原典:ファイナンシャルストーリークラブ 画像ソース:無制限のAIによって生成OpenAIは電話を作ろうとしているかもしれませんし、ChatGPT用に特別に設計されたAI電話かもしれません。最近、The Informationによると、OpenAIのCEOであるSam Altmanは、著名なiPhoneデザイナーであるJony Iveと連絡を取り、新しいAIハードウェアデバイスの開発について話し合っています。ソフトバンクの孫正義CEOも興味を示し、「アイデアについて2人に話した」。三者間の協力はまだ決定的ではありませんが、ChatGPTの「ヘビーユーザー」として常に宣伝されている孫のステータスから判断すると、この問題は冗談です。一方では、AI企業はハードウェア分野に参入する準備をしています。 一方、携帯電話メーカーもAIモデルの採用を強化しています。東部時間10月4日、GoogleはGoogleのAI基本モデルと「人工知能中心」を搭載したGoogle Pixel 8シリーズの携帯電話をリリースしました-**-Google独自のAndroidシステムがフィーチャーフォンを一挙にスマートフォンの時代に駆り立てたことを考えると、Googleの参入はAI携帯電話への前奏曲を開始した可能性があります。 **国内の携帯電話メーカーも来ています。10月11日、OPPOは、自己訓練されたアンデス大型モデル(AndesGPT)に基づく新しいXiaobu Assistant 1.0ベータエクスペリエンスが正式にオープンし、アップグレードされたXiaobu AssistantにAI大型モデル機能が搭載されることを発表しました。これは、Xiaomiが組み込みAI大型モデルの小さな愛の内部テストを発表した後、組み込みのAI大型モデル携帯電話インテリジェントアシスタントを発売した携帯電話メーカーです。Pangu大型モデルへの携帯電話システムのアクセスの発表から、大型モデルを内蔵した音声アシスタントXiaoyiの群衆テストの開始、AI大型モデルを内蔵した新しいHuawei Mate60シリーズのリリースまで、1か月以上で完了しました。vivoは大規模モデルの適用において実際の進歩を遂げていませんが、自社開発の70億パラメータ大型モデルvivo \ _Agent \ _LM \ _7Bが8月にC-リストに登場しました。 また、当局者はまた、9月のアジア国際科学技術イノベーションフォーラムのボアオフォーラムで自社開発の大型モデルのリリースを発表しました。Honorはさらに激しく、7月初旬には「ネイティブ統合AI大型モデルを搭載した世界初の国内携帯電話」として知られるMagic V2をリリースし、十分なギミックを獲得しました。 しかし、自社開発の大型モデルの進展は微塵も風を示さず、「ネットワーク大規模モデルでインターネット企業と協力する」と表明した。......**国内外の携帯電話大手が高速乾燥AIビッグモデルを乾燥させることに熱心であることは明らかです。 これは主に、携帯電話市場の革新が弱く、実際には動かせないためです。 そして、「大きなモデルを携帯電話に入れる」ことは、携帯電話の機能と経験に革命的なブレークスルーを達成する可能性が高く、それは交換の波の新しいラウンドを引き起こすことが期待されています。 ** ## まず、**AI携帯電話は市場の退縮を治すことが期待されていますか? ** なぜ国内の携帯電話メーカーはAIモデルに群がっているのか?最も直接的な価値は、携帯電話のパフォーマンスとエクスペリエンスの向上です。AI大規模モデルを携帯電話システムに統合すると、一方では、画像、音声、自然言語処理、その他のタスクを処理する携帯電話の能力を高め、携帯電話のパフォーマンスを大幅に向上させることができます。 一方、ユーザーのニーズにより柔軟に対応し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができ、AIアルゴリズムの進化により、エンドサイドにロードされた大きなモデルはユーザーの理解を深め、携帯電話はユーザーの行動を予測して事前に最適化し、「千人と一台の機械」から「千人と数千台の機械」まで、よりスマートでインテリジェントになります。**携帯電話にローカルに展開されたAI大規模モデルは、AIによるさまざまなアプリの最適化とエンパワーメントを実現するだけでなく、障壁を打ち破り、APP機能の自由な組み合わせを可能にする一般的なインターフェイスとしても機能し、ユーザーエクスペリエンスと製品競争力を向上させます。 **ファーウェイメイト60シリーズモデルとグーグルピクセル8シリーズ携帯電話は、国内外で最初にAIモデルを上陸させました。ファーウェイの携帯電話は、携帯電話の画像処理を強化するためにAI機能を長い間適用しており、AIモデルがシステムに組み込まれた後、エクスペリエンスの最も明白な改善は、携帯電話の音声アシスタントXiaoyiです。OpenAIのChatGPTやGoogle BardなどのジェネレーティブAIチャットボットとは異なり、HuaweiのXiaoyiはHarmonyOSオペレーティングシステムでリファクタリングされています。つまり、最初の2つは携帯電話にロードされたAIアプリケーションのみであり、Xiaoyiはビッグモデルをインテリジェントシステムの頭脳として使用し、ラージモデルの高次機能の助けを借りてシステムの機能を包括的に強化します。Pangu大規模モデルを基盤とするXiaoyiは、自然言語理解機能の飛躍的な反復を実現するだけでなく、生成AIを使用して、情報の要約、記事の作成、電子メールへの返信、メモの作成、写真の作成など、ユーザーのために多くのことを行います。生活のニーズを満たすだけでなく、仕事を支援するためにも。 たとえば、パートナーを会議に招待し、会議の時間、招待された担当者、およびXiaoyiとのディスカッション内容を直接指示すると、Xiaoyiは会議の招待メールを作成できます。**Xiaoyiは確かにアプリ間の障壁を打ち破り、より複雑なユーザー需要シナリオに対処したことは言及する価値があります。 **たとえば、ポスターの写真の場合、Xiaoyiの関連する住所情報を尋ね、目的の場所に移動するように依頼すると、Xiaoyiはポスターの住所情報を正確に識別し、ナビゲーション用のナビゲーションアプリを開くことができます。 別の例として、ステーキハウスを見つけたい場合、Xiaoyiは意図を正確に理解し、Meituanサービスに直接電話して関連するレストランを見つけることができます。Google Pixel 8シリーズの携帯電話の画像処理機能の強化も驚くべきものです。ジェネレーティブAIを使用すると、Googleフォトのマジックエディターは、すでに撮影した写真を使用し、他の写真から別の表現を手動で選択し、「全員の目を開いた」状態で新しい写真を生成できます。 さらに、この機能は不要な背景や写真の乱雑さを消去することもできるため、ハイエンドの携帯電話を持っているが資格のある写真を撮ることができない「障害者」もフィルムマスターになることができます。**AI大規模モデルの携帯電話機能体験の向上は明らかであり、ユーザーのニーズを満たすことができるか、早期に変更を試みることを意図する多数のユーザーを刺激し、携帯電話業界の弱いイノベーションの均質な退縮ジレンマを打破します。 **市場調査機関Canalysが発表した最新のレポートによると、2023年の第2四半期の時点で、中国のスマートフォン市場は約6,430万台を出荷し、前年同期から5%減少しました。 世界のスマートフォン市場も勢いを欠いており、今年の第2四半期の出荷台数は前年同期比で10%減少しました。 衰退する市場では、ハイエンド市場は比較的良好です。 Canalysのアナリスト、Amber Liu氏は、「消費者は高品質の製品にますます積極的にお金を払うようになっています。 中国のスマートフォン市場の平均価格は昨年から450ドルを超えており、今後数四半期も上昇し続けると予想されます。 "**AI携帯電話がエクスペリエンスを大幅に向上させることができれば、国内外の携帯電話市場が活性化または再び可能になります。 **華泰証券は記事「AIは新たな買い替えの流れを駆り立てるか?」と書いた。 特別研究は、AI大型モデルの時代の到来により、AIは次の交換潮流を推進する重要な要素になると予想され、「AI携帯電話」の最初のバッチは2023年後半に発売されると予想され、現在、AI携帯電話は主にNLP(自然言語処理)とCV(コンピュータービジョン)技術を適用し、2024年から2025年にかけてより革新的なAIアプリケーションが携帯電話に上陸すると予想されています。2023年第2四半期の決算会議で、MediaTekも同様の見解を表明し、「AIが携帯電話を着陸させることで交換サイクルが加速する」と考えています。 ##第二に、**「ビーチグラブ」大型モデル、メーカーの進歩は異なります** **実際、携帯電話業界は、ホットスポットを追うだけでなく、大きなAIモデルを争っており、ヘッドメーカーはしばらくの間AIをレイアウトしており、初期段階の機能改善レベルから段階的に進歩しており、現在は徐々にシステムレベルに浸透しています。 **Huaweiは、今年8月にHongmeng 4システムがリリースされるまで、大型モデルを携帯電話システムに接続することを発表しませんでしたが、Pangu大型モデルは早くも2020年9月に研究開発を開始し、バージョン3.0に反復して商品化しました。また、AIの大規模モデルを早期にレイアウトするのはOPPOです。2020年以来、OPPO Xiaobuアシスタントチームは大規模な言語モデルを調査および適用してきました。OPPOは、大型モデルAndesGPTプロジェクトの立ち上げ前に、大量のAI投資を開始し、事前学習済み言語モデルの開発と探索を行い、中国語理解評価ベンチマークCLUE1.1、大規模知識グラフの質問と回答KgCLUE1.0の総合リストで5位にランクされ、ランキングで1位にランクされた大型モデルであるOBERTを独自に開発しました。vivoがAI大型モデルを開発する時間はまだありませんが、2018年にAIグローバル研究所を設立し、今年8月に権威ある評価ウェブサイトに70億個のパラメータ大型モデルvivo\_Agent\_LM\_7Bを提出したことから、関連分野の研究開発時間は短くありません。Xiaomiは遅すぎず、早くも2016年7月にAIをレイアウトし、今年4月にAIラボの大規模モデルチームを正式に設立しました。Xiaomi技術委員会のAIラボの大規模モデルチームの責任者であるLuan Jian氏は、「携帯電話とAIの組み合わせは、写真の写真の調整など、実際には長い間存在していました-高速フォーカス、超解像など」と述べています。 携帯電話に大型モデルを追加することはアップグレードであり、ワードプロセッシング機能、マルチモーダル処理機能などを含む自然言語の相互作用が改善されています。 "**国内携帯電話メーカーが過去3、4か月でAIモデルをステージの前面に押し出し、携帯電話に統合することを急いでいる理由、またはAI携帯電話がもたらす可能性のある交換の波のウィンドウ期間を先制的に捉えたい理由。 ** **携帯電話メーカーはAI大型モデルの着陸を加速し、ある程度、弱い消費者需要の「自助」でもあります。 **前述の内容によると、自社開発の大型モデルの進歩の栄光に加えて、ほとんどの国内携帯電話大手は基本的に自社開発のAI大型モデルを選択しましたが、それぞれの条件と開始時間のために、着陸の進行状況は同じではありません。独自のエコシステムを構築しているファーウェイは、現在、国内の携帯電話メーカーとして初めて、大型の携帯電話AIモデルを新しいマシンに搭載しています。2番目はOPPOとXiaomiです。 両者はAI大型モデルを内蔵した新型を正式にリリースしていないが、AI大型モデルを搭載した新型モバイルアシスタントの公開テストと社内テストを開始し、AI大型モデルと携帯電話システムの統合に着手した。OPPOは全体としてより思慮深く、事前に上流のメーカーと慣らし運転を行うのに適しています。 OPPOは、AndesGPTの大規模言語モデルを独自にトレーニングする一方で、MediaTekとも協力し、4ビット量子化テクノロジーを借りて、精度を低下させることなくローエンド側でパフォーマンスを向上させ、AndesGPTのエンド側での軽量ランディングをできるだけ早く促進したいと考えています。ヴィヴィオの自社開発の大型モデルは権威あるランキングに載っていますが、今のところ具体的な着陸挙動は見られません。vivioは今年10月頃にAIモデルを内蔵した新しいOriginOS 4.0システムを発売すると噂されており、その際にAIモデルを組み込んだ新しいシステムを搭載した新しいマシンが発売されれば、vivoはファーウェイに次いでAI大型モデルを新しいマシンに上陸させる2番目の国内携帯電話メーカーになると予想されています。ファーウェイのソフトウェアとハ ードウェアの自己完結型とは異なり、他の携帯電話メーカーが独自の大型モデルを開発している間、将来的には上流のハードウェアメーカーと協力して、自社開発のAI大型モデルの携帯電話への着陸をよりよく促進することは避けられませんチップと軽量技術の助けを借りて、より多くの変数を備えています。ある程度、誰がハードウェアメーカーとより早く参入し、自社開発の大型モデルの軽量着陸を加速することができ、誰がより早く機会をつかむことができます。 ## 第三に、**自社開発のビッグモデル:最終的にはデバイスとクラウドの統合に移行しますか? ** 別の質問が来る:現在、市場「100モデル戦争」は熱いです、なぜ携帯電話メーカーは教義を採用し、成熟したクラウド大規模モデルのオープンソースインターフェースを直接呼び、エンドサイドの大規模モデルを個人的に開発する必要がありますか?**理由は、ベルトの不良と動かないの2つのキーワードにまとめることができます。 **一方では、ChatGPTなどのクラウドにデプロイされた大規模モデルの特定のアプリケーションには、常に強力なプライバシーとセキュリティの紛争が伴います。**携帯電話AI大規模モデルのローカライズされた展開により、データはエンドサイドを離れることはなく、ユーザーデータのプライバシーとセキュリティがより保証されます。 **パラメータの量が比較的軽量であるため、大型携帯電話モデルの読み込みと実行速度が速くなり、ネットワーク環境による制限がありません。**さらに、携帯電話の軽量な大型モデルレイアウトは、トレーニングサイクルが短く、ユーザーのニーズに応じて迅速に反復的に更新でき、ユーザーのニーズにより柔軟に対応できます。 **Huatai Securitiesはまた、前述の調査レポートで、トレーニングリンクの高いコンピューティングパフォーマンス要件とは異なり、推論リンクは主にトレーニングされたモデルを使用してユーザーのニーズに基づいて推論予測を行い、ピークコンピューティングパフォーマンスの要件が低く、ユニットエネルギー消費の計算能力、遅延、コストなどの包括的な指標にもっと注意を払っています。クラウドコンピューティングパワーと端末デバイスはネットワークチャネルを介して送信する必要があるため、推論コンピューティングパワーのみがクラウドに分散され、ネットワーク帯域幅と伝送距離によって制限され、一部のシナリオでは低遅延と高信頼性の要件を満たすことができません。一方、クラウドモデルの場合、アクセス要件と使用頻度の増加に伴い、クラウドコンピューティングパワー、ネットワーク帯域幅、ストレージ、ハードウェア、およびその他のリソースの消費が重くなります。携帯電話メーカーがこれらの「かさばる」クラウドモデルに携帯電話のパフォーマンス革命の原動力の中心を置くと、携帯電話のパフォーマンスエクスペリエンスは簡単に不安定になり、泥沼に引きずり込まれることさえあります。自社開発のエンドサイド大型モデルの問題については、Xiaomi技術委員会のAIラボの大型モデルチームの責任者であるLuan JianがTencent Technologyとのインタビューで回答し、携帯電話メーカーの視点から彼らの考慮事項を見ることができました。自己調査に関して、Luan Jianは、**さまざまなデバイス端末で使用されるチップは同じではなく、プラットフォームでサポートされているメモリサイズ、計算能力、および計算サブセットが異なると考えています。 これには、最適なパフォーマンスを実現するために、モデルをハードウェア条件に合わせて動的に調整する必要があります。 ****一方、オープンソースモデルは構造的に固定されており、調整できなくなり、使用が非常に制限されています。 モデル構造をカスタマイズしてゼロからトレーニングする機能が必要な場合は、自分で開発する必要があります。 **これはまた、携帯電話メーカーが一方で大型モデルを開発しなければならず、他方でハードウェアメーカーとの慣らし運転を強化しなければならない理由を説明しています。Luan Jian氏はまた、エンド側の大型モデルはユーザーのプライバシーをより適切に保護し、ユーザーがより多くの機能を低コストで取得できるようにすると指摘しましたが、これはすべての問題が携帯電話で解決できるという意味ではありません。クアルコムやメディアテックなどのハードウェアメーカーは、携帯電話のエネルギー効率とパフォーマンスを向上させながら、大型モデルを軽量に着陸させることができます。 しかし、AIの大規模モデルがどれほど圧縮されていても、パラメータの量はそこにあり、携帯電話のハードウェアとパフォーマンスの要件はますます高くなることは否定できません。前述のHuatai Securities Research Reportは、AIモデルの計算数が多いため、バス帯域幅の要件が高くなることも指摘しています。 推論タスクを常に実行すると、デバイスの電力消費、プル バッテリ容量、および対応する電源管理チップのアップグレード要件が加速されます。大規模モデルの予測がますます正確になるにつれて、これらの問題はますます明白になるか、上流および下流の産業チェーンのアップグレードを促進します。では、定量的技術を継続的に最適化し、携帯電話の構成を改善することに加えて、携帯電話メーカーは、エンドサイドの大型モデルの進化によってもたらされるより高い要件に効果的に対処するために、他にどのようなソリューションが必要ですか?**この点で、Xiaomiによって提案された「デバイスクラウド統合」の概念は現実的な選択かもしれません、すなわち、デバイス側のモデルによって解決できる将来のAI携帯電話のいくつかの機能は、エンドサイドで解決されます。 エンド側が問題を解決できない場合は、クラウド機能が呼び出されます。 **これにより、プライバシーのセキュリティとユーザーのニーズへの正確な理解と柔軟な対応が確保されるだけでなく、より複雑で高度な運用が保証され、ユーザーエクスペリエンスが最適化されます。クアルコムもXiaomiに同様のアイデアを提案しました。クアルコムは、技術ホワイトペーパー「ハイブリッドAIはAIの未来」で、**生成AIの前例のない開発とコンピューティングの需要の高まりに伴い、AIの規模を達成し、その最大の可能性を実現するために、AI処理をクラウドとターミナルで別々に実行する必要があります。 ** Huaweiの現在のソリューションも、前の2つに非常に近いものです。さまざまなデバイスやシナリオでの消費者のニーズに応えて、Huawei Xiaoyiの背後にある大型モデルは、エンドサイドとクラウドサイドの形をしていることが理解されています。 小さなアートと大きなモデルの組み合わせでは、エンドサイドの大規模モデルは、最初にユーザーの要求とコンテキスト情報に対して前処理のレイヤーを実行し、次に前処理された要件をクラウド側に送信して、「高速エンドサイドモデル」と「強力なクラウドサイドモデル」の利点を最大化します。**AIは、ユーザーの粘着性が最も高い最も広く使用されているスマート端末として到着し、携帯電話はAI爆発普及の最初のキャリアになる可能性があります。 **
携帯電話メーカーはAIの置き換えの流れをつかむ
原典:ファイナンシャルストーリークラブ
OpenAIは電話を作ろうとしているかもしれませんし、ChatGPT用に特別に設計されたAI電話かもしれません。
最近、The Informationによると、OpenAIのCEOであるSam Altmanは、著名なiPhoneデザイナーであるJony Iveと連絡を取り、新しいAIハードウェアデバイスの開発について話し合っています。
ソフトバンクの孫正義CEOも興味を示し、「アイデアについて2人に話した」。
三者間の協力はまだ決定的ではありませんが、ChatGPTの「ヘビーユーザー」として常に宣伝されている孫のステータスから判断すると、この問題は冗談です。
一方では、AI企業はハードウェア分野に参入する準備をしています。 一方、携帯電話メーカーもAIモデルの採用を強化しています。
東部時間10月4日、GoogleはGoogleのAI基本モデルと「人工知能中心」を搭載したGoogle Pixel 8シリーズの携帯電話をリリースしました-**-Google独自のAndroidシステムがフィーチャーフォンを一挙にスマートフォンの時代に駆り立てたことを考えると、Googleの参入はAI携帯電話への前奏曲を開始した可能性があります。 **
国内の携帯電話メーカーも来ています。
10月11日、OPPOは、自己訓練されたアンデス大型モデル(AndesGPT)に基づく新しいXiaobu Assistant 1.0ベータエクスペリエンスが正式にオープンし、アップグレードされたXiaobu AssistantにAI大型モデル機能が搭載されることを発表しました。
これは、Xiaomiが組み込みAI大型モデルの小さな愛の内部テストを発表した後、組み込みのAI大型モデル携帯電話インテリジェントアシスタントを発売した携帯電話メーカーです。
Pangu大型モデルへの携帯電話システムのアクセスの発表から、大型モデルを内蔵した音声アシスタントXiaoyiの群衆テストの開始、AI大型モデルを内蔵した新しいHuawei Mate60シリーズのリリースまで、1か月以上で完了しました。
vivoは大規模モデルの適用において実際の進歩を遂げていませんが、自社開発の70億パラメータ大型モデルvivo \ _Agent \ _LM \ _7Bが8月にC-リストに登場しました。 また、当局者はまた、9月のアジア国際科学技術イノベーションフォーラムのボアオフォーラムで自社開発の大型モデルのリリースを発表しました。
Honorはさらに激しく、7月初旬には「ネイティブ統合AI大型モデルを搭載した世界初の国内携帯電話」として知られるMagic V2をリリースし、十分なギミックを獲得しました。 しかし、自社開発の大型モデルの進展は微塵も風を示さず、「ネットワーク大規模モデルでインターネット企業と協力する」と表明した。
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**国内外の携帯電話大手が高速乾燥AIビッグモデルを乾燥させることに熱心であることは明らかです。 これは主に、携帯電話市場の革新が弱く、実際には動かせないためです。 そして、「大きなモデルを携帯電話に入れる」ことは、携帯電話の機能と経験に革命的なブレークスルーを達成する可能性が高く、それは交換の波の新しいラウンドを引き起こすことが期待されています。 **
まず、**AI携帯電話は市場の退縮を治すことが期待されていますか? **
なぜ国内の携帯電話メーカーはAIモデルに群がっているのか?
最も直接的な価値は、携帯電話のパフォーマンスとエクスペリエンスの向上です。
AI大規模モデルを携帯電話システムに統合すると、一方では、画像、音声、自然言語処理、その他のタスクを処理する携帯電話の能力を高め、携帯電話のパフォーマンスを大幅に向上させることができます。 一方、ユーザーのニーズにより柔軟に対応し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができ、AIアルゴリズムの進化により、エンドサイドにロードされた大きなモデルはユーザーの理解を深め、携帯電話はユーザーの行動を予測して事前に最適化し、「千人と一台の機械」から「千人と数千台の機械」まで、よりスマートでインテリジェントになります。
**携帯電話にローカルに展開されたAI大規模モデルは、AIによるさまざまなアプリの最適化とエンパワーメントを実現するだけでなく、障壁を打ち破り、APP機能の自由な組み合わせを可能にする一般的なインターフェイスとしても機能し、ユーザーエクスペリエンスと製品競争力を向上させます。 **
ファーウェイメイト60シリーズモデルとグーグルピクセル8シリーズ携帯電話は、国内外で最初にAIモデルを上陸させました。
ファーウェイの携帯電話は、携帯電話の画像処理を強化するためにAI機能を長い間適用しており、AIモデルがシステムに組み込まれた後、エクスペリエンスの最も明白な改善は、携帯電話の音声アシスタントXiaoyiです。
OpenAIのChatGPTやGoogle BardなどのジェネレーティブAIチャットボットとは異なり、HuaweiのXiaoyiはHarmonyOSオペレーティングシステムでリファクタリングされています。
つまり、最初の2つは携帯電話にロードされたAIアプリケーションのみであり、Xiaoyiはビッグモデルをインテリジェントシステムの頭脳として使用し、ラージモデルの高次機能の助けを借りてシステムの機能を包括的に強化します。
Pangu大規模モデルを基盤とするXiaoyiは、自然言語理解機能の飛躍的な反復を実現するだけでなく、生成AIを使用して、情報の要約、記事の作成、電子メールへの返信、メモの作成、写真の作成など、ユーザーのために多くのことを行います。
生活のニーズを満たすだけでなく、仕事を支援するためにも。 たとえば、パートナーを会議に招待し、会議の時間、招待された担当者、およびXiaoyiとのディスカッション内容を直接指示すると、Xiaoyiは会議の招待メールを作成できます。
**Xiaoyiは確かにアプリ間の障壁を打ち破り、より複雑なユーザー需要シナリオに対処したことは言及する価値があります。 **
たとえば、ポスターの写真の場合、Xiaoyiの関連する住所情報を尋ね、目的の場所に移動するように依頼すると、Xiaoyiはポスターの住所情報を正確に識別し、ナビゲーション用のナビゲーションアプリを開くことができます。
Google Pixel 8シリーズの携帯電話の画像処理機能の強化も驚くべきものです。
ジェネレーティブAIを使用すると、Googleフォトのマジックエディターは、すでに撮影した写真を使用し、他の写真から別の表現を手動で選択し、「全員の目を開いた」状態で新しい写真を生成できます。
**AI大規模モデルの携帯電話機能体験の向上は明らかであり、ユーザーのニーズを満たすことができるか、早期に変更を試みることを意図する多数のユーザーを刺激し、携帯電話業界の弱いイノベーションの均質な退縮ジレンマを打破します。 **
市場調査機関Canalysが発表した最新のレポートによると、2023年の第2四半期の時点で、中国のスマートフォン市場は約6,430万台を出荷し、前年同期から5%減少しました。 世界のスマートフォン市場も勢いを欠いており、今年の第2四半期の出荷台数は前年同期比で10%減少しました。
**AI携帯電話がエクスペリエンスを大幅に向上させることができれば、国内外の携帯電話市場が活性化または再び可能になります。 **
華泰証券は記事「AIは新たな買い替えの流れを駆り立てるか?」と書いた。 特別研究は、AI大型モデルの時代の到来により、AIは次の交換潮流を推進する重要な要素になると予想され、「AI携帯電話」の最初のバッチは2023年後半に発売されると予想され、現在、AI携帯電話は主にNLP(自然言語処理)とCV(コンピュータービジョン)技術を適用し、2024年から2025年にかけてより革新的なAIアプリケーションが携帯電話に上陸すると予想されています。
2023年第2四半期の決算会議で、MediaTekも同様の見解を表明し、「AIが携帯電話を着陸させることで交換サイクルが加速する」と考えています。
##第二に、「ビーチグラブ」大型モデル、メーカーの進歩は異なります
**実際、携帯電話業界は、ホットスポットを追うだけでなく、大きなAIモデルを争っており、ヘッドメーカーはしばらくの間AIをレイアウトしており、初期段階の機能改善レベルから段階的に進歩しており、現在は徐々にシステムレベルに浸透しています。 **
Huaweiは、今年8月にHongmeng 4システムがリリースされるまで、大型モデルを携帯電話システムに接続することを発表しませんでしたが、Pangu大型モデルは早くも2020年9月に研究開発を開始し、バージョン3.0に反復して商品化しました。
また、AIの大規模モデルを早期にレイアウトするのはOPPOです。
2020年以来、OPPO Xiaobuアシスタントチームは大規模な言語モデルを調査および適用してきました。
OPPOは、大型モデルAndesGPTプロジェクトの立ち上げ前に、大量のAI投資を開始し、事前学習済み言語モデルの開発と探索を行い、中国語理解評価ベンチマークCLUE1.1、大規模知識グラフの質問と回答KgCLUE1.0の総合リストで5位にランクされ、ランキングで1位にランクされた大型モデルであるOBERTを独自に開発しました。
vivoがAI大型モデルを開発する時間はまだありませんが、2018年にAIグローバル研究所を設立し、今年8月に権威ある評価ウェブサイトに70億個のパラメータ大型モデルvivo_Agent_LM_7Bを提出したことから、関連分野の研究開発時間は短くありません。
Xiaomiは遅すぎず、早くも2016年7月にAIをレイアウトし、今年4月にAIラボの大規模モデルチームを正式に設立しました。
Xiaomi技術委員会のAIラボの大規模モデルチームの責任者であるLuan Jian氏は、「携帯電話とAIの組み合わせは、写真の写真の調整など、実際には長い間存在していました-高速フォーカス、超解像など」と述べています。 携帯電話に大型モデルを追加することはアップグレードであり、ワードプロセッシング機能、マルチモーダル処理機能などを含む自然言語の相互作用が改善されています。 "
**国内携帯電話メーカーが過去3、4か月でAIモデルをステージの前面に押し出し、携帯電話に統合することを急いでいる理由、またはAI携帯電話がもたらす可能性のある交換の波のウィンドウ期間を先制的に捉えたい理由。 **
前述の内容によると、自社開発の大型モデルの進歩の栄光に加えて、ほとんどの国内携帯電話大手は基本的に自社開発のAI大型モデルを選択しましたが、それぞれの条件と開始時間のために、着陸の進行状況は同じではありません。
独自のエコシステムを構築しているファーウェイは、現在、国内の携帯電話メーカーとして初めて、大型の携帯電話AIモデルを新しいマシンに搭載しています。
2番目はOPPOとXiaomiです。 両者はAI大型モデルを内蔵した新型を正式にリリースしていないが、AI大型モデルを搭載した新型モバイルアシスタントの公開テストと社内テストを開始し、AI大型モデルと携帯電話システムの統合に着手した。
OPPOは全体としてより思慮深く、事前に上流のメーカーと慣らし運転を行うのに適しています。 OPPOは、AndesGPTの大規模言語モデルを独自にトレーニングする一方で、MediaTekとも協力し、4ビット量子化テクノロジーを借りて、精度を低下させることなくローエンド側でパフォーマンスを向上させ、AndesGPTのエンド側での軽量ランディングをできるだけ早く促進したいと考えています。
ヴィヴィオの自社開発の大型モデルは権威あるランキングに載っていますが、今のところ具体的な着陸挙動は見られません。
vivioは今年10月頃にAIモデルを内蔵した新しいOriginOS 4.0システムを発売すると噂されており、その際にAIモデルを組み込んだ新しいシステムを搭載した新しいマシンが発売されれば、vivoはファーウェイに次いでAI大型モデルを新しいマシンに上陸させる2番目の国内携帯電話メーカーになると予想されています。
ファーウェイのソフトウェアとハ ードウェアの自己完結型とは異なり、他の携帯電話メーカーが独自の大型モデルを開発している間、将来的には上流のハードウェアメーカーと協力して、自社開発のAI大型モデルの携帯電話への着陸をよりよく促進することは避けられませんチップと軽量技術の助けを借りて、より多くの変数を備えています。
ある程度、誰がハードウェアメーカーとより早く参入し、自社開発の大型モデルの軽量着陸を加速することができ、誰がより早く機会をつかむことができます。
第三に、**自社開発のビッグモデル:最終的にはデバイスとクラウドの統合に移行しますか? **
別の質問が来る:現在、市場「100モデル戦争」は熱いです、なぜ携帯電話メーカーは教義を採用し、成熟したクラウド大規模モデルのオープンソースインターフェースを直接呼び、エンドサイドの大規模モデルを個人的に開発する必要がありますか?
**理由は、ベルトの不良と動かないの2つのキーワードにまとめることができます。 **
一方では、ChatGPTなどのクラウドにデプロイされた大規模モデルの特定のアプリケーションには、常に強力なプライバシーとセキュリティの紛争が伴います。
**携帯電話AI大規模モデルのローカライズされた展開により、データはエンドサイドを離れることはなく、ユーザーデータのプライバシーとセキュリティがより保証されます。 **
パラメータの量が比較的軽量であるため、大型携帯電話モデルの読み込みと実行速度が速くなり、ネットワーク環境による制限がありません。
**さらに、携帯電話の軽量な大型モデルレイアウトは、トレーニングサイクルが短く、ユーザーのニーズに応じて迅速に反復的に更新でき、ユーザーのニーズにより柔軟に対応できます。 **
Huatai Securitiesはまた、前述の調査レポートで、トレーニングリンクの高いコンピューティングパフォーマンス要件とは異なり、推論リンクは主にトレーニングされたモデルを使用してユーザーのニーズに基づいて推論予測を行い、ピークコンピューティングパフォーマンスの要件が低く、ユニットエネルギー消費の計算能力、遅延、コストなどの包括的な指標にもっと注意を払っています。
クラウドコンピューティングパワーと端末デバイスはネットワークチャネルを介して送信する必要があるため、推論コンピューティングパワーのみがクラウドに分散され、ネットワーク帯域幅と伝送距離によって制限され、一部のシナリオでは低遅延と高信頼性の要件を満たすことができません。
一方、クラウドモデルの場合、アクセス要件と使用頻度の増加に伴い、クラウドコンピューティングパワー、ネットワーク帯域幅、ストレージ、ハードウェア、およびその他のリソースの消費が重くなります。
携帯電話メーカーがこれらの「かさばる」クラウドモデルに携帯電話のパフォーマンス革命の原動力の中心を置くと、携帯電話のパフォーマンスエクスペリエンスは簡単に不安定になり、泥沼に引きずり込まれることさえあります。
自社開発のエンドサイド大型モデルの問題については、Xiaomi技術委員会のAIラボの大型モデルチームの責任者であるLuan JianがTencent Technologyとのインタビューで回答し、携帯電話メーカーの視点から彼らの考慮事項を見ることができました。
自己調査に関して、Luan Jianは、**さまざまなデバイス端末で使用されるチップは同じではなく、プラットフォームでサポートされているメモリサイズ、計算能力、および計算サブセットが異なると考えています。 これには、最適なパフォーマンスを実現するために、モデルをハードウェア条件に合わせて動的に調整する必要があります。 **
**一方、オープンソースモデルは構造的に固定されており、調整できなくなり、使用が非常に制限されています。 モデル構造をカスタマイズしてゼロからトレーニングする機能が必要な場合は、自分で開発する必要があります。 **
これはまた、携帯電話メーカーが一方で大型モデルを開発しなければならず、他方でハードウェアメーカーとの慣らし運転を強化しなければならない理由を説明しています。
Luan Jian氏はまた、エンド側の大型モデルはユーザーのプライバシーをより適切に保護し、ユーザーがより多くの機能を低コストで取得できるようにすると指摘しましたが、これはすべての問題が携帯電話で解決できるという意味ではありません。
クアルコムやメディアテックなどのハードウェアメーカーは、携帯電話のエネルギー効率とパフォーマンスを向上させながら、大型モデルを軽量に着陸させることができます。 しかし、AIの大規模モデルがどれほど圧縮されていても、パラメータの量はそこにあり、携帯電話のハードウェアとパフォーマンスの要件はますます高くなることは否定できません。
前述のHuatai Securities Research Reportは、AIモデルの計算数が多いため、バス帯域幅の要件が高くなることも指摘しています。 推論タスクを常に実行すると、デバイスの電力消費、プル バッテリ容量、および対応する電源管理チップのアップグレード要件が加速されます。
大規模モデルの予測がますます正確になるにつれて、これらの問題はますます明白になるか、上流および下流の産業チェーンのアップグレードを促進します。
では、定量的技術を継続的に最適化し、携帯電話の構成を改善することに加えて、携帯電話メーカーは、エンドサイドの大型モデルの進化によってもたらされるより高い要件に効果的に対処するために、他にどのようなソリューションが必要ですか?
**この点で、Xiaomiによって提案された「デバイスクラウド統合」の概念は現実的な選択かもしれません、すなわち、デバイス側のモデルによって解決できる将来のAI携帯電話のいくつかの機能は、エンドサイドで解決されます。 エンド側が問題を解決できない場合は、クラウド機能が呼び出されます。 **これにより、プライバシーのセキュリティとユーザーのニーズへの正確な理解と柔軟な対応が確保されるだけでなく、より複雑で高度な運用が保証され、ユーザーエクスペリエンスが最適化されます。
クアルコムもXiaomiに同様のアイデアを提案しました。
クアルコムは、技術ホワイトペーパー「ハイブリッドAIはAIの未来」で、**生成AIの前例のない開発とコンピューティングの需要の高まりに伴い、AIの規模を達成し、その最大の可能性を実現するために、AI処理をクラウドとターミナルで別々に実行する必要があります。 **
さまざまなデバイスやシナリオでの消費者のニーズに応えて、Huawei Xiaoyiの背後にある大型モデルは、エンドサイドとクラウドサイドの形をしていることが理解されています。 小さなアートと大きなモデルの組み合わせでは、エンドサイドの大規模モデルは、最初にユーザーの要求とコンテキスト情報に対して前処理のレイヤーを実行し、次に前処理された要件をクラウド側に送信して、「高速エンドサイドモデル」と「強力なクラウドサイドモデル」の利点を最大化します。
**AIは、ユーザーの粘着性が最も高い最も広く使用されているスマート端末として到着し、携帯電話はAI爆発普及の最初のキャリアになる可能性があります。 **