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AI的春天,无法拯救硬件的冬天

AI的春天,无法拯救硬件的冬天插图

AI是绿洲,还是海市蜃楼

AI重塑万物的时代,关于拯救与复兴的故事,正在消费电子领域里反复上演。

过去数年,手机、PC厂商们在各自赛道的寒冬中日渐消瘦,因此当AI浪潮再度涌起,玩家们仿佛找到了救命稻草,争先恐后地跑步入场:

纵观过去半年,华为、小米、vivo等手机厂商,接连端出了自身的大模型路径;联想、惠普等电脑玩家重注AI PC;英特尔、高通、英伟达等上游科技巨头亦加入了对硬件的改造,强化CPU、SoC的AI算力——一场相互配合,旨在撬动用户换机需求的阳谋,已然展开。

然而,这个绿洲是否真实,抑或只是又一场海市蜃楼,暂时还不得而知。

反复上演的AI叙事

记忆中,初次闻及“AI PC”这个词,还得追溯到橡果国际还频繁活跃的电视荧幕时代。

那是一款售价1699元的上网本,搭载着Windows CE系统,分辨率仅为640*480。主持人铿锵有力的话语,对听音乐、看电影、免受病毒困扰,以及超长续航等卖点进行着反复宣传。然而,近十分钟的广告时间里,他却从未解释过产品名字里“AI”的意义。

AI的春天,无法拯救硬件的冬天插图1

时过境迁,经典的Windows CE系统,近日已彻底告别历史的舞台;当年电视节目间隙的难熬时刻,摇身一变,作为鬼畜视频在视频平台焕发了新生。而彼时仅作为代号出现的“AI PC”,则一语成谶,成为了十多年后科技语境里的弄潮儿。

即便换以更加务实的目光,AI消费电子亦不是新故事。

早在大模型热潮爆发前,AI其实便已被各类厂商以各种形式广泛融入进了消费电子产品。譬如iPhone X“杀死”指纹解锁的Face ID,其背后的机器学习能力便基于嵌在A11 Bionic芯片里的神经网络引擎。

再比如手机厂商近些年颇爱提及的计算摄影,其本质上正是通过AI算法,实现诸如调整拍摄参数、提升画质、去除鬼影等功能。计算摄影,也是手机厂商卷入大模型混战之前,AI同消费电子领域最为亲密的耦合之一。

只是,计算摄影兴起之初,硬件玩家与应用厂商们同处一条竞争河流——手机厂商将算法引入了摄影系统,应用厂商则基于算法推出了一系列摄影App。而未能实现差异化竞争的前提下,面对软件应用的快速迭代,以兜售产品为主的硬件玩家自然无法占据优势。

在此背景下,硬件层面的针对性改造,成为了彼时手机厂商脱困的解法。

2017年,德国柏林IFA 2017上,华为端出了内置NPU神经网络单元的麒麟970,在NPU神经网络单元的加持下,麒麟970的图像处理层面得以大幅提升。

此后,从高通对ISP图像信号处理单元的改造升级,到现阶段各手机厂商接连推出的影像芯片,计算摄影的竞争逻辑逐渐从过去纯粹的卷算法,上升到了卷硬件维度。

随着AI同硬件的绑定关系愈发强烈,手机厂商最终也规避了同应用厂商的无止境消耗战——在计算摄影的加持下,手机影像愈发专业化,最终给一度流行的单反相机敲响了丧钟;应用厂商则逐渐离开了专业化摄影领域,转而通过更“轻快”的个性化滤镜、模版实现了差异化生存。

而现阶段手机厂商频发的端侧大模型,其逻辑内核,似乎同曾经的计算摄影有着一脉相承的暗合之处。

进攻是最好的防守

行业语境里,大模型承载着消费电子厂商走出寒冬的希冀。

以手机领域为例,自今年8月以来,华为、小米、荣耀、OPPO、vivo均端出了各自的大模型路径,即便是总慢行业一步的苹果,亦在招兵买马,紧锣密鼓地筹备自己的大模型。

这意味着,在巨头们大举入侵的当下,大模型已是当下手机厂商不得不跟进的领域。

尽管距离“千模大战”打响已经过去了大半年,但大模型的实际应用场景往往集中于B端,同C端市场仍存在着一定割裂。而手机、PC等硬件终端作为大模型C端落地的绝佳入口,自然吸引了一众大模型厂商。

自ChatGPT登陆手机市场后,文心一言、讯飞星火、智谱清言等大模型产品紧随其后,接连进驻手机应用商店。巨头竞相涌入,手机厂商若不加以行动,只能瓜分应用厂商剩下的残羹冷炙。

AI的春天,无法拯救硬件的冬天插图2

然而,大模型之战,不同于曾经的手机影像之战,其作为当下科技语境里最热门的赛道,参战玩家中巨头林立,施加给硬件厂商的竞争压力不可同日而语——大多数硬件厂商,并没有强行与科技巨头们卷大模型参数、算力、语料的能力。

在此背景下,端侧大模型,成为了消费电子玩家发挥“主场优势”的关键。

纵观各手机厂商的大模型打法,以及苹果“在苹果设备上的推理引擎中实现压缩和加速大语言模型的功能”的招聘信息,端侧大模型、云端结合似乎成为了绕不开的话题。

从技术路线来看,诸如ChatGPT、Midjourney等AI应用,模型部署在云端,智能手机、PC等终端只能作为内容呈现的媒介。而这,使其难以规避“反射弧”过长、无法离线使用、隐私安全等诸多局限。

而端云结合,则在终端设备里塞入了本地化、轻量化的大模型——面对简单需求时,通过端侧大模型实现实时离线推理、快速响应,而复杂的问题则交由云端完成。

为此,高通、联发科也颇为配合地对处理器进行了改造升级,并同手机厂商建立了紧密合作。以高通近期发布的骁龙8 Gen3为例,得益于NPU、APU等多器件的升级,其AI性能提升了98%,足以支持Meta Llama 2、Stable Diffusion在手机端运行。

而这,与前述计算摄影初期,手机厂商以硬件破局的路径类似。显然,面对AIGC热潮下科技巨头对于硬件终端的觊觎,消费电子厂商们仍然笃信着“进攻是最好的防守”的竞争哲学。

真“奇点”,还是伪需求

《创新者的窘境》的作者,哈佛商学院教授克莱顿·克里斯坦森曾说过,“创新最初都是不起眼的东西,是个笑话,但是突然有一天它碰到了消费者的软肋,就会迅猛发展,成为统治者。

这句话背后“从量变到质变”的逻辑,向来是科技语境所笃信的信条。在很多时候,这不过只是玩家们的自媚——怀揣着所谓的科技浪漫,最后却无人买账,只感动了自己。

AI的春天,无法拯救硬件的冬天插图3

对消费电子产业而言,大模型似乎是激发换机潮、重塑周期的“救命稻草”,就现阶段而言,没人能回答“杀手级应用”在哪里?以及用户愿意为目前的大模型应用付出多少代价?

文心一言、讯飞星火等产品遭C端市场的起伏则印证着,消费市场对于技术演替的感知,以及实际需求,似乎并没有玩家们想象中那般强烈——若是用户始终不愿、无法感知创新,那么所谓的“AI硬件”,很可能同过去的“纳米级家电”别无二致。

另一方面,大模型手机也好,联想的AI PC也罢,底层逻辑均是希望通过AI撬动存量市场的换机需求。

同样的坑,玩家们曾经在折叠屏上踩过一次。彼时,智能手机市场同质化严重,适逢柔性屏技术迭代升级,饥渴的厂商们随即推出了折叠屏产品,并不断为其包装出新的需求。

折叠屏初期,除却折痕、铰链等广受诟病的问题,软件、应用层面亦存在着诸多不适配,种种不成熟,使消费市场将其视为“鸡肋”。可潘多拉魔盒已开,玩家们均已入局,无法回退,只得同供应链一起扛着折叠屏前行,一步步解决铰链、适配、重量等问题。

直至今日,多轮进化后的折叠屏,出货量实现了显著增长。可即便如此,折叠屏依然没能扭转智能手机市场的颓势。PC领域,纵使是英伟达不断迭代升级的DLSS技术,能做到的只是为PC续命而非救命,未能拯救不断下滑的PC市场。

或许,智能手机、PC等赛道,已经很难等到下一个“iPhone时刻”了——消费电子厂商们旨在培育下一匹更快的马,但消费市场想要的,或许是一辆汽车。

换言之,若将大模型的C端发展紧紧绑定于硬件,那存量市场的换机欲望将难以支撑AI的普及与繁荣,而下一个能充分享受人口红利的入口级硬件,才是那枚银弹。

好在,消费电子技术间的紧密关联与交叉应用,为致力于大模型研发的硬件厂商,注入了更为深沉与多元的存在价值。纵然在时间的浅滩上,成果尚未显露,但此举无疑已种下前瞻的种子,为未来奠定坚实的基础。

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