2024年将成为全球AI智能手机的关键元年。生成式AI不仅对智能手机行业在智能化、个性化体验上带来更加丰富和便捷的使用体验,而且反向驱动了技术进步和产品创新,也将重塑整个手机生态竞争格局。

进入2024年,生成式AI逐渐展现了其强大的应用潜力。

智能手机应该是最具代表的应用之一。高通CEO Cristiano Amon甚至预测,2024年将成为全球AI智能手机的关键元年。

从过去几年显示形态之争,逐渐过渡到生成式AI的性能之争,将是未来各大手机厂商新的差异化竞争角逐点。随着生成式AI的快速进入,智能手机将进入新的升级周期,也将改变整个行业的竞争格局。

当前,各大行业分析机构均对生成式AI的应用前景作了乐观预测。近日,市场调研机构Counterpoint Research最新预测,2024年,生成式人工智能(AI)手机占整体智能手机出货量占比将达到11%,并将在2027年进一步增长到43%,届时出货量将超过5.5亿台,增长近4倍。

其他分析机构,比如Gartner、IDC相关的预测分析也支持了Counterpoint Research关于生成式AI智能手机的增长观点,仅有少许的数据差异。

由此可见,由生成式AI带来的智能手机新的应用革命正在到来。

为何生成式AI手机能快速增长

按照Counterpoint Research的定义,“生成式AI手机是采用大型、预先训练好的生成式AI模型的智能手机,能够完成创造新的内容或进行与情境相关的任务”。即智能手机具备多模态能力,能够处理文字、图象、语音及其他内容,生成多样的内容,提供流畅无缝的用户体验。

毫无疑问,技术进步是推动生成式AI手机市场增长的关键因素之一。大模型技术的发展与算力提升为生成式AI提供了强大支撑,使其能够在更大规模、更复杂的数据集上进行高效学习和精准创作。

同时,应用扩展也是促进市场增长的重要因素。生成式AI将带来继功能手机向智能手机转型之后最大的用户交互变革,有望成为智能手机市场新的增长动力,并将显著改变市场规模,加快升级速度。目前来看,生成式AI的应用不仅限于传统的通信功能,而且还扩展到了更多的领域,如内容生成、个性化服务等,跟Counterpoint Research的定义高度契合。

此外,终端需求层面特别是对个性化和智能化需求不断提升,也将为生成式AI在智能手机上的落地提供了应用前提。随着用户对智能化、个性化的追求日益增加,生成式AI能够提供更加丰富和个性化的用户体验,也将带来用户交互的重大变革,吸引更多的用户更新迭代手机产品。

对此,Counterpoint Research副总监Mohit Agrawal也表示,未来的智能手机将更加个人化,以满足个人需求和偏好,AI在个性化体验中扮演核心角色。随着手机OEM在AI定位上的差异化,展现AI在各种场景上使用的演进。

目前使用场景包括增强的照片生成能力、翻译功能、应用体验改进、内容推荐、创作更个人化内容等。而随着大型语言模型(LLMs)的持续发展和效率提高,将有望推动支持生成式AI的手机成为主流。

Counterpoint Research预计从2025年开始,所有中高端智能手机的新品必须具备AI功能。该机构预测,生成式AI智能手机将在2025年达到一个转折点,AI手机将进入到更广泛的价格区间,特别在400-599美元的价格段。而在大于等于600美元和400-599美元的价格区间内,将是2024年生成式AI智能手机的主要价格区间,预计占比将高达90%。

生成式AI手机将带来哪些影响?

实际上,从应用趋势来看,生成式AI的应用不仅限于智能手机,还将扩展到PC、智能网联汽车以及XR头显设备等领域。这将颠覆现有的商业模式,意味着生成式AI不仅限于提高智能手机的功能性,还将影响整个行业的运作方式,更将驱动移动产业走向全面智能化。Gartner预测,到2024年底,生成式AI智能手机出货量将达到2.4亿台,占到2024年基础和高端智能手机出货量的22%。

从技术层面来看,生成式AI技术的发展正推动智能手机进入AI"芯战"时代,其中端侧大模型成为焦点之一。尽管生成式AI因成本以及差异化竞争体验,前期可能只能支持旗舰型智能手机,但技术的演进必然推升智能手机的硬件规格,毕竟只有配备了支持端侧大模型运行的处理器,才能有效运行生成式AI模型。比如,联发科此前发布的天玑9300芯片展示了生成式AI在移动设备上的应用潜力,其4+4全大核设计在性能与能耗等方面全面超越了安卓和苹果竞品。

同时,随着AI模型训练方法的改进,人工智能领域正在开发更小型、高效的AI处理器和模型,使得它们可以被集成到便携设备中。以前在云端进行的复杂AI运算和数据处理,现在越来越多地可以在个人设备上直接完成。

这也导致出现了AI模型部署的差异化的现象。即在云端部署更大规模的生成式AI大模型,如百亿、千亿级别的大模型,而在手机端侧则部署较小规模的大模型,例如十亿级别的大模型。这种差异化的部署策略使得复杂的计算任务可以在云端进行处理,而日常简单的任务则直接在手机端完成,从而提高了工作效率。

从交互体验来看,生成式AI将引发一场交互革命,使得终端的AI模型能够理解用户的任意指令并正确地完成复杂任务,如写发言稿、写商品评价等。这种变革有望成为智能手机市场新的增长动力,并显著改变市场规模,加快升级速度。

不过,生成式AI手机在带来诸多积极影响的同时,也存在着数据安全和隐私保护的问题。这需要从法律法规遵守、技术手段应用到组织内部政策等多个方面来保障用户的个人信息安全。

科技巨头入局生成式AI手机

目前,芯片巨头和手机厂商正积极布局生成式AI。其中,三星和高通是直接引领者之一。

今年1月,三星发布了Galaxy S24系列,通过搭载Galaxy AI,结合本地和云端AI,从不同层面重塑了智能手机的使用体验。例如,Galaxy AI能够在拍摄、编辑、共享阶段提供更多的创作自由,并通过通话实时翻译、写作助手等新功能为用户带来便利。

高通则推出了第三代骁龙8移动平台,通过多种方式实现了生成式AI功能。首先,它引入了高通首个支持多模态生成式AI模型的AI引擎,这些模型包括大型语言模型(LLM)、语言视觉模型(LVM)和变换器网络。这意味着第三代骁龙8能够处理和执行复杂的AI任务,而不仅仅是传统的图像或文本处理。

此外,第三代骁龙8拥有强大的终端侧AI能力,支持在设备上运行高达100亿参数的模型,这显著提升了其处理大预言模型的能力,能够在每秒内生成高达20个结果。而第三代骁龙8(for Galaxy)芯片还被应用在三星Galaxy S24系列。

图源:高通官网

除了三星和高通,其他科技公司也在积极布局生成式AI手机市场。比如,OPPO Find X7作为首款搭载70亿参数大模型的旗舰智能手机,展示了生成式AI在图像编辑等领域的应用。小米则通过其澎湃OS融入AI大模型,进一步推动了生成式AI技术在智能手机中的应用。

此外,联发科天玑芯片支持的全球主流生成式AI大模型包括Meta Llama 2、Google Gemini Nano、安卓、LIama 2、文心一言、百川大模型等。这些大模型在实际应用中表现出了优异的性能,比如天玑9300和8300芯片已实现对Meta Llama 2的70亿参数大模型应用的支持,并且已经针对Google Gemini Nano大语言模型进行了芯片和算法的适配优化。

因此,生成式AI不仅对智能手机行业在智能化、个性化体验上带来更加丰富和便捷的使用体验,而且反向驱动了技术进步和产品创新,也将重塑整个手机生态竞争格局。

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