AI已渗透至入门手机，快速普及或将助推市场复苏

在日前举办的努比亚2024春季新品发布会上，官方推出了一款起售价仅799元入门级机型努比亚小牛。除了在硬件配置方面有着诸多越级表现之外，其一大亮点便是提供了诸多中高端产品同款的AI影像功能，还支持AI智慧语音、AI全方位智能省电等多项功能（相关功能后续将通过FOTA升级实现）。

继此前有厂商宣布进入AI手机时代、或是要“All in AI”，并推出了多款定位中高端市场的机型后，努比亚小牛的亮相显然也标志着这一股风潮已经来到入门级市场，并开始全面渗透进各价位段。

此前在今年年初，调研机构Canalys曾预测，2024年智能手机总出货量中或将有6000万部为AI手机、占比不足5%。分析师认为，大语言模型及其他生成式AI对于计算平台和软件能力的挑战，将是需要先解决的难题。而在彼时，AI在智能手机上落地更多出现在搭载高通骁龙8 Gen3、联发科天玑9300这类新款旗舰SoC的高端机型上，原因则在于其AI算力可以满足端侧大模型的需要。后续随着中端主控算力的提升，相应的AI功能逐步渗透到这类机型上也成为了必然。

仅以SoC支持的端侧大模型来看，诸如联发科天玑8300这款中端SoC由于具备旗舰同代次的APU780，能支持100亿参数的大模型，因此相关机型显然也可以被划归AI手机的范畴。而在高通方面，端侧AI能力也已经被引入骁龙7系，所以搭载这类SoC的机型显然也能称得上是AI手机。

但此前入门产品由于SoC普遍没有如此强大的算力，因此在不具备太多运行端侧大模型能力的情况下，显然更多的将依赖云端算力来解决这一问题，这一点也与AI Pin这类所谓的“纯血”AI设备类似。如果从AI开始在百元级机型落地来看，认为AI手机时代已经全面开启显然也并不为过。

受限于成本，入门机型在AI算力方面与中高端产品存在差距显然是不争的事实，但借助云服务就将完全改变这个情况。然而这也会带来一个问题，那就是在没有限制条件的前提下，云端大模型所实现的AI功能在体验上大概率将会全面超越更高定位机型端侧大模型的表现。

原因其实很简单，由于云端大模型通常具备更大规模的参数、更为充裕的算力，因此在实际表现上势必就将会更为完善。例如有相关消息显示，GPT-4在120层中包含了1.8万亿参数，Claude 3 Opus和文心一言4.0的参数规模也与GPT-4类似，均在万亿级别。而更大的参数规模，目前也就意味着在处理规模数据和复杂任务时的准确性更高、表现更好。相比现阶段端侧普遍只有70亿至100亿参数的大模型，差距也就显而易见。

值得一提的是，现阶段已经有大量第三方厂商将大模型App化，诸如通义千问、Kimi、讯飞星火等大模型均有相关App。对用户而言，这显然也是体验AI应用的一种方式，毕竟相比于更换手机而言，能够免费使用的这类App显然门槛更低。不过由于适配等方面的原因，这类第三方大模型App在调用手机相关功能上通常会受到一定的限制，毕竟手机厂商不可能完全放开自家的所有API。

现阶段，智能手机普遍采取的端侧+云端大模型方案，本质上其实还是为了迁就本地算力的局限，首先要解决“有无”的问题。由于即便是当下的最新旗舰SoC，在AI算力方面也依旧相对有限，还无法满足更大规模模型的需求。以高通骁龙8 Gen3为例，其NPU的AI算力超过73TOPS，针对70亿参数每秒可生成20个token。但这样的表现与目前云端普遍使用的NVIDIA AI芯片相比，在AI算力上的差距则是指数级的。

对于用户来说，目前智能手机上这种端侧与云端大模型相结合的方案，其实也有一定的好处。在端侧调用大模型可以无需等待响应，摆脱了对于网络延迟和不稳定性的束缚，特别是在无网环境下也可以正常使用相关功能。此外这种方案由于数据在本地处理、无需上传到云端，因此还可以充分保护用户的隐私和数据安全。

当然，随着AI功能全面在智能手机上的铺开，厂商也势必会针对不同定位的产品有所区隔。但即便如此，入门级机型通过AI赋能也会为使用体验带来一定的提升。

值得一提的是，AI应用渗透到百元级机型还有更多的好处，毕竟目前在许多业内人士看来，智能手机其实并不是AI的唯一载体，诸如AI Pin、Rabbit R1这样设备同样也是一种选择，但相比需要改变使用习惯的后者，显然手机该怎么用如今大量的消费者可以说是非常熟悉。

AI应用在智能手机上的全面落地，无疑是技术进步在这一领域的又一次体现。尽管目前AI在手机上的应用仍面临诸多挑战，但无可否认的是，它同样也为用户带来了更好的体验，并有望改变未来的市场格局。而随着相关技术的不断进步，这种趋势不仅提升了用户的体验，还有望为整个市场的复苏注入了新的活力。