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生成式AI时代,一个合格的玩家应该做到什么?

作者:DeepTech深科技发布时间:2023-12-22

生成式AI时代,一个合格的玩家应该做到什么?

根据市场调研&咨询公司 Counterpoint 的数据,2023 年第二季度(Q2),智能手机市场芯片从出货量维度看,高通在全球市场份额达到了 29%。由于旗舰产品第二代骁龙 8 大获成功,Q2 出货量环比增长 14.5%。由于高通近年来持续发力 AI 领域,销量的增长表明了市场对押注 AI 方向的认同。

高通从非智能手机时代到智能手机时代,一直在为手机研发芯片。以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 走入公众视野后,一场无法避免的 AI 对手机的革命拉开大幕,作为手机 AI 应用的承载者——高通,成了这场变革里的重要玩家。

生成式 AI 将如何彻底改变人与手机的关系?

手机之于现代人而言,更像是一个“人造器官”而非工具。尤其在中国,手机集合了通讯、娱乐、支付、信息查询、政务、社保等等一系列功能。“出门忘带手机则寸步难行”这句颇有调侃意味的话,形容当下的中国尤为贴切。

诚然,近十年来智能手机的确取得了巨大的进步,比如 4G、5G 的普及让短视频成为手机生活的中心,各类基于手机的支付方式让手机真正成为“出门必备”。但手机功能的日渐丰富,也暴露出“创新的窘境”,因为手机在根本上并没有发生“人机交互方式”的革命。触屏、文字输入依然是主流,虽然近年来出现了语音交互,但效果并不让人满意。

生成式 AI 的出现,正在打破这一创新僵局。

不知道有多少手机用户在“网上冲浪”时,会感受到一种“麻烦”和“复杂”带来的无力感?当你在制订一个出行计划,就不得不在若干个手机 APP 之间切换,来回比对信息。“合适的航班”、“酒店的价格”、“景区的门票”、 “需要预约的餐厅”,当若干因素在时间和价格维度上开始耦合,手机就无能为力。或许这就是我们智能手机叫“smart phone”,而称人工智能为“Artificial Intelligence”,此智能为彼智能。那么,智能(smart)手机何时能成为真正的智能(Intelligence)手机呢?

在高通 CEO 安蒙(Cristiano Amon)看来,这种转变正在发生。安蒙是一位具有丰富技术背景的 CEO,曾经是一名电气工程师,而且是高通 4G 技术和 Snapdragon 芯片研发的关键人物,甚至对每个细节都非常了解。高通不仅为智能手机提供芯片等支持,还包括了部分笔记本电脑和 VR 头显设备等等各类智能终端,因此安蒙的观点相当具有洞见和前瞻性。

图|高通公司 CEO 安蒙

生成式 AI 的出现让用户可以和 AI 使用自然语言进行交流。安蒙在媒体采访中提到了 ChatGPT:“例如,当用户进入 ChatGPT 输入查询,它会运行有数十亿参数的模型,由此而生成的每一个单词,也就是我们所说的 Token,都需要进行计算。比如说,我现在有了第一个单词,那么下一个单词可能是什么?ChatGPT 是一款了不起的产品,因为它,世界上的每个人开始了解生成式 AI。”

ChatGPT 的流行让生成式 AI 不再神秘,几乎成为了人人在 PC 电脑端可得的工具,但很少有人能意识到电脑端 AI 和移动端 AI 的区别,尤其是后者得天独厚的优势。进一步说,用安蒙的话阐述,“真正有趣的地方在于让生成式 AI 在智能手机本地运行,而不是云端”。

为何?

在移动端运行的 AI 比电脑更了解用户。用户的行为数据、位置数据,让 AI 能提供定制化服务,这些都是电脑不具备的,毕竟人们不会带着电脑到处去。此时,智能手机的使用方式将不再只是单一应用的操作和使用,而是由生成式 AI 完成与所有应用的协同工作。假设我们正在发短信。我说,“很高兴参加这次活动,我还遇到了另一个人。”如果之前我遇到这个人的时候和他拍了合影。那么,AI 就会在我提到这个人时给出提示,进入相册并识别出这张照片。

联想前文笔者列举的制定旅游行程的各种麻烦,目前理想的方式是告诉 AI 你的需求,它会进行全网搜索,给出航班、酒店、景区、餐厅的等等要素的合适搭配。

图|完美的机器人:能够用母语交流,改变人机交互的方式(高通)

在安蒙的洞察中,还有一个关键信息——“本地”。为何是本地,而不是云端?或者说,不是 100% 的云端?这需要从在终端侧部署 AI 的逻辑说起。

在万物上云的时代,为何高通要强调“本地部署”?

终端侧,我们也叫“边缘侧”,指的是那些直接和用户产生交互的设备,比如手机、智能手表、智能家居、VR 头显等等。和终端侧相对的概念是云端,云端的优势是性能强大,而终端侧的特点是“复杂”,比如部署在汽车和手机上的 AI 应用看起来相似,开发起来有本质不同。

非常容易想到的一种部署方式,就是把所有终端侧 AI 应用的计算放到云端,减轻本地运算负担,甚至能降低本地芯片算力需求。这种设想是很好的,但不具备可信性。

首先,云计算带宽不足。在 AI 时代,计算量规模呈指数级别上升。ChatGPT 模型参数数量有近 2000 亿个,每次输入内容查询,调动的参数也会多达数十亿个,由此产生海量的数据,在一些特定场景,由于带宽限制,根本来不及处理。比如无人驾驶汽车,在高速公路上时,需要在毫秒级别内做出反应,即便云端算力足够,带宽也无法承载。

还有一个现实的例子更能说明这一点,波音 787 飞机每秒钟产生 5GB 数据,飞机和卫星之间的传输速度无法处理如此大的数据量。所以最好的搭配是本地+云端,AI 部署在本地,本地处理一部分需求(数据),再由云端处理另一部分,通力合作,满足用户需求。

当然,这并不是把 AI 在终端侧部署、计算的唯一原因。用户还在乎数据隐私问题,把个人数据放在云端,他们更倾向于放在本地。再就是稳定性,设想一下当回到自己家需要用人脸识别开门,但恰好遇到断网的时候。为了避免出现这种情况,一些 AI 应用必须也只能部署在本地。

图|高通为 Meta Quest AR 头显等设备提供芯片(美联社)

因此,安蒙说“真正有趣的地方在于让生成式 AI 在智能手机本地运行,而不是云端”,其实表达了两个重要观点。一是移动端 AI 比云端 AI 具有更强的交互性,二是它需要本地和云端的结合。

生成式 AI 走入公众视野以来,高通在“终端侧部署 AI”的研发方面,取得了许多研发成果。2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 发布,当大多数人还在后知后觉和不知不觉的时候,2023 年 2 月 23 日,高通成功在搭载了骁龙芯片的安卓手机上运行了 Stable Diffusion,这在全球是首次。这款应用也是后来家喻户晓的、自媒体人和设计师必备的“文字生成图片”神器。

这是了不起的一步,因为该应用模型具有 10 亿个参数,在此之前它只能在电脑端运行(其实是电脑端访问,云端运行)。

赋能上下游合作伙伴,推进 AI 在终端侧的部署是高通长期以来的策略,这种赋能不仅是硬件上的,也包括软件上的,甚至是针对 AI 源头开发者的。我们在上文提到,由于终端侧设备的多样性和复杂性,导致每一款应用针对每一类设备的部署都产生了“非标”的效应——类似开发一款定制化非标准件,以适应不同终端需求。

为了解决这一难题,避免重复开发,提升开发者效率从而让他们把更多精力放在更具创新性的工作上,2022 年 6 月,高通发布了 AI Stack。作为一款 AI 开发“全家桶”,该平台让 AI 开发者真正实现了“一次开发,多终端使用”。

良性的赋能,既要包括高端用户,也要覆盖普惠用户

高通在 AI 领域的优势并非短时间内建立,最早可以追溯到 2007 年。那时候,高通开始探索机器学习脉冲神经方法。10 年后,高通凭借一步一个脚印的扎实技术积累,于 2016 年推出了高通骁龙神经处理引擎工具包(Snapdragon Neural Processing Engine SDK)。

这让高通当年成为首家提供专为移动设备设计的深度学习工具包的 SoC 供应商。这一套开发工具允许原始设备制造商(OEM)在各种设备上,如智能手机、安全摄像头、汽车和无人机等搭载了骁龙 820 芯片的设备中,运行他们自己的神经网络模型,而无需连接到云端。这一创新使下游制造商能够个性化开发场景检测、文本识别、对象跟踪和回避、手势、人脸识别以及自然语言处理等功能。

每当提到 AI、芯片,都会让大众产生一种“高大上”的感觉。越来越快、越来越先进的芯片和越来越“无所不能”的 AI,是在距离普通人越来越远吗?一个合格的 AI 时代玩家,是不应该让普惠用户掉队的,它的产品应该能覆盖所有人。

推动 AI 大模型更广泛应用的第一步是确保更多人能够真正享受到 AI 的便利。继其首款专为生成式 AI 精心打造的旗舰移动平台第三代骁龙 8 之后,高通在 2023 年 11 月又紧跟着快速推出了第三代骁龙 7,将非旗舰移动平台上的卓越使用体验和 AI 支持带给更广泛的用户群体。这一举措明显可以将原本仅限于“旗舰专享”的终端侧 AI 服务推广,同时有望在实质上促使整个 AI 生态系统实现指数级增长。

这种指数级增长,将会打破手机行业目前的内卷状态。2023 年下半年,先是传出 OpenAI 将要进军硬件领域,开发基于 AI 的硬件设备。10 月份,搭载了谷歌 AI 模型的系列手机发布。各大手机厂商纷纷拥抱 AI 大模型,这无疑开辟出了一片蓝海。

高通 CEO 安蒙表示,“AI 发展势如破竹,这是我们所喜闻乐见的。为迎接这一刻的到来,我们早已准备多年。纵观智能手机领域,AI 的发展有望开启一轮全新的增长周期。”

生成式 AI 是一次千载难逢的机会。之于高通是,之于其他科技玩家也是,基于智能手机的新一轮创新浪潮已势不可挡,我们需要为此做好准备。生成式AI时代,一个合格的玩家应该做到什么?


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