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AI手机,AIPC,是伪命题吗?

发布时间:2024-08-03 16:26:55来源: 15210273549

今年以来,美股市值摸到3万亿美元门槛的公司一共有三家,第一名苹果(约3.5万亿美元)、第二名微软(约3.3万亿美元)、第三名英伟达(约3.0万亿美元)。

看似业务毫不相关,内里实则丝丝入扣,它们登顶3万亿美元宝座,背后有一个共同的推手:AI。

AI的发展,已经形成一个无形的三角飞轮,那就是算力、大模型和终端应用。算力是一切大力出奇迹的起点,模型在算力的加持下化腐朽的数据为神奇,然而纵使讲得再天花乱坠的大模型,也需要直面消费者的AI终端应用来最后买单。

算力龙头——英伟达,这是最好理解的,靠着垄断AI的GPU,英伟达成为当之无愧的AI算力龙一,是最纯正的卖水人;虽然老黄天花乱坠讲了一大堆智能机器人、AI光刻机巴拉巴拉的,但华尔街没人信这些,只关心它下个季度到底能出多少张卡。

大模型集大成者——微软,则相对复杂一些,作为Open AI的最大资方身份特殊,另一方面其自己也有训练大模型,这使得微软成为大模型最领先的玩家,同时微软提供的云算力服务,从这个角度来看它也是半个卖水人;此外,微软还拥有吊打一切的办公套装,Copilot因此也是最被寄予厚望的AI应用,即使已经连续几个季度不及预期。

AI终端搅局者——苹果,是最令人费解的,好像年初还在被诟病押宝MR和汽车,将错过整个AI浪潮,4月份却靠AI终端的概念,股价原地生拔30%,上演大象起舞王者归来的故事:属于妥妥兵马未动,预期先行。

三家公司围绕着AI,股价螺旋式创出新高,其实反映的是市场对AI飞轮不同阶段的追捧。其中算力和模型,在一年多内被反复学习,已经没有太多的认知差。

而拼图的最后一块,AI终端,虽然还在模糊中,但产业脉络与财富脉络均已逐渐清晰起来——这可能是我们研究AI,不得不更着笔墨的一大方向。

图:近一个季度三家3万亿公司股价走势 来源:Wind

 

01 AI终端不是一个伪命题

AI应用的缺失,仍在刺痛每一个科技拥趸。

从去年AI风刚开始起的时候,大家就开始畅想AI应用的遍地开花。而AI应用又可以分为两个大类,嵌入AI功能的偏软件类产品,比如微软的Copilot,AI语音助手等;另外是嵌入AI功能的智能硬件终端。

在ChatGPT横空出世之后,经过一年的发展,被寄予厚望的AI应用类软件却始终不及预期。市场最终将其归因于大模型还不够强大,也正是由于这个原因,各大企业都在争相购买云计算厂商的算力,来迭代自己的模型。其中,微软具有 OpenAI 独家授权的 API 接口,在AI 模型服务(AI MaaS)上明显领先于亚马逊和谷歌,成为意外的赢家。

但CSP算力的爆卖,也始终掩盖不了AI应用的不及预期,可能市场期待的AI爆款应用,仍需时间等待scaling law下的新的大力出奇迹。

图:生成式 AI MaaS 层市场占有率(2023年) 资料来源::IoT analyst,华安证券研究所

但AI趋势已成,创新的风不会消失,只会转移。 伴随着苹果公司市值创下历史新高,似乎昭示着智能硬件终端这个旧瓶,可以装下AI的新酒。

从产业发展规律来推断,我们认为AI终端不是一个伪命题 ,主要是基于下面两点考量。

 

AI终端的产业逻辑是通畅的

起初大家并不看好AI终端,因为智能终端如手机、电脑,受制于功耗和体积,主芯片的算力很难像服务器集群那样无限堆积,这也就导致终端AI的智能化程度不够。最具代表性的案例就是已经问世了十几年的Siri,经过无数版本的迭代,还跟一个傻子一样。

但随着大模型时代的到来,智能终端不能堆积算力的问题终于找到了解法:云侧的大模型充当智慧大脑,智能终端的端侧大模型充当智能交互方式,云和端相互协作。 云侧大模型解决了深度智能的问题,端侧大模型解决了及时智能的问题。

除了及时性和便携性外,为什么明明有参数巨大、功能强悍的大模型了,我们还需要再购买一个搭载端侧模型智能终端,而不是让人与大模型直接对话呢?

因为这还涉及到隐私的问题。每一个个体对于AI的需求是不同的,我们的终极目标是想让AI扮演个人的贴身秘书,这天然需要高信任度下的密集交互,隐私问题尤为突出。可以试想这样的一个场景,处理一个私人照片,而随意将其传给云端大模型处理,你面临的隐私泄露风险有多大。

所以,高通公司才发布了报告《混合AI是AI的未来》,并在报告中指出:

正如传统计算从大型主机和瘦客户端演变为当前云端和边缘终端相结合的模式,AI处理必须分布在云端和终端进行,才能实现AI的规模化扩展并发挥其最大潜能。

与仅在云端进行处理不同,混合AI架构在云端和边缘终端之间分配并协同处理AI工作负载。云端和边缘终端(如智能手机、汽车、个人电脑和物联网终端)协同工作,能够实现更强大、更高效且高度优化的AI。

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