大模型进手机，AI手机的逻辑及概念龙头

一、各大厂商布局大模型进手机

据报道，苹果日前在arxiv发表论文，介绍了一种可以再超出可用DRAM容量的设备上运行LLM(大语言模型)的方法。论文称，LLM密集的计算量和内存要求对于DRAM容量来说是一大挑战，该论文构建了一个以闪存为基础的推理成本模型，将在两个关键领域进行优化：减少从闪存中传输的数据量、更多更流畅地读取数据块。这意味着，该项突破性研究扩大了LLM适用性和可及性，苹果将生成式AI集成到iOS18的计划或将加快推进。

事实上，苹果不是第一个让大模型进手机的厂商。早在10月4日，Google发布的全新Pixel8系列手机就推出了多项AI功能：Magic Editor 和Zoom Enhance，通过生成式 AI 技术改进照片处理；Audio Magic Eraser 和 Video Boost，提升音视频呈现质量；还有多语言支持和智能助手，提高语言交流和操作便捷性。这些 AI 功能有望显著提升手机性能和用户体验。

国内方面，vivo于11月13日发布的X100，搭载了vivo自研的蓝心大模型，落地终端侧70亿参数大语言模型，跑通端侧130亿参数模型，全面覆盖核心应用场景。

华为Mate、三星、小米、荣耀等国内外手机厂商也纷纷布局将生成式AI搬上手机。在智能手机市场已进入存量时代的今天，大模型融入手机已经是大势所趋。

二、AI手机的优势

相比普通智能手机，AI手机更接近个人专属的智能助理，在以下场景具有明显优势：

更智慧，体验更好。AI手机能够利用大模型进行自然语言的理解和推理，从而实现更复杂的意图识别，支持多种方式的交互，提高用户的交互效率和智慧体验。
更强大，能力更丰富，应用场景更多。常见的照片编辑方面，可以实现照片模糊消除、表情替换、背景更改等功能；在音视频方面，可以实现文生视频、影音录制优化等功能；在网页浏览方面，可以自动生成摘要、朗读和翻译。

相比常见的云端大模型（如ChatGPT），手机端AI大模型更接近AI终端的终极形态：

更安全。AI手机嵌入的大模型将数据处理和分析放在本地设备上进行，不需要将个人数据上传到云端，从而保护用户的隐私安全。这对于一些敏感数据的处理尤为重要，比如医疗健康数据、金融交易数据等。
更精准。手机用户以自己生成的数据训练大模型，智能助理类服务将更加准确；AI手机可以浏览所有手机上的资料、也可以实时处理最新的用户数据，训练也更加高效。
离线可用。在没有网络连接的情况下，AI手机大模型可以继续运行，提供离线的人工智能服务，例如旅行、尤其是出国。
更易普及。ChatGPT从爆火到现在声量渐低，与算力掣肘、表现形式单一、答案准确度通常不及预期等固然有关，但ChatGPT与我们日常生活相关性不强也是主要原因之一。而AI手机本地算力、通用模型+个人数据优化、高频使用场景，使得AI真正解决用户核心需求。

当然，手机端大模型也有一些限制和挑战：

能耗问题。大模型需要消耗大量的计算资源和能源，而手机本身能源有限，所以需要低能耗、算力强的芯片。
安全问题。由于是“个人专属”的大模型，除了数据安全，模型安全也是AI手机不得不考虑的问题。

三、AI手机的市场空间

据市场调查机构Counterpoint Research发布的《生成式AI智能手机出货量洞察》报告：2023年生成式AI智能手机出货量将在4700万支左右，在整体智能手机中占比约4%；2024年出货量有望突破1亿支，占比提升至8%；2027年出货量有望达到5.22亿支，占智能手机比重40%——2023-2027年复合成长率达83%。