AI智能体试水“抢购物券”,手机厂商转向:不拼参数拼应用

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  端侧AI不再“火拼”排行榜单上的模型参数。

  今年以来,美国AI公司正在用“左脚踩右脚”的方式构建新的生态,试图以此完成算力投资到大模型应用的商业闭环,而OpenAI、英伟达则是这场游戏的主导者。

  但在中国市场上,跟随美国芯片战略、“烧钱”拼进大模型参数榜单早已不是多数人可以参与的游戏,更重要的是,这种投资对于催熟AI应用所付出的成本代价太高,并且没有终点。

  “做千亿级模型需要两万卡以上的集群,往2000亿、4000亿(参数)跑的时候投200亿元都不够。”国内一家头部手机厂商的AI负责人近日对记者坦言,终端再去卷通用人工智能不太现实。成本是惊人的,想清楚这一点,战略才能推进下去。

  这并不是一家厂商的看法。从过去一周国产旗舰手机所展示的技术方向看,端侧AI正在明显转向:不再“火拼”排行榜单上的模型参数,而是用更多的小模型进入场景深水区,让AI加速在应用层跑起来,用起来。

  “实用性和性价比,应用落地能力,这些才是我们中国厂商的优势。”上述厂商说。

  AI试水“抢购物券”

  过去一周,国内的手机厂商们都在试图让外界相信,AI真的让手机变得更“聪明”了。

  “我们认为现在的手机AI已经具备了自进化的能力。”荣耀CEO李健在一场发布会上说,手机的智慧如今不再停留在被动响应,而是能够主动预测用户的下一步操作。

  他认为,手机AI在交互方式上正在产生巨大突破,过去需要多步操作才能完成的服务,现在可以一键完成,而针对特定的场景,这种交互体验更加直观。

  在发布会现场,荣耀邀请了一名观众与手机上的智能体“YOYO”进行比价PK,在10秒的时间里,这位观众采购了2610元的宠物陪伴与金条,而同样的商品下,“YOYO”输入商品后自动抓取了600元的隐藏优惠券,最后一键下单,总价为2016元,赢得了对决。

  在李健看来,这并不是偶然。

  “AI正在与手机系统做深度结合,在特定场景下,手机AI会激活加速模式。”李健表示,基于自研架构,一方面可以像“万能插座”一样,与阿里巴巴、高德这样的公司打通应用壁垒,也可以将CPU、GPU运算效率和 *** 连接状态进行调优,与高通甚至细化到汇顶这样的超声波指纹芯片进行优化,提升用户的抢购速度和成功概率。

  “这种AI能力也在更多高频场景中落地,比如当你刚刚复制了一段航班号,系统已经开始思考并主动呈现航班的实时动态,又或者通过手机的AI键,拍一下床头柜上的图片就可以完成酒店Wi-Fi的连接,甚至可以抢购火车票、演出票以及热门盲盒。”李健说。

  作为中国AI生态的重要一环,这种AI在应用层的探索也在国内的其他手机厂商中铺开。比如vivo可以对用户收藏的内容进行AI提炼、分类整理,并关联日程和地址等信息,甚至还有了对长文阅读和理解能力。

  “端侧的多模态推理大模型现在可以具备128K长上下文处理能力,极限出词速度超过每秒200个token,这相当于云端的水平了。”vivo AI全球研究院院长周围对记者说。

  此外,OPPO也将AI文本记忆能力视为端侧应用的一个研发方向。在此前的开发者大会上,OPPO展示了通过语音助手识别账单并自动记账的功能。在他们看来,用户平均每天通过手机接收的信息量高达80G,碎片化信息轰炸着人们的大脑,AI也许可以帮助记忆这些信息。

  困难在哪儿?

  尽管端侧AI场景落地初见成效,但仍面临多重挑战。包括功耗、算力以及成本压力,都让手机行业的从业者感到有些“喘不过气”,这也是过去几年AI未能显著拉动手机销量的核心原因。

  其中,功耗与算力是首要难题。端侧AI运行时,CPU、GPU高频工作,会加速电量消耗。“测试显示,持续使用AI功能,手机续航会缩短2-3小时。”国内的一家手机厂商负责人对记者表示,即便优化算法,端侧算力仍难支撑复杂任务,“比如实时翻译多语种视频,目前还得依赖云端辅助”。

  内存占用同样制约发展。以往7B模型需要3.5G内存,在8G内存的中高端机型运行后,剩余内存被挤压,一下从高端机变成低端机。虽然手机厂商可以将模型压缩至2G,但仍需占用部分内存,影响用户体验。

  而更关键的是对手机利润的侵蚀。

  手机利润目前主要来自三部分:硬件销售差价、生态增值服务以及高溢价配件,而端侧AI需要额外投入独立NPU芯片研发,成本较普通芯片高15%-20%,同时,为适配模型,需优化系统底层,而研发投入就像进入了一场烧钱游戏。

  “我们要做两万卡以上的集群,两万卡和一万卡光设备就要加二十几亿,而且这还远远不够 。”周围对记者表示:做个4000亿的参数,可能要花50亿买算力,而且这50亿里还要三分之一,差不多是15亿是电费,往后每年烧电还要烧这么多钱,所以烧不起 。

  但今年年初,DeepSeek的开源,给手机厂商带来了一个实质性的变化,它之一次把行业在千亿大模型上的能力拉齐了。简单来说,通过蒸馏和迭代,DeepSeek让一些小模型也能做到同样的AI能力。这也开始让手机厂商明白,AI的成功路径不止一条,一味地堆叠算力想挤入模型参数榜单,去拼抢之一,并不可行。

  “东西做出来,用起来才能实现商业循环。”调研机构Counterpoint方面对记者表示,人工智能仍然是手机厂商战略的核心,但智能手机厂商的做法已变得更加务实,重点已转向提升实际使用体验。

  在记者的采访中,大多数手机厂商也开始秀出了肌肉,并且对AI智能体的方向画出了“轮廓”。

  vivo方面对记者表示,目前AI能覆盖的场景数量已达2500个,OPPO则在最新的数据中称这一数字达到2200个。李健则表示,今年7月份YOYO支持的场景是200多个,随着荣耀Magic8的发布,这个数字已经上升到了3000个,三个月时间翻了15倍。“这3000个场景、15倍的增长并不是终点,后续这个数字会增长得更快。”

  “我们也在研发机器人手机,目前对外展示的是一个AI手机、机器人和摄像机结合的概念产品,但这也是我们AI终端未来趋势的判断。”李健表示,从原有的iPhone到国产手机开启的AI Phone,将来也许就是Robot Phone机器人手机时代,它的核心在于拥有AI手机的超强大脑,能随时随地洞悉万物。

  根据Counterpoint向记者提供的追踪数据显示,去年仅有20%的智能手机支持GenAI(AI智能体),而到2029年这一比例将跃升至57%,这一功能逐渐成为高端旗舰手机的标配,而中国品牌是推动GenAI智能手机普及的重要力量。

  不管路径如何选择,中国手机厂商AI智能体已经跑在了行业前面,应用层的逐步突破或许能够为这一行业完成新的商业闭环。

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