Искусственный интеллект становится новым полем битвы для производителей смартфонов
Сияющие возможности в мире бизнеса часто могут стать оковами, сковывающими людей.
В последнее время глобальный чиповый гигант Qualcomm планирует уволить около 1258 человек в Калифорнии, из них 1064 в Сан-Диего и 194 в Санта-Кларе. Ожидается, что эти кадровые изменения начнутся 13 декабря.
Финансовый отчет Qualcomm за прошлый квартал уже намекнул на эти сокращения. Чипы для мобильных телефонов являются основным источником дохода Qualcomm, составляя более половины, но доход в третьем квартале упал на 21,6% по сравнению с прошлым годом. Насыщение рынка смартфонов тихо влияет на крупных поставщиков.
С 2019 года продолжается волна замены телефонов, движимая 5G, которая длится почти четыре года. Однако аналитик Counterpoint Питер Ричардсон отметил, что к 2022 году глобальный цикл обновления телефонов достиг исторического рекорда в 43 месяца.
В последние пять лет мобильная индустрия стремилась к прорывным инновациям. Но когда даже лидеры рынка испытывают трудности с внедрением впечатляющих новых функций, другим производителям становится еще труднее удерживать свои позиции на рынке. Все больше потребителей начинают сомневаться в ценности замены старого телефона на новый.
Некоторые эксперты считают, что настоящая точка прорыва может находиться в области программного обеспечения, особенно в потенциале, заключенном в больших моделях ИИ. Хотя пока не ясно, как полностью использовать этот потенциал, отечественные гиганты мобильной связи уже нацелились на большие модели ИИ, пытаясь открыть новый фронт.
Гиганты мобильной индустрии соревнуются в области больших моделей
Китайские производители мобильных телефонов стремятся к популярности крупных моделей.
14 августа на ежегодной конференции Xiaomi был представлен собственный AI-модуль компании. Эта модель с 1,3 миллиарда параметров показала отличные результаты на двух тестовых платформах: C-Eval и CMMLU. Лэй Цзюнь заявил, что эта модель прекрасно работает на мобильных устройствах и в некоторых сценариях может соперничать с облачной моделью на 6 миллиардов параметров.
4 августа Юй Чэндун объявил, что HarmonyOS 4 объединит "модель Пангу". Huawei планирует глубоко интегрировать большую модель в мобильную операционную систему для достижения более высокого уровня интеграции.
Недавно OPPO объявила о первом этапе публичного тестирования новой версии "小布助手", которая основана на технологии большого языкового модели AndesGPT. AndesGPT — это генеративная большая языковая модель, созданная на основе гибридной облачной архитектуры, разработанная командой Andes Smart Cloud, принадлежащей OPPO.
vivo назначила ежегодную конференцию разработчиков на 1 ноября, на которой будет представлен собственный AI-гигант и новая операционная система. Модельный ряд AI-гиганта, созданный vivo, охватывает три уровня параметров: миллиарды, десятки миллиардов и сотни миллиардов, всего пять моделей, которые призваны удовлетворить разнообразные сценарии применения.
Ведущие бренды мобильной индустрии последовательно погружаются в область больших моделей ИИ. В условиях жесткой конкуренции на насыщенном рынке производители надеются использовать новые технологии для создания более конкурентоспособного имиджа на высококачественном рынке.
Эксперты отрасли считают, что акцент на преимуществах функциональности ИИ является важной стратегией для крупных производителей, которая не только может стимулировать спрос пользователей на высококачественные продукты, но и способствовать росту цен на продукцию, создавая более высокую прибыль для брендов. Ожидается, что в течение следующих двух лет произойдет революционное развитие ИИ в мобильных телефонах.
Путь реализации крупных моделей на мобильных устройствах становится схожим
Хотя производители смартфонов рекламируют, что запуск больших моделей на телефонах - дело простое, на практике возникают множество проблем.
Руководитель команды крупных моделей в лаборатории ИИ Комитета технологий Xiaomi Луан Цзянь заявил, что запуск крупных моделей на мобильных телефонах требует высокой производительности процессора и памяти. Слишком большое использование рабочей памяти крупной модели может ограничить работу других приложений и даже привести к зависанию или зависанию телефона.
Вычислительная способность также является ключевым моментом. Если на генерацию одного символа требуется несколько секунд, то пользовательский опыт сильно пострадает. Учитывая, что средняя скорость чтения людей составляет примерно десяток иероглифов в секунду, скорость генерации модели должна значительно превышать этот уровень.
Проблему потребления энергии также нельзя игнорировать. При высокой нагрузке вычислительные чипы вызывают быстрое нагревание телефона, а длительная работа серьезно влияет на автономность батареи.
Таким образом, настоящая проблема больших моделей для мобильных устройств заключается в том, как найти баланс между скоростью обработки, тепловыделением и временем работы от батареи. В центре внимания отрасли по-прежнему находятся решения для совместной работы между устройствами и облаком.
MediaTek и OPPO, vivo заключили сотрудничество для совместной разработки решения по легкому развертыванию больших моделей на стороне клиента. Преимущества больших моделей на стороне клиента заключаются в более высокой скорости отклика и большей безопасности данных.
Однако полагаться только на мобильные устройства невозможно для решения всех проблем. Xiaomi заявила, что будет продолжать использовать стратегию сочетания локальных и облачных решений. Vivo также может применить аналогичный подход, решая, обрабатывать проблемы локально или передавать их в облако в зависимости от сложности.
Комбинация облачных и локальных больших моделей не только может снизить затраты, но и удовлетворить потребности пользователей в вычислительной мощности, производительности, потреблении энергии и защите конфиденциальности, что является одной из предпочтительных стратегий интеграции мобильных устройств и больших AI моделей в настоящее время.
Потенциальные вызовы за следованием тенденциям производителей
Некоторые специалисты в отрасли рассматривают попытки запуска больших моделей на мобильных устройствах как двусторонний меч. При более глубоком исследовании неизбежно проявляется краткосрочная тенденция, обусловленная ситуацией, а не истинным стремлением к изменениям.
Во-первых, определение "большой модели" все еще неясно. В качестве примера можно взять модель от Xiaomi, которая имеет 1,3 миллиарда параметров, что близко к 1,5 миллиарда параметров GPT2, но достаточно ли этого, чтобы назвать ее "большой моделью", все еще вызывает споры.
Некоторые эксперты в отрасли ставят под сомнение: практическое применение крупных моделей на мобильных устройствах больше направлено на удовлетворение краткосрочного рыночного тренда, чем на настоящие технологические прорывы. Если мобильные устройства действительно могут легко управлять крупными моделями, то в чем же заключается смысл существования высокопроизводительных графических карт?
Во-вторых, чтобы адаптироваться к мобильным устройствам, производители вынуждены значительно сжимать модели с помощью таких стратегий, как обрезка, дистилляция и квантование. Например, vivo может уменьшить количество параметров с 175 миллиардов до 1 миллиарда, и стоит ли это действие слишком натянутым, стоит задуматься.
Ценность больших моделей заключается не только в количестве параметров, но и в "глубине" глубокого обучения. Огромное количество параметров означает большее количество информации, знаний и контекста. Когда модель с сотнями миллиардов параметров сокращается до десятков миллиардов параметров, неизбежно теряется часть первоначальной глубины обучения.
Хотя Xiaomi утверждает, что ее модель на стороне устройства может сравниться с облачной моделью, детали все же нельзя игнорировать. Модель на стороне устройства с 1,3 миллиарда параметров трудно в полной мере сопоставить с облачной моделью на триллион параметров, она может показывать сопоставимые результаты только в определенных сценариях.
С этих точек зрения кажется, что текущие способы реализации больших моделей на мобильных устройствах несколько "перегибают палку". Обычные пользователи больше заботятся о том, какую ценность может принести ИИ, а не о количестве параметров модели. Попытки производителей заслуживают поддержки, но также следует задуматься о их истинной цели и значении.
Более того, несмотря на то, что многие производители мобильных телефонов активно исследуют применение крупных моделей ИИ, будущее все еще полно неизвестности. Следующее "убийственное" приложение на рынке мобильных телефонов еще предстоит раскрыть.
В настоящее время производители мобильных телефонов, похоже, слишком сосредоточены на применении больших моделей ИИ в "голосовых помощниках". Не является ли это односторонним стремлением, которое лишь соответствует горячим трендам технологии, а не действительно учитывает реальные потребности пользователей?
Короче говоря, настоящее распространение больших моделей ИИ в мобильной сфере все еще находится на начальной стадии. Текущие усилия — это всего лишь начало исследовательского пути.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
12 Лайков
Награда
12
6
Поделиться
комментарий
0/400
MEVHunterZhang
· 07-18 23:44
Снова начинаем крутить~
Посмотреть ОригиналОтветить0
ChainDetective
· 07-17 23:40
Снова разгоняют образ AI человека, уф.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ForkItAll
· 07-16 08:33
Концепция спекуляции дошла до мобильных телефонов?
Посмотреть ОригиналОтветить0
WealthCoffee
· 07-16 04:27
Шум больше, чем практичность.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SorryRugPulled
· 07-16 04:16
неудачники разыгрывайте людей как лохов снова и снова
Искусственные модели ИИ становятся новым полем битвы для производителей смартфонов, за подражанием производителей скрываются тревоги.
Искусственный интеллект становится новым полем битвы для производителей смартфонов
Сияющие возможности в мире бизнеса часто могут стать оковами, сковывающими людей.
В последнее время глобальный чиповый гигант Qualcomm планирует уволить около 1258 человек в Калифорнии, из них 1064 в Сан-Диего и 194 в Санта-Кларе. Ожидается, что эти кадровые изменения начнутся 13 декабря.
Финансовый отчет Qualcomm за прошлый квартал уже намекнул на эти сокращения. Чипы для мобильных телефонов являются основным источником дохода Qualcomm, составляя более половины, но доход в третьем квартале упал на 21,6% по сравнению с прошлым годом. Насыщение рынка смартфонов тихо влияет на крупных поставщиков.
С 2019 года продолжается волна замены телефонов, движимая 5G, которая длится почти четыре года. Однако аналитик Counterpoint Питер Ричардсон отметил, что к 2022 году глобальный цикл обновления телефонов достиг исторического рекорда в 43 месяца.
В последние пять лет мобильная индустрия стремилась к прорывным инновациям. Но когда даже лидеры рынка испытывают трудности с внедрением впечатляющих новых функций, другим производителям становится еще труднее удерживать свои позиции на рынке. Все больше потребителей начинают сомневаться в ценности замены старого телефона на новый.
Некоторые эксперты считают, что настоящая точка прорыва может находиться в области программного обеспечения, особенно в потенциале, заключенном в больших моделях ИИ. Хотя пока не ясно, как полностью использовать этот потенциал, отечественные гиганты мобильной связи уже нацелились на большие модели ИИ, пытаясь открыть новый фронт.
Гиганты мобильной индустрии соревнуются в области больших моделей
Китайские производители мобильных телефонов стремятся к популярности крупных моделей.
14 августа на ежегодной конференции Xiaomi был представлен собственный AI-модуль компании. Эта модель с 1,3 миллиарда параметров показала отличные результаты на двух тестовых платформах: C-Eval и CMMLU. Лэй Цзюнь заявил, что эта модель прекрасно работает на мобильных устройствах и в некоторых сценариях может соперничать с облачной моделью на 6 миллиардов параметров.
4 августа Юй Чэндун объявил, что HarmonyOS 4 объединит "модель Пангу". Huawei планирует глубоко интегрировать большую модель в мобильную операционную систему для достижения более высокого уровня интеграции.
Недавно OPPO объявила о первом этапе публичного тестирования новой версии "小布助手", которая основана на технологии большого языкового модели AndesGPT. AndesGPT — это генеративная большая языковая модель, созданная на основе гибридной облачной архитектуры, разработанная командой Andes Smart Cloud, принадлежащей OPPO.
vivo назначила ежегодную конференцию разработчиков на 1 ноября, на которой будет представлен собственный AI-гигант и новая операционная система. Модельный ряд AI-гиганта, созданный vivo, охватывает три уровня параметров: миллиарды, десятки миллиардов и сотни миллиардов, всего пять моделей, которые призваны удовлетворить разнообразные сценарии применения.
Ведущие бренды мобильной индустрии последовательно погружаются в область больших моделей ИИ. В условиях жесткой конкуренции на насыщенном рынке производители надеются использовать новые технологии для создания более конкурентоспособного имиджа на высококачественном рынке.
Эксперты отрасли считают, что акцент на преимуществах функциональности ИИ является важной стратегией для крупных производителей, которая не только может стимулировать спрос пользователей на высококачественные продукты, но и способствовать росту цен на продукцию, создавая более высокую прибыль для брендов. Ожидается, что в течение следующих двух лет произойдет революционное развитие ИИ в мобильных телефонах.
Путь реализации крупных моделей на мобильных устройствах становится схожим
Хотя производители смартфонов рекламируют, что запуск больших моделей на телефонах - дело простое, на практике возникают множество проблем.
Руководитель команды крупных моделей в лаборатории ИИ Комитета технологий Xiaomi Луан Цзянь заявил, что запуск крупных моделей на мобильных телефонах требует высокой производительности процессора и памяти. Слишком большое использование рабочей памяти крупной модели может ограничить работу других приложений и даже привести к зависанию или зависанию телефона.
Вычислительная способность также является ключевым моментом. Если на генерацию одного символа требуется несколько секунд, то пользовательский опыт сильно пострадает. Учитывая, что средняя скорость чтения людей составляет примерно десяток иероглифов в секунду, скорость генерации модели должна значительно превышать этот уровень.
Проблему потребления энергии также нельзя игнорировать. При высокой нагрузке вычислительные чипы вызывают быстрое нагревание телефона, а длительная работа серьезно влияет на автономность батареи.
Таким образом, настоящая проблема больших моделей для мобильных устройств заключается в том, как найти баланс между скоростью обработки, тепловыделением и временем работы от батареи. В центре внимания отрасли по-прежнему находятся решения для совместной работы между устройствами и облаком.
MediaTek и OPPO, vivo заключили сотрудничество для совместной разработки решения по легкому развертыванию больших моделей на стороне клиента. Преимущества больших моделей на стороне клиента заключаются в более высокой скорости отклика и большей безопасности данных.
Однако полагаться только на мобильные устройства невозможно для решения всех проблем. Xiaomi заявила, что будет продолжать использовать стратегию сочетания локальных и облачных решений. Vivo также может применить аналогичный подход, решая, обрабатывать проблемы локально или передавать их в облако в зависимости от сложности.
Комбинация облачных и локальных больших моделей не только может снизить затраты, но и удовлетворить потребности пользователей в вычислительной мощности, производительности, потреблении энергии и защите конфиденциальности, что является одной из предпочтительных стратегий интеграции мобильных устройств и больших AI моделей в настоящее время.
Потенциальные вызовы за следованием тенденциям производителей
Некоторые специалисты в отрасли рассматривают попытки запуска больших моделей на мобильных устройствах как двусторонний меч. При более глубоком исследовании неизбежно проявляется краткосрочная тенденция, обусловленная ситуацией, а не истинным стремлением к изменениям.
Во-первых, определение "большой модели" все еще неясно. В качестве примера можно взять модель от Xiaomi, которая имеет 1,3 миллиарда параметров, что близко к 1,5 миллиарда параметров GPT2, но достаточно ли этого, чтобы назвать ее "большой моделью", все еще вызывает споры.
Некоторые эксперты в отрасли ставят под сомнение: практическое применение крупных моделей на мобильных устройствах больше направлено на удовлетворение краткосрочного рыночного тренда, чем на настоящие технологические прорывы. Если мобильные устройства действительно могут легко управлять крупными моделями, то в чем же заключается смысл существования высокопроизводительных графических карт?
Во-вторых, чтобы адаптироваться к мобильным устройствам, производители вынуждены значительно сжимать модели с помощью таких стратегий, как обрезка, дистилляция и квантование. Например, vivo может уменьшить количество параметров с 175 миллиардов до 1 миллиарда, и стоит ли это действие слишком натянутым, стоит задуматься.
Ценность больших моделей заключается не только в количестве параметров, но и в "глубине" глубокого обучения. Огромное количество параметров означает большее количество информации, знаний и контекста. Когда модель с сотнями миллиардов параметров сокращается до десятков миллиардов параметров, неизбежно теряется часть первоначальной глубины обучения.
Хотя Xiaomi утверждает, что ее модель на стороне устройства может сравниться с облачной моделью, детали все же нельзя игнорировать. Модель на стороне устройства с 1,3 миллиарда параметров трудно в полной мере сопоставить с облачной моделью на триллион параметров, она может показывать сопоставимые результаты только в определенных сценариях.
С этих точек зрения кажется, что текущие способы реализации больших моделей на мобильных устройствах несколько "перегибают палку". Обычные пользователи больше заботятся о том, какую ценность может принести ИИ, а не о количестве параметров модели. Попытки производителей заслуживают поддержки, но также следует задуматься о их истинной цели и значении.
Более того, несмотря на то, что многие производители мобильных телефонов активно исследуют применение крупных моделей ИИ, будущее все еще полно неизвестности. Следующее "убийственное" приложение на рынке мобильных телефонов еще предстоит раскрыть.
В настоящее время производители мобильных телефонов, похоже, слишком сосредоточены на применении больших моделей ИИ в "голосовых помощниках". Не является ли это односторонним стремлением, которое лишь соответствует горячим трендам технологии, а не действительно учитывает реальные потребности пользователей?
Короче говоря, настоящее распространение больших моделей ИИ в мобильной сфере все еще находится на начальной стадии. Текущие усилия — это всего лишь начало исследовательского пути.