机构：预计2024年AI手机出货量达6,000万部
机构：预计2024年AI手机出货量达6,000万部
文/福布斯中国
Canalys最新预测数据显示，2024年，智能手机总出货量中，仅有不到5%为AI手机（AI-capable smartphone），但这也意味着AI手机的出货量仍将达到6,000万部，而同年AI PC的出货量仅为5,300万台。
目前具备端侧AI运行能力的智能手机已经并非新鲜事物。把时间往回推十年，我们当时已经能看到AI算法运行在手机的ISP以及NPU上。但最近大型语言模型（LLM）的出现又促使我们重新思考和定义什么是以生成式AI驱动的“AI手机”。本篇文章将会解释“AI手机”的定义，以及为何对于厂商来说，在智能手机上实现端侧生成式AI将至关重要，以及未来智能手机的端侧AI应用将会如何发展。
与PC不同，智能手机端侧对于AI的应用已有了相对较长的时间，这使得“AI手机”成为了一个更为广泛且模糊的概念。像高通、联发科、三星以及谷歌这样的芯片厂商多年来都一直在专注于提升NPU以及TPU的性能，而苹果、华为、vivo和小米这样的智能手机厂商也正在将AI算法应用于设备上，从而提升成像质量、电池寿命和打字体验。然而，在生成式AI模型爆发的当下，将LLM和其他生成式AI模型在端侧跑通将会对计算平台和软件能力提出新的挑战。
Canalys认为，“AI手机”最低要求满足：SoC应包含能够加速AI任务的专用单元。（例如，高通Hexagon、联发科APU、Google TPU）；智能手机应能够在端侧运行LLM（例如，Google Gemini、三星Gauss）和其他生成式AI模型（例如，Stable Diffusion）；端侧LLM的推理性能应快于成人的平均阅读速度，相当于10 token/s。（基于LLaMA-2 7B, 或同等水平）；使用端侧AI生成图像的时间应小于2秒。（基于Stable Diffusion v1.5，20步，512*512分辨率，或同等水平）
可选要求包括：满足上述最低要求的“AI手机”不一定需要满足下述所有可选要求。然而，满足下述可选要求对于用户体验来说将会是加分项； 设备出厂时应预装LLM（例如，Google Gemini, 三星Gauss）；为第三方开发者提供生成式AI相关的API和SDK，以方便开发者将生成式AI驱动的功能集成于端侧移动应用中；在设备上预装由厂商第一方开发的生成式AI功能，并且保证其可以在端侧高效运行。
目前，AI能力在端侧越发受到重视，除了PC外，智能手机将重要的平台，受到各大厂商的关注。一方面是消费电子复苏在即，另一方面也是需要走出同质化，提升更大的价值。
