每天每人调用十次，每年的成本就会超过100亿元人民币。这部分成本长期由手机厂商负担并不现实，但由用户付费则会影响用户的使用体验和使用意愿。”他说。

除了成本，还有安全的问题。用户手机中有大量隐私数据，如个人信息、金融信息、照片视频等，很多用户不愿意将这些数据上传到云端。

因此，更好的解决方案是根据不同的应用场景和需求，来选择云端还是端侧。比如，个人信息、金融数据、相册、输入法等与隐私相关的会放在端侧，知识查询、写作建议、文生图等用户经常使用的简单任务也可以放在端侧，而对于那些涉及复杂和实时性信息的操作，再去调用云端的能力。

但即使这样，AI大模型依然很贵。“大模型是硬科技的赛道，研发投入和研发难度跟通信、芯片是同一个级别的。”周围说。

一位手机厂商的研发负责人帮《中国经济周刊》记者算了一笔账：“我不方便透露具体研发成本数据，但其实你可以估算出来，还是比较惊人的。”

该负责人表示，首先是大模型训练的算力成本，每年10亿级别的投入少不了；二是人工成本，AI研发工程师的年薪基本都要7位数，公司付出的人工成本至少要乘以2，一个千人研发团队的人工成本一年就要至少20个亿。

“布局比较早的公司已经做了五六年，两三百亿元的投入肯定是要的。我们公司一直都是投入不设上限的，AI团队已经超过千人，而且还会继续扩大。”他说。

还有更难的。随着美国针对芯片的禁令升级，目前已经很难买到训练大参数模型用的GPU芯片，即便存量英伟达GPU的市场溢价已经翻了两倍，依然是有价无货。该负责人表示：“我们算是布局比较早的，所以之前囤了一些货，算是还有一些家底可以用。但几千亿级别大模型训练，现在也不得不暂停了。”他说。

尽管艰难又投入巨大，但手机厂商的决心更大。多位手机厂商人士在接受记者采访中都认为，AI能力未来很可能会成为消费者换机和选择不同手机品牌的重要考虑因素。

“一方面，不同品牌的生态可能决定了手机能力的范围，生态内缺失的工具和知识库就无法利用。另一方面，手机中的AI大模型将会具有记忆能力，使用久了的AI大模型会像一个老朋友一样越来越懂用户，越来越有默契。这样品牌对用户的粘性就会更强，换一个平台带来的损失也会更大。”栾剑说。

对于会不会出现“重复造轮子”的问题，栾剑表示，随着时间的发展，各家企业一定会做模型结构上的创新，训练策略上的创新以及训练数据上的创新，是“百花齐放”而不是“重复造轮子”。“只有充分的竞争才会激励AI技术的进步和手机产品的加速迭代，这样才能向公众提供更好的产品和服务。”他说。

本文转自于    中国经济周刊