نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة تصبح ساحة معركة جديدة لمصنعي الهواتف المحمولة
الفرص التي تبدو متألقة في عالم الأعمال قد تصبح في كثير من الأحيان قيودًا تقيد الناس.
مؤخراً، تخطط شركة كوالكوم، عملاق الرقائق العالمي، لخفض عدد الموظفين بنحو 1258 شخصًا في كاليفورنيا، منهم 1064 في سان دييغو و194 في سانتا كلارا. من المتوقع أن تبدأ هذه التغييرات في 13 ديسمبر.
أشارت تقارير الأرباح ربع السنوية لشركة كوالكوم إلى هذا التسريح. تشكل رقائق الهواتف المحمولة المصدر الرئيسي لإيرادات كوالكوم، حيث تمثل أكثر من نصف الإيرادات، لكن إيرادات الربع الثالث انخفضت بنسبة 21.6% مقارنة بالعام الماضي. السوق للهواتف الذكية مشبعة وتؤثر بهدوء على عمالقة سلسلة التوريد.
منذ عام 2019، استمرت موجة استبدال الهواتف المدفوعة بتقنية 5G لمدة تقارب الأربع سنوات. ومع ذلك، أشار المحلل في Counterpoint، بيتر ريتشاردسون، إلى أن دورة استبدال الهواتف العالمية قد بلغت في عام 2022 أطول فترة لها على الإطلاق وهي 43 شهرًا.
على مدى السنوات الخمس الماضية، كان قطاع الهواتف المحمولة يسعى لتحقيق ابتكارات رائدة. ولكن عندما يجد حتى قادة السوق صعوبة في تقديم ميزات جديدة مدهشة، يصبح من الصعب على الشركات الأخرى الحفاظ على مكانتها في السوق. بدأ عدد متزايد من المستهلكين في التشكيك في قيمة استبدال هواتفهم الجديدة.
يعتقد بعض الخبراء أن نقطة الاختراق الحقيقية قد تكون في مجال البرمجيات، خاصةً في الإمكانات التي تحتوي عليها نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة. على الرغم من أنه لا يزال غير واضح كيف يمكن الاستفادة الكاملة من هذه الإمكانات، إلا أن عمالقة الهواتف المحمولة المحليين قد استهدفوا نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، في محاولة لفتح ساحة جديدة.
تنافس عمالقة الهواتف المحمولة في مجال النماذج الكبيرة
تسعى شركات الهواتف المحمولة المحلية إلى اللحاق بركب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة.
في 14 أغسطس، عرضت شركة شاومي نموذجها الكبير للذكاء الاصطناعي في مؤتمرها السنوي. قدم هذا النموذج الذي يحتوي على 1.3 مليار معلمة أداءً ممتازًا على منصتي الاختبار C-Eval وCMMLU. وأشار لي جون إلى أن هذا النموذج يعمل بشكل مثالي على الهواتف المحمولة، ويمكنه في بعض السيناريوهات أن ينافس نموذج السحابة الذي يحتوي على 6 مليارات معلمة.
في 4 أغسطس، أعلن يو تشينغ دونغ أن HarmonyOS 4 سيتكامل مع "نموذج بانغو الكبير". تخطط هواوي لدمج النموذج الكبير بعمق في نظام الهاتف المحمول لتحقيق تكامل على مستوى أعلى.
أعلنت OPPO مؤخرًا عن بدء الجولة الأولى من الاختبار العام لنسخة "مساعد شياوبو" الجديدة، وهو منتج يعتمد على تقنية نموذج AndesGPT الكبير. AndesGPT هو نموذج لغة كبير توليدي يعتمد على بنية سحابية مختلطة، تم تطويره بواسطة فريق السحابة الذكية أنديس التابع لـ OPPO.
تعتزم شركة vivo عقد مؤتمرها السنوي للمطورين في الأول من نوفمبر، حيث ستكشف عن نموذج الذكاء الاصطناعي الذي طورته داخليًا ونظام التشغيل الجديد. تغطي مصفوفة نماذج الذكاء الاصطناعي التي أنشأتها vivo ثلاثة مستويات من المعلمات: مليار، مئة مليار، وألف مليار، مع خمسة نماذج تهدف إلى تلبية سيناريوهات التطبيق المتنوعة.
تسعى العلامات التجارية الكبرى في صناعة الهواتف المحمولة للدخول في مجال نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة. في ظل المنافسة الشديدة في السوق الحالي، تأمل الشركات في استخدام التكنولوجيا الجديدة لتشكيل صورة أكثر تنافسية في السوق الراقية.
يعتقد المتخصصون في الصناعة أن التأكيد على مزايا وظائف الذكاء الاصطناعي هو استراتيجية مهمة لكل الشركات الكبرى، حيث يمكن أن يحفز ذلك الطلب على المنتجات عالية الجودة، ويؤدي أيضًا إلى ارتفاع أسعار المنتجات، مما يخلق أرباحًا أعلى للعلامات التجارية. من المتوقع أن نشهد انفجارًا كبيرًا في الابتكارات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في الهواتف خلال العامين القادمين.
مسار تنفيذ النماذج الكبيرة على الهواتف المحمولة يتجه نحو التشابه
على الرغم من أن الشركات المصنعة للهواتف تروج لتشغيل نماذج كبيرة على الهواتف بسهولة، إلا أن العملية تواجه العديد من التحديات.
قال لوان جيان، رئيس فريق نماذج الذكاء الاصطناعي في مختبر لجنة التكنولوجيا بشركة شياومي، إن تشغيل النماذج الكبيرة على الهواتف المحمولة يتطلب متطلبات عالية من المعالج والذاكرة. قد يؤدي استخدام النماذج الكبيرة لكثير من الذاكرة العاملة إلى تقييد التطبيقات الأخرى، بل وقد يتسبب في عدم استجابة الهاتف أو تجميده.
تعتبر القدرة الحاسوبية أيضًا أمرًا حيويًا. إذا استغرق إنشاء حرف عدة ثوانٍ، ستتأثر تجربة المستخدم بشكل كبير. نظرًا لأن متوسط سرعة قراءة الناس حوالي عشرة أحرف صينية في الثانية، يجب أن تكون سرعة توليد النموذج أعلى بكثير من هذا المستوى.
مسألة استهلاك الطاقة لا يمكن تجاهلها أيضًا. تحت الحمل العالي، ستؤدي شرائح المعالجة إلى سخونة الهاتف بسرعة، وستؤثر العمليات الطويلة بشكل خطير على عمر البطارية.
لذلك، التحدي الحقيقي لنماذج الهواتف المحمولة يكمن في كيفية تحقيق التوازن بين سرعة المعالجة، والتبريد، وعمر البطارية. لا يزال التركيز في الصناعة على حلول التعاون بين الأطراف السحابية.
تعاونت ميدياتك مع أوبو وفيفو لتطوير خطة نشر خفيفة للنماذج الكبيرة على جانب العميل. تتمثل مزايا النماذج الكبيرة على جانب العميل في سرعة استجابة أسرع وأمان بيانات أعلى.
ومع ذلك، لا يمكن الاعتماد فقط على الهواتف المحمولة لحل جميع المشاكل. قالت شياومي إنها ستواصل اعتماد استراتيجية الدمج بين الطرف والسحابة. وقد تتبنى فيفو أيضًا طريقة مماثلة، من خلال تقييم تعقيد المشكلة لتحديد ما إذا كان سيتم معالجتها محليًا أو نقلها إلى السحابة.
إن دمج النماذج الكبيرة في السحابة والمحلية لا يساعد فقط في خفض التكاليف، ولكنه يلبي أيضًا احتياجات المستخدمين من حيث القدرة الحاسوبية والأداء واستهلاك الطاقة وحماية الخصوصية، وهو أحد الاستراتيجيات المفضلة حاليًا لدمج الهواتف الذكية والنماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي.
التحديات المحتملة وراء تقليد الشركات
يرى بعض المهنيين أن محاولة تشغيل نماذج كبيرة على الهواتف المحمولة هي سلاح ذو حدين. بعد التعمق في البحث، لا بد أن يظهر ميل قصير النظر يسعى إلى التكيف بدلاً من التغيير الحقيقي.
أولاً، لا يزال تعريف "النموذج الكبير" غامضًا. على سبيل المثال، تتشابه نموذج الطرفية الخاص بشركة شياومي مع 1.3 مليار معلمة مع 1.5 مليار من GPT2، لكن ما إذا كان هذا يكفي لتسميته "نموذجًا كبيرًا" لا يزال محل جدل.
يُش疑 بعض المتخصصين في الصناعة: إن تطبيق نماذج كبيرة على الهواتف المحمولة هو أكثر لتلبية الاتجاهات القصيرة الأجل في السوق، وليس بسبب تقدم حقيقي في التكنولوجيا. إذا كان بإمكان الهواتف المحمولة حقًا تشغيل نماذج كبيرة بسهولة، فما معنى وجود بطاقات الرسوم عالية الأداء؟
ثانياً، من أجل التكيف مع الهواتف المحمولة، كان على الشركات المصنعة أن تضغط بشكل كبير على النماذج من خلال استراتيجيات مثل القص والتقطير والتكميم. على سبيل المثال، قد تقوم شركة vivo بخفض عدد المعلمات من 175 مليار إلى مليار واحد، مما يجعل هذا الإجراء موضع تساؤل.
قيمة النموذج الكبير لا تكمن فقط في عدد المعلمات، بل تكمن أيضًا في "العمق" في التعلم العميق. يعني عدد المعلمات الكبير التقاط المزيد من المعلومات والمعرفة والسياقات. عند تقليص نموذج يحتوي على مئات المليارات من المعلمات إلى عشرات المليارات، من المؤكد أن بعض العمق التعلمي الأصلي سيفقد.
على الرغم من أن شيومي تدعي أن نموذجها الطرفي يمكن مقارنته بالنموذج السحابي، إلا أن التفاصيل لا يمكن تجاهلها. من الصعب على نموذج الطرف الذي يحتوي على 1.3 مليار معلمة أن ينافس بشكل كامل النموذج السحابي الذي يحتوي على تريليونات من المعلمات، وقد يظهر فقط أداءً متساويًا في سيناريوهات معينة.
من هذه الزوايا، يبدو أن طريقة تطبيق النماذج الكبيرة على الهواتف الحالية تتجاوز الحدود. يهتم المستخدمون العاديون أكثر بالقيمة التي يمكن أن تجلبها الذكاء الاصطناعي، بدلاً من عدد معلمات النموذج. إن محاولات الشركات تستحق التشجيع، ولكن ينبغي أيضاً التفكير في الغرض والمعنى الحقيقيين منها.
الأهم من ذلك، على الرغم من أن العديد من شركات تصنيع الهواتف المحمولة تستكشف بنشاط تطبيقات نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، إلا أن الطريق نحو المستقبل لا يزال مليئًا بالجهل. لا يزال التطبيق "القاتل" التالي في سوق الهواتف الذكية غير معروف.
يبدو أن الشركات المصنعة للهواتف المحمولة تركز بشكل مفرط على استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي في "المساعدات الصوتية". هل هذا السعي في اتجاه واحد مجرد تلبية للاتجاهات الساخنة في التكنولوجيا، وليس ناتجًا عن اعتبار احتياجات المستخدمين الفعلية؟
باختصار، لا يزال الانتشار الحقيقي لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في مجال الهواتف المحمولة في مراحله الأولى. الجهود الحالية ليست سوى بداية رحلة الاستكشاف.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة ساحة جديدة لصناعة الهواتف المحمولة، وهناك مخاوف خلف تقليد الشركات.
نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة تصبح ساحة معركة جديدة لمصنعي الهواتف المحمولة
الفرص التي تبدو متألقة في عالم الأعمال قد تصبح في كثير من الأحيان قيودًا تقيد الناس.
مؤخراً، تخطط شركة كوالكوم، عملاق الرقائق العالمي، لخفض عدد الموظفين بنحو 1258 شخصًا في كاليفورنيا، منهم 1064 في سان دييغو و194 في سانتا كلارا. من المتوقع أن تبدأ هذه التغييرات في 13 ديسمبر.
أشارت تقارير الأرباح ربع السنوية لشركة كوالكوم إلى هذا التسريح. تشكل رقائق الهواتف المحمولة المصدر الرئيسي لإيرادات كوالكوم، حيث تمثل أكثر من نصف الإيرادات، لكن إيرادات الربع الثالث انخفضت بنسبة 21.6% مقارنة بالعام الماضي. السوق للهواتف الذكية مشبعة وتؤثر بهدوء على عمالقة سلسلة التوريد.
منذ عام 2019، استمرت موجة استبدال الهواتف المدفوعة بتقنية 5G لمدة تقارب الأربع سنوات. ومع ذلك، أشار المحلل في Counterpoint، بيتر ريتشاردسون، إلى أن دورة استبدال الهواتف العالمية قد بلغت في عام 2022 أطول فترة لها على الإطلاق وهي 43 شهرًا.
على مدى السنوات الخمس الماضية، كان قطاع الهواتف المحمولة يسعى لتحقيق ابتكارات رائدة. ولكن عندما يجد حتى قادة السوق صعوبة في تقديم ميزات جديدة مدهشة، يصبح من الصعب على الشركات الأخرى الحفاظ على مكانتها في السوق. بدأ عدد متزايد من المستهلكين في التشكيك في قيمة استبدال هواتفهم الجديدة.
يعتقد بعض الخبراء أن نقطة الاختراق الحقيقية قد تكون في مجال البرمجيات، خاصةً في الإمكانات التي تحتوي عليها نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة. على الرغم من أنه لا يزال غير واضح كيف يمكن الاستفادة الكاملة من هذه الإمكانات، إلا أن عمالقة الهواتف المحمولة المحليين قد استهدفوا نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، في محاولة لفتح ساحة جديدة.
تنافس عمالقة الهواتف المحمولة في مجال النماذج الكبيرة
تسعى شركات الهواتف المحمولة المحلية إلى اللحاق بركب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة.
في 14 أغسطس، عرضت شركة شاومي نموذجها الكبير للذكاء الاصطناعي في مؤتمرها السنوي. قدم هذا النموذج الذي يحتوي على 1.3 مليار معلمة أداءً ممتازًا على منصتي الاختبار C-Eval وCMMLU. وأشار لي جون إلى أن هذا النموذج يعمل بشكل مثالي على الهواتف المحمولة، ويمكنه في بعض السيناريوهات أن ينافس نموذج السحابة الذي يحتوي على 6 مليارات معلمة.
في 4 أغسطس، أعلن يو تشينغ دونغ أن HarmonyOS 4 سيتكامل مع "نموذج بانغو الكبير". تخطط هواوي لدمج النموذج الكبير بعمق في نظام الهاتف المحمول لتحقيق تكامل على مستوى أعلى.
أعلنت OPPO مؤخرًا عن بدء الجولة الأولى من الاختبار العام لنسخة "مساعد شياوبو" الجديدة، وهو منتج يعتمد على تقنية نموذج AndesGPT الكبير. AndesGPT هو نموذج لغة كبير توليدي يعتمد على بنية سحابية مختلطة، تم تطويره بواسطة فريق السحابة الذكية أنديس التابع لـ OPPO.
تعتزم شركة vivo عقد مؤتمرها السنوي للمطورين في الأول من نوفمبر، حيث ستكشف عن نموذج الذكاء الاصطناعي الذي طورته داخليًا ونظام التشغيل الجديد. تغطي مصفوفة نماذج الذكاء الاصطناعي التي أنشأتها vivo ثلاثة مستويات من المعلمات: مليار، مئة مليار، وألف مليار، مع خمسة نماذج تهدف إلى تلبية سيناريوهات التطبيق المتنوعة.
تسعى العلامات التجارية الكبرى في صناعة الهواتف المحمولة للدخول في مجال نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة. في ظل المنافسة الشديدة في السوق الحالي، تأمل الشركات في استخدام التكنولوجيا الجديدة لتشكيل صورة أكثر تنافسية في السوق الراقية.
يعتقد المتخصصون في الصناعة أن التأكيد على مزايا وظائف الذكاء الاصطناعي هو استراتيجية مهمة لكل الشركات الكبرى، حيث يمكن أن يحفز ذلك الطلب على المنتجات عالية الجودة، ويؤدي أيضًا إلى ارتفاع أسعار المنتجات، مما يخلق أرباحًا أعلى للعلامات التجارية. من المتوقع أن نشهد انفجارًا كبيرًا في الابتكارات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في الهواتف خلال العامين القادمين.
مسار تنفيذ النماذج الكبيرة على الهواتف المحمولة يتجه نحو التشابه
على الرغم من أن الشركات المصنعة للهواتف تروج لتشغيل نماذج كبيرة على الهواتف بسهولة، إلا أن العملية تواجه العديد من التحديات.
قال لوان جيان، رئيس فريق نماذج الذكاء الاصطناعي في مختبر لجنة التكنولوجيا بشركة شياومي، إن تشغيل النماذج الكبيرة على الهواتف المحمولة يتطلب متطلبات عالية من المعالج والذاكرة. قد يؤدي استخدام النماذج الكبيرة لكثير من الذاكرة العاملة إلى تقييد التطبيقات الأخرى، بل وقد يتسبب في عدم استجابة الهاتف أو تجميده.
تعتبر القدرة الحاسوبية أيضًا أمرًا حيويًا. إذا استغرق إنشاء حرف عدة ثوانٍ، ستتأثر تجربة المستخدم بشكل كبير. نظرًا لأن متوسط سرعة قراءة الناس حوالي عشرة أحرف صينية في الثانية، يجب أن تكون سرعة توليد النموذج أعلى بكثير من هذا المستوى.
مسألة استهلاك الطاقة لا يمكن تجاهلها أيضًا. تحت الحمل العالي، ستؤدي شرائح المعالجة إلى سخونة الهاتف بسرعة، وستؤثر العمليات الطويلة بشكل خطير على عمر البطارية.
لذلك، التحدي الحقيقي لنماذج الهواتف المحمولة يكمن في كيفية تحقيق التوازن بين سرعة المعالجة، والتبريد، وعمر البطارية. لا يزال التركيز في الصناعة على حلول التعاون بين الأطراف السحابية.
تعاونت ميدياتك مع أوبو وفيفو لتطوير خطة نشر خفيفة للنماذج الكبيرة على جانب العميل. تتمثل مزايا النماذج الكبيرة على جانب العميل في سرعة استجابة أسرع وأمان بيانات أعلى.
ومع ذلك، لا يمكن الاعتماد فقط على الهواتف المحمولة لحل جميع المشاكل. قالت شياومي إنها ستواصل اعتماد استراتيجية الدمج بين الطرف والسحابة. وقد تتبنى فيفو أيضًا طريقة مماثلة، من خلال تقييم تعقيد المشكلة لتحديد ما إذا كان سيتم معالجتها محليًا أو نقلها إلى السحابة.
إن دمج النماذج الكبيرة في السحابة والمحلية لا يساعد فقط في خفض التكاليف، ولكنه يلبي أيضًا احتياجات المستخدمين من حيث القدرة الحاسوبية والأداء واستهلاك الطاقة وحماية الخصوصية، وهو أحد الاستراتيجيات المفضلة حاليًا لدمج الهواتف الذكية والنماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي.
التحديات المحتملة وراء تقليد الشركات
يرى بعض المهنيين أن محاولة تشغيل نماذج كبيرة على الهواتف المحمولة هي سلاح ذو حدين. بعد التعمق في البحث، لا بد أن يظهر ميل قصير النظر يسعى إلى التكيف بدلاً من التغيير الحقيقي.
أولاً، لا يزال تعريف "النموذج الكبير" غامضًا. على سبيل المثال، تتشابه نموذج الطرفية الخاص بشركة شياومي مع 1.3 مليار معلمة مع 1.5 مليار من GPT2، لكن ما إذا كان هذا يكفي لتسميته "نموذجًا كبيرًا" لا يزال محل جدل.
يُش疑 بعض المتخصصين في الصناعة: إن تطبيق نماذج كبيرة على الهواتف المحمولة هو أكثر لتلبية الاتجاهات القصيرة الأجل في السوق، وليس بسبب تقدم حقيقي في التكنولوجيا. إذا كان بإمكان الهواتف المحمولة حقًا تشغيل نماذج كبيرة بسهولة، فما معنى وجود بطاقات الرسوم عالية الأداء؟
ثانياً، من أجل التكيف مع الهواتف المحمولة، كان على الشركات المصنعة أن تضغط بشكل كبير على النماذج من خلال استراتيجيات مثل القص والتقطير والتكميم. على سبيل المثال، قد تقوم شركة vivo بخفض عدد المعلمات من 175 مليار إلى مليار واحد، مما يجعل هذا الإجراء موضع تساؤل.
قيمة النموذج الكبير لا تكمن فقط في عدد المعلمات، بل تكمن أيضًا في "العمق" في التعلم العميق. يعني عدد المعلمات الكبير التقاط المزيد من المعلومات والمعرفة والسياقات. عند تقليص نموذج يحتوي على مئات المليارات من المعلمات إلى عشرات المليارات، من المؤكد أن بعض العمق التعلمي الأصلي سيفقد.
على الرغم من أن شيومي تدعي أن نموذجها الطرفي يمكن مقارنته بالنموذج السحابي، إلا أن التفاصيل لا يمكن تجاهلها. من الصعب على نموذج الطرف الذي يحتوي على 1.3 مليار معلمة أن ينافس بشكل كامل النموذج السحابي الذي يحتوي على تريليونات من المعلمات، وقد يظهر فقط أداءً متساويًا في سيناريوهات معينة.
من هذه الزوايا، يبدو أن طريقة تطبيق النماذج الكبيرة على الهواتف الحالية تتجاوز الحدود. يهتم المستخدمون العاديون أكثر بالقيمة التي يمكن أن تجلبها الذكاء الاصطناعي، بدلاً من عدد معلمات النموذج. إن محاولات الشركات تستحق التشجيع، ولكن ينبغي أيضاً التفكير في الغرض والمعنى الحقيقيين منها.
الأهم من ذلك، على الرغم من أن العديد من شركات تصنيع الهواتف المحمولة تستكشف بنشاط تطبيقات نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، إلا أن الطريق نحو المستقبل لا يزال مليئًا بالجهل. لا يزال التطبيق "القاتل" التالي في سوق الهواتف الذكية غير معروف.
يبدو أن الشركات المصنعة للهواتف المحمولة تركز بشكل مفرط على استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي في "المساعدات الصوتية". هل هذا السعي في اتجاه واحد مجرد تلبية للاتجاهات الساخنة في التكنولوجيا، وليس ناتجًا عن اعتبار احتياجات المستخدمين الفعلية؟
باختصار، لا يزال الانتشار الحقيقي لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في مجال الهواتف المحمولة في مراحله الأولى. الجهود الحالية ليست سوى بداية رحلة الاستكشاف.