AI成為手機(jī)芯片“決勝點”
你知道AI手機(jī)嗎？
相信對于大多數(shù)普通用戶而言，“AI手機(jī)”依然活在概念當(dāng)中，即便在距離手機(jī)廠商第一次喊出“AI手機(jī)”已經(jīng)過去了7年時間的今天，“AI”都沒能成為手機(jī)市場的主要驅(qū)動力。
相較之下，即便問世稍晚的“折疊屏”，似乎都更有用戶認(rèn)知度，并且也確實撐起了安卓手機(jī)高端市場，今年出現(xiàn)的“三折疊手機(jī)”更是成為了全網(wǎng)熱點。那么，這個被國際一線科技大廠競相追逐，把英偉達(dá)和微軟兩家科技巨頭市值推上3萬億美元的新技術(shù)，為何在手機(jī)上就不靈了？
歸根結(jié)底，還是在于“AI手機(jī)”本身，與AI PC一樣，它并沒有帶來肉眼上可以感知的形態(tài)變化，AI的提升，更多來自功能層面，而這波AI浪潮的底層驅(qū)動力，則是機(jī)身內(nèi)那顆小小的“芯片”。
7年不痛不癢，AI體驗“太弱了”
回想智能手機(jī)第一次與AI的結(jié)合，最早可以追溯到2017年9月，當(dāng)月，手機(jī)圈共有兩條重磅新聞，首先是9月2日華為推出麒麟970芯片，這款芯片是全球首款內(nèi)置獨立NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元）的智能手機(jī)AI計算平臺。
另一款則是主導(dǎo)了蘋果未來5年設(shè)計，改變手機(jī)正面屏幕形態(tài)的iPhone X，在所有人都集中于蘋果終于在設(shè)計上進(jìn)入“全面屏?xí)r代”并提出“劉海屏”作為未來設(shè)計方向的同時，卻很少有人注意到，iPhone X機(jī)內(nèi)搭載的A11芯片，同樣增加了“AI能力”。
芯片內(nèi)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎（Neural Engine）由蘋果自主設(shè)計，這是一個專為機(jī)器學(xué)習(xí)而開發(fā)的硬件單元。它采用雙核設(shè)計，每秒運算次數(shù)最高可達(dá)6000億次（0.6TFlops），主要負(fù)責(zé)處理機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，如面部識別、Animoji等。這個引擎能夠接管CPU和GPU的任務(wù)，提高運算效率，減少能耗。
沒錯“NPU單元”、“AI算力”、“機(jī)器學(xué)習(xí)”這些自去年開始被所有科技廠商掛在嘴邊的詞匯，早在7年前，就已經(jīng)落地在手機(jī)芯片當(dāng)中。只不過，當(dāng)時的NPU單元，更多地是為日常的功能提供加速計算，而不是處理重度負(fù)載的“AI任務(wù)”，比如拍攝中的場景識別、色彩優(yōu)化、暗光場景下的人臉識別等等。
聯(lián)發(fā)科技計算與人工智能技術(shù)事業(yè)群副總經(jīng)理陸忠立博士向鈦媒體APP介紹：“用戶能夠感知到AI能力的最典型場景就是手機(jī)在攝影時的各類功能，一方面是圖像采集部分，另一方面則是視頻顯示部分，比如自動切換幀率模式以及對圖片、視頻的最終畫面效果進(jìn)行動態(tài)范圍、智能降噪的優(yōu)化，其中都已廣泛應(yīng)用了AI技術(shù)。”
但這些都是比較早期的AI應(yīng)用，也就是所謂的“分析式AI”，它與大家今天所談到的“生成式AI”有很大的不同，這些AI技術(shù)更多地只是在某一特定應(yīng)用或場景中實現(xiàn)了體驗層的升級而已，或者你也可以把它理解為對傳統(tǒng)固定智能算法的“小升級”。
生成式AI，如何改變手機(jī)？
而現(xiàn)如今大家所談?wù)摰摹吧墒紸I”，核心是通過深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析，使得機(jī)器能夠創(chuàng)造出全新的內(nèi)容，如文本、圖像和音頻。這種AI技術(shù)不僅能夠模仿已有的數(shù)據(jù)模式，還能在此基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新，產(chǎn)生具有多樣性和一定不可預(yù)測性的輸出。
而且與傳統(tǒng)的基于固定算法或者基于現(xiàn)有內(nèi)容進(jìn)行增強(qiáng)的AI功能相比，生成式AI的應(yīng)用范圍更加廣泛，從自然語言處理到藝術(shù)創(chuàng)作，它都能提供高效的解決方案，從而極大地提升自動化水平和工作效率。
AI能力的變化，背后也有芯片算力提升的推動，早期的NPU單元和手機(jī)芯片的總體算力非常有限，如果用它們來運行生成式AI，可能生成一副圖片就需要十幾分鐘，處理一段文本、理解一段語言，也需要幾分鐘的時間，因此根本不具備在終端中應(yīng)用落地的可能性。
近兩年火熱的“AI芯片”，其最大的變化就是更加強(qiáng)調(diào)的是能夠在AI方面擁有獨當(dāng)一面的能力，比如上月蘋果隨iPhone 16系列發(fā)布A18 Pro芯片，從最簡單的算力層面來看，蘋果A11芯片的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎采用雙核設(shè)計，每秒運算次數(shù)最高可達(dá)6000億次（0.6TFlops），而A18 Pro芯片的神經(jīng)引擎是16核，算力為35 TOPS（即每秒35萬億次操作）。
簡單估算一下，A18 Pro的AI算力差不多是A11芯片的58倍。本月初聯(lián)發(fā)科剛剛發(fā)布的天璣9400，同樣也在AI能力上進(jìn)行了增強(qiáng)，其搭載了聯(lián)發(fā)科全新的第八代AI處理器NPU 890。
天璣9400在端側(cè)長文本理解能力以及AI模型文本支持長度方面進(jìn)一步提升，并且支持50Token/秒大模型運行速度，再加上對多模態(tài)AI模型的支持，使得手機(jī)能夠擁有更多的AI應(yīng)用場景。
舉個現(xiàn)實生活應(yīng)用的案例，現(xiàn)階段智能手機(jī)的語音助手，當(dāng)聽到“我餓了”的描述時，它們只會機(jī)械地幫你打開外賣、地圖或者搜索平臺，這些都不能幫你解決“饑餓”的實際問題，而天璣9400所支持的智能體，則會通過詢問你的喜好，學(xué)習(xí)你的生活習(xí)慣，直接為你尋找或者推薦附近的餐廳。
再比如，當(dāng)你拍攝了一張數(shù)學(xué)題，傳統(tǒng)的智能助手最多只能告訴你這是一道數(shù)學(xué)題，或者是通過聯(lián)網(wǎng)搜索扔給你一個標(biāo)準(zhǔn)答案。而在天璣9400加持下的智能體，則能夠?qū)崿F(xiàn)本地的推理運算，像一個會做題的老師一樣，為用戶呈現(xiàn)出從解題思路到最終答案的完整過程。
端側(cè)算力，成為手機(jī)芯片競逐賽道
由此可見，更好用、更全能的AI，并不是不存在，而是過去只能通過云端算力或者工作站才能滿足，像ChatGPT、kimi等，這類語音助手所具備內(nèi)容創(chuàng)作能力、文字搜索歸納的效率，都遠(yuǎn)超大家想象，但它們的背后，都是由一個個服務(wù)器組成的算力中心。
未來“AI手機(jī)”的競爭，與其說是拼想法，倒不如說是拼芯片，對于終端廠商來說，部署龐大規(guī)模的云端算力很顯然是一件“費力不討好”的事情。一方面，高額的持續(xù)投入成本很難化解，站在消費者層面，很難接受作為出廠標(biāo)配的“AI功能”，竟會是一個需要付費的增值服務(wù)。
另一方面，AI功能的全面云端化，也會帶來因網(wǎng)絡(luò)延遲、網(wǎng)絡(luò)波動導(dǎo)致的“體驗一致性差”，再加上AI功能“0差異”也很難成為刺激用戶換新的手段，因此，AI功能的“端側(cè)移植”可以說是勢在必行。
這一趨勢不光會出現(xiàn)在“AI手機(jī)”當(dāng)中，隔壁的“AI PC”也很早就走上了相同的道路。鈦媒體APP預(yù)測，未來幾年，無論是蘋果、聯(lián)發(fā)科、高通亦或是其他手機(jī)芯片廠商，其芯片的迭代重點都會將“AI算力”納入其中，同時也是通過算力層面或者說硬件層面的領(lǐng)先部署，來為應(yīng)用層面的更多可能性提供支撐。
新一輪的手機(jī)芯片大戰(zhàn)，將會圍繞“AI”展開。
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