Les grands modèles d'IA deviennent un nouveau champ de bataille pour les fabricants de smartphones, des inquiétudes sous-jacentes existent derrière le suivi des fabricants.
Les grands modèles d'IA deviennent le nouveau champ de bataille des fabricants de smartphones
Les opportunités qui semblent brillantes dans le monde des affaires peuvent souvent devenir des chaînes qui entravent les gens.
Récemment, le géant mondial des semi-conducteurs Qualcomm prévoit de licencier environ 1258 personnes en Californie, dont 1064 à San Diego et 194 à Santa Clara. Ce changement de personnel devrait commencer le 13 décembre.
Le rapport financier de Qualcomm du trimestre dernier a déjà laissé entendre cette vague de licenciements. Les puces pour smartphones, en tant que principale source de revenus de Qualcomm, représentent plus de la moitié de son chiffre d'affaires, mais les revenus du troisième trimestre ont chuté de 21,6 % par rapport à l'année précédente. Le marché des smartphones saturé commence à affecter discrètement les géants de la chaîne d'approvisionnement en amont.
Depuis 2019, la frénésie de remplacement des smartphones alimentée par la 5G dure depuis près de quatre ans. Cependant, l'analyste de Counterpoint, Peter Richardson, a souligné qu'en 2022, le cycle de remplacement des smartphones dans le monde a atteint un record historique de 43 mois.
Au cours des cinq dernières années, l'industrie du mobile a cherché des innovations révolutionnaires. Mais lorsque même les leaders du marché ont du mal à lancer de nouvelles fonctionnalités impressionnantes, il est encore plus difficile pour d'autres fabricants de maintenir leur position sur le marché. De plus en plus de consommateurs commencent à remettre en question la valeur de changer de téléphone.
Des experts estiment que le véritable point de rupture pourrait se situer dans le domaine des logiciels, en particulier dans le potentiel contenu dans les grands modèles d'IA. Bien qu'il ne soit pas encore clair comment tirer pleinement parti de ce potentiel, les géants chinois du téléphone ont déjà ciblé les grands modèles d'IA, tentant d'ouvrir un nouveau front.
Les géants du mobile rivalisent dans le domaine des grands modèles
Les fabricants de téléphones mobiles nationaux poursuivent tous la tendance des grands modèles.
Le 14 août, lors de la conférence annuelle de Xiaomi, un grand modèle d'IA a été présenté. Ce modèle de 1,3 milliard de paramètres a excellé sur deux plateformes de test, C-Eval et CMMLU. Lei Jun a déclaré que ce modèle fonctionne parfaitement sur les téléphones, et dans certains cas, il peut même rivaliser avec des modèles cloud de 6 milliards de paramètres.
Le 4 août, Yu Chengdong a annoncé que HarmonyOS 4 intégrera le "modèle de Pangu". Huawei prévoit d'intégrer profondément ce grand modèle dans le système de téléphone, réalisant une fusion de niveau supérieur.
OPPO a récemment annoncé le lancement de la première phase de test public de la nouvelle version de "Xiao Bu Assistant", un produit basé sur la technologie du grand modèle AndesGPT. AndesGPT est un modèle de langage génératif basé sur une architecture de cloud hybride, développé par l'équipe Andes Intelligent Cloud d'OPPO.
vivo tiendra sa conférence annuelle des développeurs le 1er novembre, où seront révélés son modèle AI auto-développé et son nouveau système d'exploitation. La matrice de modèles AI créée par vivo couvre trois niveaux de paramètres : un milliard, dix milliards et cent milliards, avec un total de cinq modèles, visant à répondre à des scénarios d'application diversifiés.
Les grandes marques de l'industrie des smartphones se lancent successivement dans le domaine des modèles AI. Dans un marché saturé en forte concurrence, les fabricants espèrent utiliser de nouvelles technologies pour façonner une image plus compétitive sur le marché haut de gamme.
Les professionnels du secteur estiment que souligner les avantages des fonctionnalités de l'IA est une stratégie importante pour les principaux fabricants, car cela peut non seulement stimuler la demande des utilisateurs pour des produits haut de gamme, mais aussi entraîner une augmentation des prix des produits, créant ainsi des bénéfices plus élevés pour la marque. On s'attend à ce que les deux prochaines années connaissent une explosion d'innovations en matière d'IA dans les smartphones.
Chemin d'implémentation des grands modèles sur mobile convergent
Bien que les fabricants de téléphones mobiles annoncent qu'il est facile d'exécuter de grands modèles sur les téléphones, la réalité présente de nombreux défis.
Luan Jian, responsable de l'équipe de grands modèles du laboratoire d'IA du comité technique de Xiaomi, a déclaré que faire fonctionner de grands modèles sur un téléphone nécessite des exigences élevées en matière de processeur et de mémoire. Une utilisation excessive de la mémoire de travail par de grands modèles peut limiter d'autres applications, voire provoquer un non-réponse ou un gel du téléphone.
La puissance de calcul est également essentielle. Si la génération d'un caractère prend plusieurs secondes, l'expérience utilisateur sera considérablement affectée. Étant donné que la vitesse de lecture moyenne des gens est d'environ une dizaine de caractères chinois par seconde, la vitesse de génération du modèle doit être bien supérieure à ce niveau.
Le problème de la consommation d'énergie ne doit également pas être négligé. Les puces de calcul sous forte charge peuvent entraîner une surchauffe rapide du téléphone, et un fonctionnement prolongé affectera gravement l'autonomie de la batterie.
Ainsi, le véritable défi des grands modèles sur mobile réside dans la recherche d'un équilibre entre la vitesse de traitement, le refroidissement et l'autonomie de la batterie. L'accent de l'industrie reste toujours sur les solutions de collaboration entre le terminal et le cloud.
MediaTek a conclu un partenariat avec OPPO et vivo pour développer conjointement des solutions de déploiement léger de grands modèles sur le côté terminal. L'avantage des grands modèles sur le côté terminal réside dans une vitesse de réponse plus rapide et une sécurité des données accrue.
Cependant, s'appuyer uniquement sur le mobile ne peut pas résoudre tous les problèmes. Xiaomi a déclaré qu'il continuerait à adopter une stratégie combinant le terminal et le cloud. Vivo pourrait également adopter une approche similaire, en décidant de traiter localement ou de transférer vers le cloud en fonction de la complexité des problèmes.
La combinaison de modèles de grande taille basés sur le cloud et locaux permet non seulement de réduire les coûts, mais aussi de répondre aux besoins des utilisateurs en matière de puissance de calcul, de performance, de consommation d'énergie et de protection de la vie privée. C'est actuellement l'une des stratégies privilégiées pour intégrer les téléphones mobiles et les modèles d'IA de grande taille.
Les défis potentiels derrière le suivi des fabricants
Certains professionnels considèrent les tentatives d'exécution de grands modèles sur mobile comme une épée à double tranchant. Un examen approfondi révèle inévitablement une tendance à la myopie, adaptée au contexte plutôt qu'un véritable désir de changement.
Tout d'abord, la définition de "grand modèle" reste floue. Prenons le modèle de bout en bout de Xiaomi comme exemple, avec ses 1,3 milliard de paramètres, qui est proche des 1,5 milliard de paramètres de GPT2, mais il reste un débat sur le fait de savoir si cela suffit à le qualifier de "grand modèle".
Des professionnels de l'industrie remettent en question : la pratique des grands modèles sur mobile est davantage destinée à répondre à une mode à court terme du marché, plutôt qu'à une véritable percée technologique. Si les téléphones pouvaient réellement faire fonctionner facilement de grands modèles, quel serait alors le sens de l'existence des cartes graphiques haute performance ?
Deuxièmement, pour s'adapter aux téléphones, les fabricants doivent considérablement compresser les modèles à l'aide de stratégies telles que l'élagage, la distillation et la quantification. Par exemple, vivo pourrait réduire les paramètres de 175 milliards à 1 milliard, ce qui soulève la question de savoir si cette opération est trop forcée.
La valeur des grands modèles ne réside pas seulement dans le nombre de paramètres, mais aussi dans la "profondeur" de l'apprentissage profond. Un grand nombre de paramètres signifie une plus grande capture d'informations, de connaissances et de contexte. Lorsque l'on réduit un modèle de centaines de milliards de paramètres à quelques dizaines de milliards de paramètres, on perd inévitablement une partie de la profondeur d'apprentissage originale.
Bien que Xiaomi prétende que son modèle côté terminal peut rivaliser avec le modèle cloud, les détails ne peuvent pas être ignorés. Un modèle côté terminal avec 1,3 milliard de paramètres a du mal à rivaliser avec un modèle cloud de 100 milliards de paramètres, et il peut ne performer de manière équivalente que dans des scénarios spécifiques.
Sous ces angles, il semble que la mise en œuvre des grands modèles sur les téléphones actuels soit quelque peu "exagérée". Les utilisateurs ordinaires se soucient davantage de la valeur que l'IA peut apporter, plutôt que du nombre de paramètres du modèle. Les tentatives des fabricants sont à encourager, mais il convient aussi de réfléchir à leur véritable objectif et signification.
Plus important encore, bien que de nombreux fabricants de téléphones mobiles explorent activement les applications des grands modèles d'IA, le chemin futur reste rempli d'incertitudes. La prochaine application "tueuse" sur le marché des smartphones reste à découvrir.
Actuellement, les fabricants de téléphones semblent accorder trop d'importance à l'application des grands modèles d'IA dans le "assistant vocal". Cette quête unidimensionnelle répond-elle simplement à une tendance technologique, plutôt qu'à un véritable besoin des utilisateurs ?
En bref, la véritable généralisation des grands modèles d'IA dans le domaine des smartphones en est encore à ses débuts. Les efforts actuels ne sont que le début d'un voyage d'exploration.
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MEVHunterZhang
· 07-18 23:44
On recommence à s'agiter~
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ChainDetective
· 07-17 23:40
On recommence à faire du marketing autour de l'IA, sigh.
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ForkItAll
· 07-16 08:33
Le concept de la friture est-il arrivé sur le mobile ?
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WealthCoffee
· 07-16 04:27
Le battage est supérieur à l'utilité.
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SorryRugPulled
· 07-16 04:16
pigeons prennent les gens pour des idiots à nouveau
Les grands modèles d'IA deviennent un nouveau champ de bataille pour les fabricants de smartphones, des inquiétudes sous-jacentes existent derrière le suivi des fabricants.
Les grands modèles d'IA deviennent le nouveau champ de bataille des fabricants de smartphones
Les opportunités qui semblent brillantes dans le monde des affaires peuvent souvent devenir des chaînes qui entravent les gens.
Récemment, le géant mondial des semi-conducteurs Qualcomm prévoit de licencier environ 1258 personnes en Californie, dont 1064 à San Diego et 194 à Santa Clara. Ce changement de personnel devrait commencer le 13 décembre.
Le rapport financier de Qualcomm du trimestre dernier a déjà laissé entendre cette vague de licenciements. Les puces pour smartphones, en tant que principale source de revenus de Qualcomm, représentent plus de la moitié de son chiffre d'affaires, mais les revenus du troisième trimestre ont chuté de 21,6 % par rapport à l'année précédente. Le marché des smartphones saturé commence à affecter discrètement les géants de la chaîne d'approvisionnement en amont.
Depuis 2019, la frénésie de remplacement des smartphones alimentée par la 5G dure depuis près de quatre ans. Cependant, l'analyste de Counterpoint, Peter Richardson, a souligné qu'en 2022, le cycle de remplacement des smartphones dans le monde a atteint un record historique de 43 mois.
Au cours des cinq dernières années, l'industrie du mobile a cherché des innovations révolutionnaires. Mais lorsque même les leaders du marché ont du mal à lancer de nouvelles fonctionnalités impressionnantes, il est encore plus difficile pour d'autres fabricants de maintenir leur position sur le marché. De plus en plus de consommateurs commencent à remettre en question la valeur de changer de téléphone.
Des experts estiment que le véritable point de rupture pourrait se situer dans le domaine des logiciels, en particulier dans le potentiel contenu dans les grands modèles d'IA. Bien qu'il ne soit pas encore clair comment tirer pleinement parti de ce potentiel, les géants chinois du téléphone ont déjà ciblé les grands modèles d'IA, tentant d'ouvrir un nouveau front.
Les géants du mobile rivalisent dans le domaine des grands modèles
Les fabricants de téléphones mobiles nationaux poursuivent tous la tendance des grands modèles.
Le 14 août, lors de la conférence annuelle de Xiaomi, un grand modèle d'IA a été présenté. Ce modèle de 1,3 milliard de paramètres a excellé sur deux plateformes de test, C-Eval et CMMLU. Lei Jun a déclaré que ce modèle fonctionne parfaitement sur les téléphones, et dans certains cas, il peut même rivaliser avec des modèles cloud de 6 milliards de paramètres.
Le 4 août, Yu Chengdong a annoncé que HarmonyOS 4 intégrera le "modèle de Pangu". Huawei prévoit d'intégrer profondément ce grand modèle dans le système de téléphone, réalisant une fusion de niveau supérieur.
OPPO a récemment annoncé le lancement de la première phase de test public de la nouvelle version de "Xiao Bu Assistant", un produit basé sur la technologie du grand modèle AndesGPT. AndesGPT est un modèle de langage génératif basé sur une architecture de cloud hybride, développé par l'équipe Andes Intelligent Cloud d'OPPO.
vivo tiendra sa conférence annuelle des développeurs le 1er novembre, où seront révélés son modèle AI auto-développé et son nouveau système d'exploitation. La matrice de modèles AI créée par vivo couvre trois niveaux de paramètres : un milliard, dix milliards et cent milliards, avec un total de cinq modèles, visant à répondre à des scénarios d'application diversifiés.
Les grandes marques de l'industrie des smartphones se lancent successivement dans le domaine des modèles AI. Dans un marché saturé en forte concurrence, les fabricants espèrent utiliser de nouvelles technologies pour façonner une image plus compétitive sur le marché haut de gamme.
Les professionnels du secteur estiment que souligner les avantages des fonctionnalités de l'IA est une stratégie importante pour les principaux fabricants, car cela peut non seulement stimuler la demande des utilisateurs pour des produits haut de gamme, mais aussi entraîner une augmentation des prix des produits, créant ainsi des bénéfices plus élevés pour la marque. On s'attend à ce que les deux prochaines années connaissent une explosion d'innovations en matière d'IA dans les smartphones.
Chemin d'implémentation des grands modèles sur mobile convergent
Bien que les fabricants de téléphones mobiles annoncent qu'il est facile d'exécuter de grands modèles sur les téléphones, la réalité présente de nombreux défis.
Luan Jian, responsable de l'équipe de grands modèles du laboratoire d'IA du comité technique de Xiaomi, a déclaré que faire fonctionner de grands modèles sur un téléphone nécessite des exigences élevées en matière de processeur et de mémoire. Une utilisation excessive de la mémoire de travail par de grands modèles peut limiter d'autres applications, voire provoquer un non-réponse ou un gel du téléphone.
La puissance de calcul est également essentielle. Si la génération d'un caractère prend plusieurs secondes, l'expérience utilisateur sera considérablement affectée. Étant donné que la vitesse de lecture moyenne des gens est d'environ une dizaine de caractères chinois par seconde, la vitesse de génération du modèle doit être bien supérieure à ce niveau.
Le problème de la consommation d'énergie ne doit également pas être négligé. Les puces de calcul sous forte charge peuvent entraîner une surchauffe rapide du téléphone, et un fonctionnement prolongé affectera gravement l'autonomie de la batterie.
Ainsi, le véritable défi des grands modèles sur mobile réside dans la recherche d'un équilibre entre la vitesse de traitement, le refroidissement et l'autonomie de la batterie. L'accent de l'industrie reste toujours sur les solutions de collaboration entre le terminal et le cloud.
MediaTek a conclu un partenariat avec OPPO et vivo pour développer conjointement des solutions de déploiement léger de grands modèles sur le côté terminal. L'avantage des grands modèles sur le côté terminal réside dans une vitesse de réponse plus rapide et une sécurité des données accrue.
Cependant, s'appuyer uniquement sur le mobile ne peut pas résoudre tous les problèmes. Xiaomi a déclaré qu'il continuerait à adopter une stratégie combinant le terminal et le cloud. Vivo pourrait également adopter une approche similaire, en décidant de traiter localement ou de transférer vers le cloud en fonction de la complexité des problèmes.
La combinaison de modèles de grande taille basés sur le cloud et locaux permet non seulement de réduire les coûts, mais aussi de répondre aux besoins des utilisateurs en matière de puissance de calcul, de performance, de consommation d'énergie et de protection de la vie privée. C'est actuellement l'une des stratégies privilégiées pour intégrer les téléphones mobiles et les modèles d'IA de grande taille.
Les défis potentiels derrière le suivi des fabricants
Certains professionnels considèrent les tentatives d'exécution de grands modèles sur mobile comme une épée à double tranchant. Un examen approfondi révèle inévitablement une tendance à la myopie, adaptée au contexte plutôt qu'un véritable désir de changement.
Tout d'abord, la définition de "grand modèle" reste floue. Prenons le modèle de bout en bout de Xiaomi comme exemple, avec ses 1,3 milliard de paramètres, qui est proche des 1,5 milliard de paramètres de GPT2, mais il reste un débat sur le fait de savoir si cela suffit à le qualifier de "grand modèle".
Des professionnels de l'industrie remettent en question : la pratique des grands modèles sur mobile est davantage destinée à répondre à une mode à court terme du marché, plutôt qu'à une véritable percée technologique. Si les téléphones pouvaient réellement faire fonctionner facilement de grands modèles, quel serait alors le sens de l'existence des cartes graphiques haute performance ?
Deuxièmement, pour s'adapter aux téléphones, les fabricants doivent considérablement compresser les modèles à l'aide de stratégies telles que l'élagage, la distillation et la quantification. Par exemple, vivo pourrait réduire les paramètres de 175 milliards à 1 milliard, ce qui soulève la question de savoir si cette opération est trop forcée.
La valeur des grands modèles ne réside pas seulement dans le nombre de paramètres, mais aussi dans la "profondeur" de l'apprentissage profond. Un grand nombre de paramètres signifie une plus grande capture d'informations, de connaissances et de contexte. Lorsque l'on réduit un modèle de centaines de milliards de paramètres à quelques dizaines de milliards de paramètres, on perd inévitablement une partie de la profondeur d'apprentissage originale.
Bien que Xiaomi prétende que son modèle côté terminal peut rivaliser avec le modèle cloud, les détails ne peuvent pas être ignorés. Un modèle côté terminal avec 1,3 milliard de paramètres a du mal à rivaliser avec un modèle cloud de 100 milliards de paramètres, et il peut ne performer de manière équivalente que dans des scénarios spécifiques.
Sous ces angles, il semble que la mise en œuvre des grands modèles sur les téléphones actuels soit quelque peu "exagérée". Les utilisateurs ordinaires se soucient davantage de la valeur que l'IA peut apporter, plutôt que du nombre de paramètres du modèle. Les tentatives des fabricants sont à encourager, mais il convient aussi de réfléchir à leur véritable objectif et signification.
Plus important encore, bien que de nombreux fabricants de téléphones mobiles explorent activement les applications des grands modèles d'IA, le chemin futur reste rempli d'incertitudes. La prochaine application "tueuse" sur le marché des smartphones reste à découvrir.
Actuellement, les fabricants de téléphones semblent accorder trop d'importance à l'application des grands modèles d'IA dans le "assistant vocal". Cette quête unidimensionnelle répond-elle simplement à une tendance technologique, plutôt qu'à un véritable besoin des utilisateurs ?
En bref, la véritable généralisation des grands modèles d'IA dans le domaine des smartphones en est encore à ses débuts. Les efforts actuels ne sont que le début d'un voyage d'exploration.