从去年底开始,AI功能正式开始支持在智能手机端侧运行。主流的智能手机厂商也先后推出不同参数的AI大模型,支持部署在端侧和云侧。芯片供应商MediaTek, 高通,谷歌以及三星先后推出最新的高端芯片,支持70到100亿参数的AI大模型,智能手机品牌配合相应芯片,推出了具备On-device AI能力的智能手机,例如vivo的X100系列,OPPO的 Find X7 系列,荣耀的Magic 6 Pro ,三星 Galaxy 24系列以及谷歌的Pix 8系列,随着时间的推移,具备On-device AI能力的智能手机的数量也在不断增加,但目前均为各家的旗舰产品系列,搭载最新旗舰芯片和8GB起步的内存容量。芯片算力和内存大小对于On-device AI的体验至关重要,支持On-device AI能力的智能手机渗透率也受到芯片算力支持和内存容量大小的限制。
从2024年开始,支持On-device AI的智能手机预计将每年快速增长。特别是,On-device AI将扩展到高端和中端智能手机,2026年On-device AI智能手机的渗透率预计将大幅上升。由于芯片组公司的积极举措,预计从2025年起,On-device AI功能从最初仅应用于旗舰芯片,之后将依次向下部署。最终,即使是中低价位的智能手机也有望利用基本的On-device AI功能,如照片编辑、相机功能和翻译功能等,这将鼓励用户对使用人工智能的兴趣,并加速市场增长。2024年,On-device AI智能手机的总出货量预计为1.19亿部,占总出货量的10%。之后,预计销量将逐年稳步增长,2028年将达到6.06亿部,复合年增长率为38%。从2026年起,渗透率预计将在2028年提高到47%。
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On-device AI和Cloud-AI两种方案均存在明显优势和劣势。首先,On-device AI方案借助端侧的芯片算力,可以实现低时延的响应和个性化的AI服务,同时可以将隐私数据保留至端侧,消除用户对数据安全的担忧。但是,目前支持On-device AI智能手机需要高规格的硬件,硬件成本高,用户的购买设备的成本自然也高。
Cloud-AI有强大的算力中心支持,可以运行更大参数的模型,获得更精准的生成式AI内容,但是用户的AI体验受到网络信号质量的影响。另外生成的内容是通用的,个性化内容较少,同时用户对数据安全的忧虑增加。因此Hybrid-AI的解决方案,成为AI智能手机发展的必然之路。使用Hybrid-AI可以兼顾AI功能的个性化、通用性、数据安全和场景多样化。将涉及用户隐私数据的任务保留在端侧运行,其他的通用AI服务放在云端。这样的解决方案,降低了设备运行AI能力的硬件要求,将加速AI功能搭载在智能手机上的渗透率。在2024年苹果公司的开发者大会上,苹果展示了未来混合式AI在终端设备运用的雏形。通过30亿的端侧模型加上私有云计算以及第三方公有云计算结合的方式,使其能够快速的将AI能力渗透至各终端设备。
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