首次发布 -中为资本宣布完成超30亿元融资
06-17
人均年薪过万元。
什么样的行业有如此丰厚的福利？ 答案是AI大模型。
这是vivo副总裁周舟在接受《中国企业家》等媒体采访时给出的答案。
他说，“现在vivo大机型每年的投资成本在20亿到30亿元，总投资成本已经超过1亿元。
人才和数据计算，每人平均人才成本税后1万元。
”过去一年，AI大模型席卷了整个互联网科技行业。
大模型完成从0到1的基础设施建设后，基于不同场景的大模型应用正在落地。
已成为新一轮的竞争，拥有庞大用户基础的智能手机厂商成为率先抢占大规模终端侧机型先机的厂商。
今年8月以来，国内领先智能手机厂商华为、小米、vivo、OPPO、荣耀等相继公布大型机型研发和落地计划。
今年8月，华为鸿蒙OS 4率先宣布接入盘古大模型；小米紧随其后，目前已训练出13亿、60亿参数大小的大型语言模型，并已在小米Pascal OS系统和人工智能助手小爱同学的一些场景中得到应用。
到了11月份，手机厂商发布大机型的步伐越来越密集。
11月初，vivo发布了5个大模型矩阵，分别有十亿、百亿、千亿三个参数级别。
随后，OPPO正式推出自训练的晶心大模型（AndesGPT），并将其接入最新操作系统ColorOS 14。
AndesGPT支持从十亿到千亿不同参数规模的模型。
手机厂商进入市场时的心态不仅仅是“重在参与”，而是真金白银的大规模投入。
今年4月，小米组建大规模模特团队时，雷军表达了自己的态度：“全力支持，投入不设上限”。
目前，小米拥有100多名AI相关研发人员；一向低调的vivo创始人、总裁兼CEO沉巍也向团队表示，“未来AI将成为科技创新的底层技术，我们一定要抓住这个历史机遇，高位投入”创造行业领先的技术和产品，为智能时代的到来做出我们的历史贡献。
”毫无疑问，在智能手机出货量下滑、用户换机周期拉长、同质化竞争严重的当下，端到端大机型正在成为手机行业的新创新。
但与此同时，如何将数十亿、数百亿参数的大型模型构建到巴掌大小的手机中，能够给手机企业带来哪些实质性的改变，也面临着诸多考验。
01 挑战 手机企业想要真正把大模型打造成手掌大小的手机，存在一个悖论：模型参数太大，手机终端就装不进去、运行不了；模型参数太大，手机终端就装不进去、运行不了；模型参数太大，手机终端就装不进去、跑不起来；但如果模型太大、太小，可能就无法真正实现智能的出现。
在设备端实现大规模模型时，一个不可忽视的现实是，10亿参数的数据将占用手机1G内存，70亿参数的数据将占用4G内存。
当数据量达到1亿个参数时，内存占用达到7G。
不过，现在市面上的高端手机大多都是12G或者16G的运行内存。
如果一个大模型的数据量达到1亿个参数，就意味着将占用7G内存，这将严重影响手机的流畅运行。
但与云端大模型相比，客户端大模型的优势是显而易见的。
例如，用户的隐私可以得到充分的保护。
用户使用过程中，用户与大模型的交互数据不需要上传到云端。
同时，大模型在客户端的响应速度也会更快。
最极端的情况是，客户端的大模型在没有网络的情况下仍然可以使用，而云端的大模型在没有网络的情况下就无法使用。
使用。
另外，在云端调用大型模型的成本较高。
“大规模模型云计算的成本最高为1.2至1.5分钱人民币。
如果3亿用户每天使用十次，意味着手机厂商每年要花费1亿多元。
”一位AI大型模型实践者告诉《中国企业家》。
因此，基于目前的模型训练水平，手机厂商面临着人才和技术积累的挑战。
只有集聚核心技术人才，才能更好地解决这一困境。
大手机型号之争在某种程度上也意味着人才和资金投入之争。
身边人告诉《中国企业家》，自2016年成立AI全球研究院以来，vivo已经组建了一支超过10万人的AI专家团队。
人工智能每年的投资保守估计为20亿至30亿元，目前已超过1亿元。
其中，自研大模型投入中，数据和算力成本占一半，人员成本占一半。
? 小米在人工智能方面的布局也比较早。
2018年AlphaGo问世后，雷军开始大力投入AI，从视觉团队开始，后来逐渐扩展到AI的各个领域。
“小米有很多人在做AI相关的研发工作。
小米AI实验室在视觉、声学语音、NLP、知识图谱、机器学习等方向都有技术积累，从算法预研到算法落地有很强的闭环。
我们之前有一个人机对话团队，建立了28亿个参数的对话模型。
”小米集团AI实验室主任、自然语言处理（NLP）首席科学家王斌表示。
除了手机厂商努力布局大机型之外，智能手机上游芯片厂商也加入了这场战争。
2019年10月25日，高通发布了新一代移动处理平台骁龙8 Gen3。
与上一代产品骁龙8 Gen2相比，骁龙8 Gen3不仅GPU和NPU性能大幅提升，更重要的是可以在终端侧运行亿级参数的模型。
高通一直致力于提高其Snapdragon 8 Gen3芯片的AI计算能力。
NPU性能提升98%以上。
除了支持多达1亿个参数的模型外，它还可以每秒生成多达20个token（大模型中文文本的最小单位）70亿参数大语言模型。
这意味着未来各类虚拟助手和GPT聊天机器人都可以在手机等终端上运行。
02 实施《中国企业家》 据观察，几乎所有智能手机厂商在布局大模型时，都采用增量开发路线，即先开发并训练参数规模较小的模型，在遇到了各种坑后，再进行开发和开发路已经被克服了。
具有较大参数尺寸的模型。
对于不同级别模型的能力表现，周文告诉《中国企业家》：“根据内部测试，70亿参数的大模型足以完成简单的文档汇总和反汇编功能，但要真正实现‘智能涌现’， 70亿个参数的大型模型任务的拆解能力还有提升空间，1亿个参数可能是更好的选择。
”除了渐进式发展，截至目前，智能手机厂商已将大机型布局分为两条路径： *、采用轻量化机型。
以及移动终端侧大型机型的本地化部署，典型厂商如小米、荣耀等；其次，采用云端协同架构设计推出大模型矩阵并在云端部署百亿、千亿大模型训练模型，在手机端部署亿级大模型，典型厂商如华为、vivo、OPPO。
2017年4月，王斌领衔，小米AI实验室大模型团队负责人栾健带队。
小米正式成立自研大模型团队。
雷军亲自推动自研大模型团队成立。
他全程高度参与小米大模型的自研。
他会亲自查看团队的周报、月报甚至日报，跟踪大模型的进展情况。
小米自研的终端侧大规模模型强调与产品的融合和场景的驱动。
“小米大机型技术的主要突破方向是轻量化和本地部署。
我们不会纯粹从技术角度考虑，也不会以竞争为目的。
我们不搞军备竞赛。
小米大机型的出发点不是要成为中国的OpenAI。
我们从一开始就考虑了如何将大机型与公司的场景结合起来。
”王斌告诉《中国企业家》 与小米主力布局终端侧大机型不同，华为、vivo、OPPO的自家都在布局。
研发的大模型采用“云端协同”路径，华为的盘古大模型、vivo的蓝心大模型、OPPO的安第斯大模型均覆盖了十亿、百亿、千亿多个参数级别。
“为什么我们需要用矩阵来解决这个问题？因为今天的大模型被称为语言大模型。
只有语言和文字才有真正的大模型。
没有大型的声音和视频模型。
算法中没有我能想象到的大型模型。
在突破之前，矩阵方式是比较好的解决方案。
”周伟在接受采访时表示。
此外，周伟还表示，大矩阵模型也是受用户需求和算力成本影响的综合结果*，矩阵方式允许用户在云端使用大型模型，同时在设备本地运行关键数据，以满足隐私和安全需求；第二，矩阵模式可以有效平衡云算力成本过高的问题。
03 必要性 尽管手机端的大规模模式充满困难，但参与其中正成为手机厂商的必然。
2018年，智能手机市场经历了历史上的首次下滑。
以中国市场出货量下降5%为节点，宣告智能手机行业进入库存时代。
今年第三季度，全球智能手机出货量同比下滑8%，连续九个季度下滑，创下近十年同期出货量最差纪录。
过去几年，面对日益同质化的竞争，手机厂商纷纷在快充、续航、全面屏、拍照、高刷新率等领域展开创新和内化。
目前，大型端侧模式正在成为他们渴望抢占的创新入口。
毕竟，没有人愿意因为错过某种趋势而成为下一个诺基亚。
“AIGC是我开始做手机以来最让我兴奋的技术创新，甚至可以说是一场革命，它将给移动生活的体验带来革命性的改变。
对大模型的了解超越了对大模型的了解。
”它可以像人一样理解你的语言，观察你，向你学习，了解你每天的习惯，给你最好的帮助，完成你的任务。
”在谈到大机型时，OPPO首席产品官刘作虎告诉《中国企业家》。
在他看来，未来的手机将是一个超级助手，类似于ChatGPT。
手机厂商的大型机型也在逐步落地人工智能应用。
比如，华为P60、Mate60系列手机的小艺智能助手就被集成到盘古大机型中。
与此同时，OPPO的小布和小米的小爱同学都已经接入了各自的大机型。
另外，vivo最新的X机型，显然为用户提供了设备上大模型的下载选项。
用户可以自行选择在云端或本地下载或运行。
大模型在手机上的应用确实在提升用户体验。
例如，以前要在图库中查找某张照片，需要非常准确地搜索关键字。
然而，在大模型时代，你只需要告诉AI语音助手一个广义的模糊命令，比如“以前去xx旅游时拍的长城照片”。
，即可找到对应的照片。
目前大型模型已经可以在客户端执行语言理解、文本创建、图像生成等简单操作。
但涉及机票预订、APP交互、设备控制等操作仍需要调动云端大模型的能力。
但即便如此，对于手机厂商来说也是一个巨大的可能性。
“我们现在抱着‘先做后赢’的心态投资高饱和度。
我们只是不想与优秀的商业伙伴保持距离，也不必在大模型上进行卷入或对抗。
竞赛。
”在谈到做大模特的心态时，袁征告诉《中国企业家》。
在他看来，大端侧机型的重要性与通信、芯片同等重要，将成为未来获取高端用户的关键途径。
“如果从技术生产效率的巨大提升来看，我认为大模型也是历史性的、事件级的。
把大模型做好，必然会获得更多高端用户的认可，所以我们也进来在国产手机集体叫嚣冲击高端之际，一切新的创新机会都成为了竞争的新变量，而且端侧大机型之争已经打响。
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