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近日，谷歌号称“全面碾压GPT-4”的AI模型发布。 它给行业带来的最重要信号之一是 Pro手机将成为首款兼容AI的手机。 正是鉴于终端优势，谷歌将压力转嫁给了Open AI，从而掀起了AI热潮。
大型AI模型与智能手机相结合的趋势日益明显。 知名水果连锁分析师郭明池近日表示，苹果即将推出的AI手机将于明年发布。 此外，华为、OPPO、荣耀等国内智能手机巨头也率先“插队”。
从行业来看，每次消费电子景气周期主要是由技术进步引发的新需求驱动。 AI浪潮已经到来，有望拉开新一轮消费电子创新周期，从而引发下一轮“机器换人潮”。
此外，有机构认为，未来大AI模型在手机上的应用有望率先带动上游硬件需求，导致SoC、存储、电源管理芯片等环节价值都有不同程度的提升。
海外巨头集体行动
“只有实现模型的终端运行，生成式AI才能真正融入C端用户的生活各处。”国内某大型模型厂商人士近日对记者表示。
就在两天前，谷歌突然发布了其“迄今为止最强大、最通用的模型”。 这个大型多模态模型号称“多任务性能超过GPT-4”，因此也被视为GPT-4最强大的模型。 强大的对手就像AI大模型赛道的“鲶鱼”。
但从行业角度来看，谷歌最大的优势在于积累了大量的PC和手机用户，拥有海量的实时数据（而且其数据依赖于互联网，包括谷歌）。
结果，谷歌继续放大其优势。 该巨头宣布其 Pro 成为首款 Nano 兼容手机。 专业用户将享受 Nano 支持的两项功能：录音机应用程序中的自动摘要和键盘上的智能回复。 这两项功能将随 12 月份的 Pro 功能更新一起推出。 由于该模型在设备本身上运行，因此用户在离线工作时可以获得同样流畅和原生的体验。
当然，Open AI不会“坐以待毙”。 据悉，Open AI 计划与苹果前首席设计师 Jony Ive 和日本软银集团首席执行官孙正义合作，打造一款新的 AI 硬件产品，该产品将围绕“计算平台”展开。 据Open AI官网显示，已经开始招聘硬件工程师。
知名水果连锁分析师郭明池当天也公开表示，考虑到2023年生成式人工智能的普及，不难预测苹果将在16年推出相关创新功能。
郭明池指出，苹果在今年第三季度重组了 Siri 团队。 此举的目标是集成 AIGC 功能和大型语言模型。 他补充说，语音输入将成为AI的关键接口，因此加强Siri软硬件的功能和规格是推动AIGC的关键。 也就是说，预计明年发布的可能会成为苹果首款AI手机。
海外巨头的动作具有明显的风向标意义。 “如果大型模型始终停留在云端，生成式人工智能就会像永远停留在PC时代一样，永远无法从无数的应用中寻求更多的商业化机会。”上述人士解释道。
国内各大厂商“抢先”
事实上，国内智能手机巨头早已“抢先”。 在8月的华为开发者大会上，华为终端BG CEO余承东表示：“今天我们已经进入大机型时代，华为盘古大机型将为鸿蒙生态助力。”
在盘古大模型的加持下，鸿蒙4.0小蚁可以根据用户图片生成图片，实现自动生成邮件邀请、录制会议等功能。
荣耀CEO赵明也在高通骁龙峰会上表示，荣耀将带来荣耀自主研发的70亿参数规模的AI模型。 据悉，荣耀大端AI模型可以基于对用户偏好的理解和感知，提供个性化服务。 结合多模态自然交互，荣耀更精准、立体地理解用户意图，能够认知学习图像、文本和复杂语义。
在11月举办的OPPO开发者大会上，手机厂商还推出了自主调教、专属个性的大机型——Andes机型。 它具有对话增强、个人专属、端云协同三大技术特点。 包括从十亿到千亿以上不同参数规模的模型规格。 分为设备端运行、云端运行等不同参数尺度，可支持多元化应用。 场景。
作为OPPO的对话式智能助手和超级终端入口，其系统的“小布助手”被认为是实现大规模模型应用的最佳实验场和技术突破口。
今年8月，在小米创始人雷军2023年度演讲中，雷军还首次展示了大模型团队，并表示小米手机将全面拥抱AI大模型，主打轻量化和本地化部署，并且已经在运行在手机上。 此外，vivo还于近期发布了全新手机操作系统4，首次搭载了其自研的AI模型。
据记者统计，目前各大厂商大规模的手机AI模型应用主要集中在图像识别、语音识别、自然语音处理等领域，可以提供更精准的语言识别、更智能的信息推荐，以及更流畅的语音交互。 、更快的响应速度等体验。
业内人士表示，与传统手机相比，AI手机能够更快响应用户需求，提供更多智能服务，在未来市场竞争中具有更大优势。 OPPO数字智能工程部总裁刘海峰表示，在生成式AI技术的支持下，手机将更加准确地理解用户意图和态势感知。
扮演下一轮技术驱动的主角
经过长时间的“寒冬”，智能手机市场近期呈现回暖趋势。 数据显示，2023年第三季度，全球智能手机出货量同比仅下降1%，下降趋势进一步放缓。 在区域复苏和新产品升级需求的推动下，第三季度出货量实现两位数增长。 环比增长。
国内方面，数据显示，国内智能手机出货量连续两个季度放缓，出货量同比仅下降5%至6670万台，环比反弹。
更重要的是，从行业周期来看，每次消费电子景气周期主要是由技术进步引发的新需求驱动。 当行业增长遇到瓶颈时，外界往往期待新技术带来的创新。
方正证券研报认为，虽然智能手机市场已进入存量时代，但近两年的持续下滑，仍为未来出货量增长留下了一定的空间。 IDC今年6月的最新预测显示，2023年全球出货量可能同比下降3.2%，至11.7亿台，但预计2024年实现6%同比增长，超过12亿台，并实现复苏在接下来的几年里适度。 预计2027年出货量将接近14亿台。
从行业来看，人工智能已成为推动消费电子终端深度“智能化”转型的行业趋势。 人工智能有望在下一轮技术驱动中发挥主导作用，开启新一轮消费电子创新周期。
华泰证券认为，AI有望成为推动下一波手机浪潮的重要因素。 第一批具有AI功能的智能手机将陆续推出，2024年至2025年更多创新的AI应用将在手机上推出。
除了智能手机之外，PC、智能眼镜、智能音箱等终端也将成为人工智能的硬件入口。 民生证券认为，AI有望给智能手机等终端设备的股市带来新的增长曲线，包括PC、AIoT、MR、汽车电子等硬件终端，未来都有升值潜力。
据IDC预测，到2026年，中国市场近50%的终端设备处理器将搭载AI技术。
驱动上游硬件价值
“这一切才刚刚开始。”上述大型模型制造商的人士表示。 在他看来，大规模AI模型在手机上的应用场景还比较有限，未来是否有足够的市场需求支撑这项技术的应用和推广还需要进一步观察。
他还表示，手机厂商拓展机型存在数据、算法和算力三个问题，尤其是算力领域。 构建具有计算能力的大型集群本身就具有挑战性。
但不可忽视的是，随着大型AI模型在智能手机上落地，产业链上游硬件环节有望最先受益。
华泰证券研报分析，AI大模型在手机上的应用对BOM成本的影响主要包括：1）SoC：AI引擎升级、NPU算力提升； 2）存储：手机RAM升级至24GB，相比目前主流的8GB，成本增加300%； 3）电源：电池/电源管理芯片升级，但灵活性比较小； 4）光学：AI推动屏下摄像头应用突破。
其中最重要的是SoC环节，包括CPU、GPU、LPDDR、Modem等单元。 其中CPU、GPU、NPU和ISP主要负责各种数据处理。 参考高通骁龙处理器的迭代路径，为了满足AI算力的需求，手机SoC需要持续推动AI引擎的迭代，提升NPU算力，从而提升价值。
另外，在存储方面，华泰证券举了一个例子，在推理场景下，百亿参数模型（FP16精度）在模型运行时不考虑临时变量，总共需要18.6GB内存。 今年8月，小米新发布的K60至尊版和一加新发布的Ace2 Pro机型的运行内存均已提升至24GB，为AI应用的开发留下了充足的冗余。
在电力供应方面，预计也将出现价值增长。 上述机构分析师认为，持续运行的推理任务会加速设备的功耗，从而增加对电池容量和相应电源管理芯片升级的需求。
其中，对于快充芯片来说，一方面，更大的电池容量会提高对快充速度的要求。 另一方面，手机AI性能的增强有望协助手机自动调整和管理快充，更好地保证电池安全与整体性能的协调。
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