AI大モデルがスマートフォンメーカーの新たな戦場となる

ビジネスの世界で輝いているように見える機会は、しばしば人々を束縛する足枷となる可能性があります。

最近、世界的な半導体大手クアルコムはカリフォルニア州で約1258人を解雇する計画を立てており、その内訳はサンディエゴで1064人、サンタクララで194人です。この人事異動は12月13日から始まると予想されています。

クアルコムの先季度の決算報告は、この度の人員削減を示唆していました。スマートフォンチップはクアルコムの主要な収入源であり、半分以上を占めていますが、第3四半期の収入は前年同期比で21.6%減少しました。スマートフォン市場の飽和は、静かに上流のサプライチェーンの巨頭に影響を与えています。

2019年から、5G駆動のスマートフォンの交換熱潮はほぼ4年間続いています。しかし、CounterpointのアナリストであるPeter Richardsonは、2022年には世界のスマートフォンの交換サイクルが史上最長の43ヶ月に達したと指摘しています。

過去五年間、携帯電話業界は画期的な革新を求めてきました。しかし、市場のリーダーでさえも驚くべき新機能を発表するのが難しいとき、他のメーカーが市場の地位を維持することはさらに困難です。ますます多くの消費者が新しい携帯電話に交換する価値に疑問を抱き始めています。

専門家によれば、真の突破口はソフトウェア分野、特にAI大モデルに秘められた潜在能力にある可能性があります。現在、これらの潜在能力をどのように最大限に活用するかは不明ですが、国内のスマートフォン大手はAI大モデルをターゲットにし、新たな戦場を切り開こうとしています。

スマートフォン大手が大規模モデル分野で競争

国内のスマートフォンメーカーは次々と大規模モデルの熱潮を追い求めている。

8月14日、小米の年次発表会で自社のAI大モデルが紹介されました。この13億パラメータのモデルはC-EvalとCMMLUの2つのテストプラットフォームで優れたパフォーマンスを示しました。雷軍は、このモデルがスマートフォンで完璧に動作し、特定のシーンでは60億パラメータのクラウドモデルと匹敵することもあると述べました。

8月4日、余承東はHarmonyOS 4が「盤古大モデル」を融合することを発表しました。ファーウェイは大モデルを携帯電話システムに深く統合し、より高次元の融合を実現する計画です。

OPPOは最近、新しい"小布助手"の初回ベータテストを発表しました。この製品はAndesGPT大モデル技術に基づいています。AndesGPTは、OPPOの子会社である安第斯智能云チームによって開発された、ハイブリッドクラウドアーキテクチャに基づく生成型大規模言語モデルです。

vivoは11月1日に年次開発者会議を開催し、独自開発のAI大モデルと新しいオペレーティングシステムを発表します。vivoが構築したAI大モデルのマトリックスは、10億、100億、1000億の3つのパラメータレベルをカバーし、合計5つのモデルを提供し、多様なアプリケーションシーンに対応することを目指しています。

スマートフォン業界の主要ブランドが次々とAI大モデルの分野に参入しています。既存市場の激しい競争の中で、メーカーは新技術を活用して高級市場により競争力のあるイメージを作り上げたいと考えています。

業界の専門家は、AI機能の利点を強調することが主要なメーカーにとって重要な戦略であると考えており、これは高級製品へのユーザーの需要を刺激するだけでなく、製品価格の上昇を促し、ブランドにより高い利益をもたらすことができるとしています。今後2年間で、スマートフォンにおけるAIの革新が大爆発することが予想されています。

大規模モデルのモバイル端末への適用経路の収束

スマートフォンメーカーは、大型モデルをスマートフォン上で簡単に動作させると宣伝していますが、実際の操作では多くの課題に直面しています。

小米技術委員会AI実験室の大モデルチームの責任者である栾剣は、スマートフォンで大モデルを実行するにはプロセッサとメモリの要求が非常に高いと述べています。大モデルが過剰に作業メモリを占有すると、他のアプリケーションに制限がかかり、最悪の場合、スマートフォンが応答しなくなったり、フリーズしたりする可能性があります。

計算能力も重要です。もし1文字の生成に数秒かかると、ユーザー体験は大きく損なわれます。人々の平均的な読書速度が1秒あたり約十数漢字であることを考慮すると、モデルの生成速度はこのレベルをはるかに超えていなければなりません。

消費電力の問題も無視できません。高負荷の下で計算チップは携帯電話を急速に加熱し、長時間の運用はバッテリーの持続時間に深刻な影響を与えます。

したがって、スマートフォンの大規模モデルの真の課題は、処理速度、熱放散、バッテリーの持続時間の間でバランスを見つけることです。業界の焦点は依然としてエッジクラウド協調ソリューションにあります。

メディアテックはOPPOおよびvivoと提携し、エッジ側の大規模モデルの軽量化デプロイメントソリューションを共同開発しました。エッジ側の大規模モデルの利点は、より迅速な応答速度とより高いデータセキュリティです。

しかし、モバイル端末だけではすべての問題を解決することはできません。小米は、エッジとクラウドの組み合わせ戦略を引き続き採用すると述べています。vivoも似たような方法を採用する可能性があり、問題の複雑さを評価してローカルで処理するか、クラウドに移行するかを決定します。

クラウドとローカルの大規模モデルを組み合わせることで、コストを節約するだけでなく、計算能力、パフォーマンス、エネルギー消費、プライバシー保護などの多くのニーズを満たすことができ、現在、スマートフォンとAI大規模モデルを統合するための最適な戦略の1つです。

メーカーの追随の背後にある潜在的な課題

業界の一部の人々は、スマートフォンで大規模モデルを運用しようとする試みを両刃の剣と見なしています。深く探求すると、実際の変化を求めるのではなく、場当たり的な短期的傾向が露呈することになります。

まず、「大モデル」の定義はまだあいまいです。小米のエッジモデルを例にとると、その13億のパラメータはGPT2の1.5Bパラメータに近いですが、これが「大モデル」と呼ぶに足るかどうかは依然として議論の余地があります。

業界の専門家は疑問を呈しています：モバイル端末での大規模モデルの実践は、技術の真の突破口ではなく、市場の短期的なトレンドに応えるためのものであると。もしスマートフォンが本当に大規模モデルを簡単に駆動できるのであれば、高性能グラフィックカードの存在意義は何なのでしょうか？

次に、携帯電話に適応するために、メーカーは剪定、蒸留、量子化などの戦略を通じてモデルを大幅に圧縮せざるを得ませんでした。例えば、vivoはパラメータを1750億から10億に減少させる可能性がありますが、このような操作が過度に強引であるかどうかは考える価値があります。

大モデルの価値はパラメータの数だけでなく、深層学習における「深さ」にもあります。大量のパラメータは、より多くの情報、知識、コンテキストのキャッチを意味します。千億パラメータモデルを数十億パラメータにカットする際には、必然的に元の学習の深さの一部を失うことになります。

小米がそのエッジモデルがクラウドモデルと同等であると主張しているにもかかわらず、詳細は無視できません。13億パラメータのエッジモデルは、千億パラメータのクラウドモデルと全面的に対抗することは難しく、特定のシナリオでのみ同等のパフォーマンスを発揮する可能性があります。

これらの観点から見ると、現在のスマートフォン上の大規模モデルの実現方法は、やや「行き過ぎ」に見える。一般ユーザーはAIがもたらす価値に関心があり、モデルのパラメータ数には関心がない。メーカーの試みは奨励されるべきだが、その真の目的と意義についても反省する必要がある。

さらに重要なのは、多くのスマートフォンメーカーがAI大モデルの応用を積極的に探求しているにもかかわらず、今後の道筋は依然として未知に満ちているということです。スマートフォン市場での次の"キラーアプリ"はまだ明らかにされていません。

現在、スマートフォンメーカーはAI大モデルの応用において「音声アシスタント」に過度に偏っているようです。この単一の方向性の追求は、果たして技術のホットトレンドに乗っかるだけで、実際のユーザーのニーズを真剣に考慮しているのではないのでしょうか？

要するに、AI大モデルのスマートフォン分野における本格的な普及はまだ始まったばかりです。現在の取り組みは探求の旅の始まりに過ぎません。