（本文原标题为：大模型手机，火了！）

　　毋庸置疑，2023 年科技行业最重要的产品技术突破都来自大模型和生成式 AI 技术，上到各国政要精英，下到普通网友都见识到了大模型带来的突破性改变。年初，微软创始人比尔·盖茨在接受德国商报采访时就感慨：

　　「ChatGPT 像互联网发明一样重要，将会改变世界。」

　　智能手机厂商也看到了大模型的技术突破，以及与智能手机结合的巨大潜力。

　　今年 5 月，谷歌在 I/O 开发者大会上就宣布将在 Pixel 上内置端侧大模型，而后，主流手机厂商陆续被曝将在手机上支持大模型，涵盖了三星、华为、小米、OPPO、vivo、荣耀等主流手机厂商。

　　到了年底，除了三星、荣耀将在 2024 年年初正式推出搭载端侧大模型的新机，各家都在手机终端上搭载或接入了自主训练的大模型。但对于大部分手机用户而言，更关心的可能还是，搭载大模型对于智能手机到底意味着什么？

　　严格来说，目前手机行业还处于 AI 大模型的混战前夜。一些厂商已经只差临门一脚，就能将大模型正式带到手机上，另一些厂商还差一些准备，还有一些处于更早的准备阶段。

图/ OPPO

　　华为、小米、OPPO 稍早前在最新版系统中都接入了自主训练的大模型，并应用在小艺、小爱同学、小布等 AI 助手上，目前基本都进入公测阶段。vivo X100 系列则首发搭载自主训练的蓝心端侧大模型，也应用在了蓝心小 V 上。

　　谷歌比 vivo 更早，10 月就在 Pixel 8 Pro 上正式落地端侧大模型 PaLM2（壁虎版）。12 月 6 日，谷歌发布新一代大模型 Gemini 后，也很快将轻量化的 Gemini Nano 更新到 Pixel 8 Pro 上，还将 Gemini Nano 的能力整合进 Android 系统。

　　至于三星和荣耀，基本可以断定将在明年年初发布的新机——Galaxy S24 系列和 Magic6 系列上首发搭载端侧大模型，三星 S24 将搭载自主训练的高斯（Gauss）大模型，荣耀则在高通骁龙峰会上透露：荣耀 Magic6 将搭载全新的第三代骁龙 8 移动平台，支持 70 亿参数的 AI 端侧大模型。

　　从长期来看，大模型的根本改变在于人机交互方式的变革，用户将从 GUI（用户图形界面）迁移到新的交互方式，必然将颠覆我们最重要的移动设备——智能手机。就像金山办公 CEO 章庆元指出的，Office 一直是很复杂的，很多功能的学习成本很高，AI 能大幅降低使用门槛。

用说话的方式「操作」软件，图/央视

　　当然，交互方式的变革是一个长期、潜移默化的变革，但用户希望看到「摸得到、用得上」的改进。而在当下，几乎所有厂商都优先选择从 AI 助手切入。

　　同样对于用户来说，在接入大模型支持之后，最直观的感受就是手机内置 AI 助手更能理解用户的自然语言表达，随之而来的就是对话变得更加自然。通俗来讲，大模型加持的 AI 助手更能听懂人类的话，包括比较复杂的语音指令，一定程度上解决了过去 AI 助手的长期问题。

　　也受益于大模型支持，AI 助手在系统层面能够更便捷地实现文章摘要、生成文案/文章以及图片处理等大模型的操作。另外在 Pixel 8 Pro 上，谷歌除了让 Google Assistant 和相册支持大模型，最近还实现了端侧离线的文字转录、自动回复等功能。

AI 自动回复，图/谷歌

　　虽然所有人的共识都是把大模型带到手机上，但总的来说，手机厂商仍然处在一个摸索的阶段，消费者、手机厂商都需要适应新的变化。

　　核心的区别在于对个人数据的隐私保护以及本地数据的处理，这基本也是端侧大模型势在必行的原因所在。

　　简单来说，云端大模型虽然在算力上有绝对的优势，但存在很大的隐私泄露风险。相反，端侧大模型的数据处理都在端侧，用户的个人数据将不会上传至云端服务器，用户才会放心将数据交给 AI 去学习，这才能为手机 AI 助手真正成为个人助理提供了先决条件。

荣耀 CEO 赵明，图/荣耀

　　就像荣耀 CEO 赵明指出，端侧 AI 大模型可以更好地理解用户，「知道我几点睡觉，知道我喜欢吃什么，能解决我的即时需求，相当于拥有洞察我需求的能力。」然而，这是第三方平台难以克服的。

　　理论上不需要，但实际还是需要。首先要知道，我们通常说的是 AI 芯片，实际是指广义上的 AI 芯片，即包括 GPU 这类并非专门为 AI 计算而设计的芯片。

CPU、GPU、NPU 都能用于 AI 加速计算，图/英特尔

　　如果只是接入云端大模型，自然不需要终端设备拥有多强的算力和 AI 芯片；但如果要运行端侧大模型，无疑需要较为强大的算力。

　　理论上，CPU、GPU 都可以进行并行计算，但效率、能耗控制肯定比不上专门用来 AI 加速计算的 NPU/TPU 等神经处理单元。所以不考虑手机接入云端大模型的情况下，手机运行大模型实际上离不开 AI 芯片的算力支持。

　　严格来说，苹果并非没动作。今年 WWDC 大会上，苹果就介绍了 iPhone 上的自动更正功能，你每按下一次空格键，基于 Transformer 语言模型就会在 iPhone 上本地运行一次，「推理」出一个单词或句子。

WWDC 上，图/苹果

　　此外据彭博社报道，苹果已经基于自研大模型框架 Ajax 创建了首个聊天机器人服务——Apple GPT，仅限于内部使用。

　　几乎肯定的是，追求隐私安全的苹果不会选择接入云端大模型，而是谋求在 iPhone 上本地运行大模型，绕过很多基于云的 AI 面临的数据隐私问题。

　　但要如何在算力有限的手机上实现较好的大模型能力表现，这对于所有手机厂商都是一个问题？

　　事实上，如果你至少用过 ChatGPT（基于 GPT-3.5），目前正在公测的一众国产手机 AI 助手的逻辑推理、上下文理解等等方面都很难让你满意，就算是那些接入云端大模型的。

　　相较于他们，苹果更加保守，也可以说是谨慎。

图/谷歌

　　就像前文所提，谷歌在发布 Gemini 时就按照不同定位和参数分为三个版本：Ultra、Pro、Nano。其中，Gemini Nano 就定位于在移动设备上本地运行，并首发搭载在 Pixel 8 Pro 上。

　　与此同时，Gemini Nano 能力是内置在 Android 系统中，未来不只是 Pixel 机型，开发者可以通过 AICore API 直接调用其他 Android 手机的 Gemini AI 能力（在硬件算力上有要求）。

　　不是。

　　诚然，手机厂商很多时候过度夸大了现阶段的大模型对于手机的价值，但不能忽略大模型带来的潜在价值，更详细的可以参看前文的回答。

　　目前手机厂商还在不断探索大模型与智能手机的结合，实际效果确实不大，甚至部分厂商只是接入了云端大模型，还没有搭载端侧大模型，所以在隐私数据上依然存在严重的安全问题。

　　事实上，如果我们查看各家官网对最新旗舰机型的介绍页就能明白，手机厂商也知道大模型现阶段的价值，华为 Mate60 系列、小米 14 都强调了新系统的设计，却丝毫没有提及大模型，只有 vivo 100 系列在最后提到了蓝心端侧大模型。

vivo X100 是唯一一款介绍大模型的国产新旗舰，图/ vivo

　　所以对用户来说，现阶段在选购的时候，确实没有必要考虑大模型带来的影响。但两三年后，事情很可能就会发生变化。

　　最直接的原因还是「秀肌肉」。作为今年最热门的技术方向，大模型几乎出现在了每一个技术展会，如今国产手机厂商都在宣传「技术领先」，自然也不可能放过大模型技术。

　　另一方面，智能手机发展到今天，硬件和软件产品形态都已经非常成熟，大模型在事实层面和宣传层面都提供了一个绝佳的「出口」，可以突破现有的产品形态，重新刺激市场。

　　当然，还在萎靡的手机市场也是重要的背景因素。