本文主要是介绍AI大模型会如何颠覆手机？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
导语：大模型在手机端的落地，不仅仅是AI进入人类生活的开始，也是行业发生颠覆，新老巨头进行更替的时刻。
将大模型变小，再塞进手机，会给人们的生活带来怎样的影响？
最近，荣耀成为了国内率先的破局者。
2023年7月12日，荣耀了发布一款**“革命性”的大模型手机Magic V2**。成为全球首个实现大模型与手机系统融合的厂商。
在荣耀的宣传中，更加个性化、更注重隐私，并且具备多模态功能的大模型，将会给用户带来全新的体验。
实际上，不只是荣耀，身为手机芯片龙头企业的高通，也在近期发布了自身的大模型。
在7月初召开的上海WAIC上，人们看到搭载高通第二代骁龙8芯片的安卓手机直接运行参数规模超过10亿的Stable Diffusion，且只需要15秒左右就可以出图。
更重要的是，这样的运行，是完全本地化的，只依赖手机本身的算力。
从GPT-3.5到GPT-4.0，曾经需要高昂算力，或者只能跑在云端的AI大模型，也开始在智能终端设备中落地。
不过，在兴奋之余，冷静的人总不免会问：我真的需要一个在部署在手机大模型么？还是说这只是手机厂商为挽救疲软的市场而制造的噱头？
打破APP的壁垒
在人们讨论“大模型手机”之前，一个不可忽略的事实是：当今的各类大模型AI，如chatGPT、新必应等，实际上早已推出了各自的手机版APP。
通过这一个个APP，在手机上运行大模型，早已不是什么难事，且与本地部署的方式相比，这些调用云端算力的APP，并不会对手机配置造成额外负担。
那既然如此，那人们为什么还要费尽心机地开发一个专用的“手机版”大模型呢？
对于这个问题，谷歌之前的做法似乎给出了一个可能的答案。
今年5月，在ChatGPT 3.5发布半年后，Google终于公布了全新一代大语言模型PaLM2，用以对抗ChatGPT。作为一种差异化竞争，PaLM2可以被部署在智能手机上。
当时，PaLM2包含四个大模型，按照参数规模从大到小，分别命名为：独角兽（Unicorn）、野牛（Bison）、水獭（Otter）和壁虎（Gecko）。
只有参数最小的“壁虎”可以在手机上运行，Google称，它的运行速度足够快，不联网也能正常工作。
但问题是：人们为什么要以牺牲参数、性能为代价，在手机上使用这样一个“缩水版”的小模型呢？
一个最重要的原因是：与那些以APP形态出现在手机上的大模型相比，一个融入手机系统中的大模型，可以打破各应用之间的壁垒，让其他App也自带大模型特性。
例如，融入手机中壁虎（Gecko），可以通过Gmail，实现自动写邮件的功能。
用户只需在Gmail的“Help me write”（帮我写）中输入需求，它就会结合此前邮件中的信息，写出完整的邮件。
通过这样与手机系统深入融合的大模型，人们不仅可以实现AI对各类APP的赋能，甚至还能将大模型作为通用接口，像“胶水”一样，将各类APP的能力实现组合，实现更多具有想象力的扩展。
例如，倘若人们在一个陌生的地点出行，想寻找某个罕见、偏僻，在地图上并不显眼的位置，这时，手机上的大模型，就可以调用语音+识图+导航的多模态功能，十分接地气地告诉你：“在前面的兰州拉面往左拐，看到城市便捷酒店后再右拐300米”，而不是简单地说出“直行”、“右拐”等机械的回答。
然而，要实现这样的组合，一个难以绕开的问题，就是算力。
同样的，开始在手机上部署大模型的高通，也意识到了这个问题。在高通日前发布的《混合AI是AI的未来》技术白皮书中，首次提出了混合AI架构的概念。
而这一概念，简而言之，就是让AI能够在云端和终端侧进行分布式处理，并根据不同的模型和需求灵活分配负载。
改造现实的肢体
也许有人认为，与在手机上部署大模型的做法相比，在云端进行计算的方法，才是既省力又划算的。
然而，实际上随着日活用户数量及其使用频率的增长，云端推理的成本会显著增加， 而这样的高成本，也会让生成式AI的规模化扩展陷入瓶颈。
毕竟，单个AI超算的服务器带宽，以及消耗的电力，终归是有上限的，而用户的增长却并没有一个固定的上限。
这就是为什么混合AI架构，即在云端和终端侧进行分布式处理的AI，会成为AI的未来趋势，因为它能够利用终端侧的计算能力，降低云端推理的依赖和成本。
而在混合A架构的基础上，高通还提到，为实现生成式AI的规模化扩展，AI处理的重心正在向边缘转移。
也就是说，将来会有越来越多的AI数据，会在手机、摄像头、传感器等终端侧进行处理。
那这对大模型的发展来说意味着什么？
截至目前为止，大部分大模型所能处理的任务，仍旧停留在文字生成、绘制图片、编写代码这些工作上。
这样的任务，本质上都是属于出不了办公室的“案头工作”。
而AI如果要真正地走进社会，为更多的行业、群体带来改变，而不仅仅是一个存在于网页中的“秘书”，那它就必须具有改造现实世界的“肢体”。
而这样的“肢体”，正是一个个嵌入各个行业的边缘端设备。
举例来说，在医疗领域，AI可以通过智能摄像头，评估帕金森患者的状态；
在工业行业，边缘化的AI可以提高生产过程的智能化和自动化，高效地完成零部件瑕疵检测等任务。
在农业领域，边缘化的AI可以通过智能传感器或无人机，实现对农作物的精准种植和管理，如实现农业病虫害识别、农作物品质评估等任务。
所有这一切，都是仅存在于网页中的大模型所无法完成的。
也正因如此，大模型“边缘化”所带来的显著后果，就是AI横向应用范围的极大扩展。
如何让GPT助力农业，已经成为人们思考的方向之一
而随着边缘化的到来，联邦计算等与之匹配的模型训练方式，也将打破原本数据中心化的格局。
因为到了那时，数据并不总是在某一个云端服务器完成计算，而是由多个参与方在本地训练机器学习模型，之后再将模型参数或梯度上传到中心服务器进行聚合。
但诡异的是，依据科技行业发展的逻辑，这样一种去中心化的、可以实现跨行业或跨领域数据共享的技术，非但不会弱化原有的垄断行为，甚至还会进一步将其强化。
新巨头的崛起
在前网络时代，人们认为个人网站可以消解大传统媒体的信息垄断，但后来互联网霸主的规模，早已传统媒体的市值的天花板。
如果将这些科技巨头的市值，换算成国家的GDP，那么在2022年，微软的市值就超过了五常之一的俄罗斯（1.7万亿），全球能与之匹敌的经济体屈指可数。
图中绿色部分，就是GDP低于微软市值（1.9万亿）的国家
究其原因，是因为任何“技术平权”的进行，在让科技变得更加低廉化、平民化的同时，都会反向地催生出一批技术壁垒更高，集中性更强的超级巨头。
因为正是有了这些“高壁垒”的技术进行支撑，巨头们的规模扩张才成为可能。
例如Meta正是通过一系列数据、算法的优势，才能对众多用户投其所好，并构筑了Facebook和Twitter等庞大的社交帝国。
而英伟达也正是通过自身核心的GPU技术，和壁垒颇高的CUDA生态，才让今天的大模型得以完成海量的计算，才得以让AI成为人人触手可及的技术。
而同样的，当混合计算的AI，通过云端与终端侧相结合的方式，降低了大模型的推理的成本后，其造成的“技术平权”，至少会造就两个方向上的巨头。
其一，就是边缘化芯片的提供者。
因为芯片层的AI运算处理能力，是AI落地终端的必要条件。
虽然在边缘化时代，AI的算力场景是多样化的，例如工业、医疗、娱乐等，但其中最重要的“七寸”，仍然是在用户量最多的手机端。
谁若是能围绕手机端的大模型，形成一套从设计、生产、到软件生态一体化的完整体系，谁就将成为新一代的巨头。
在这方面，身为行业龙头的高通，早已开始了提前布局。
目前，搭载骁龙平台的已发布XR终端已经超过65款，其中Meta、PICO等头部厂商的旗舰产品均采用的是高通芯片。
第二个方向的巨头，就是能为行业提供全套解决方案的玩家。
毕竟AI在终端侧的落地，需要的不仅是硬件，还有软件端的优化。
在同样的硬件基础上，谁的AI引擎能比其他竞品具有更高的效能，能更快地完成计算，谁就将在软件栈方面更具优势。
而要想实现这点，就必须在大模型的量化、压缩、条件计算、神经网络架构搜索和编译方面进行突破，在不牺牲太多精度的前提下对AI模型进行缩减。
手机上10亿参数大模型生成的图片
因此，谁能在大模型的压缩、小型化技术上取得突破，谁就能率先构建起自身基于终端的软件生态。
综上所述，大模型在手机端的落地，不仅仅是AI真正具备“肢体”，进入人类生活的开始，也是行业发生颠覆，新老巨头进行更替的时刻。
在这样的时代，变革的风暴远比我们想象的要猛烈。
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