2024 年科技巨头们布局 AI 的脚步仍在继续。
1 月 4 日，高通 CEO Cristiano Amon 在接受英国《金融时报》采访中预测，2024 年将成为全球 AI 智能手机的关键元年。生成式 AI 正在 ” 非常、非常快 ” 的进入手机。
主要观点包括：
2024 年，移动设备在 AI 计算中将扮演越来越重要的角色，混合模型将变得重要。
AI 功能的引入也可能会激发智能手机市场的新一轮增长，改变由苹果和谷歌长期主导的行业竞争格局。
芯片制造商的主要战场由 ” 训练 ” 转向 ” 推理 “，创造巨大的市场潜力。
设备上的 AI 运行可以更精确，速度更快，无需云端参与，降低运行成本。
空间计算将成为新的计算平台。
混合模型将变得重要
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。
Amon 指出历史上一个经典模式：
” 创新往往最初出现在集中化的系统（如大型计算机或云计算中），随后转移到更分散的系统（如个人电脑和手机）。”
Amon 提到，对消费者而言，AI 在设备上主要有两种运行方式：
” 一种方式是 AI 系统实时预测用户的每一个动作，主动理解用户的需求并提供相关服务。而传统云端 AI 通常需要用户明确提出查询或命令才会作出响应 “；
“另一种是混合型 AI，即一部分 AI 处理在本地设备上进行，而另一部分在云端完成。这种方法可以降低运行 AI 的成本，因为不是所有的计算都需要在资源密集的云端进行。
同时，由于本地设备可以访问用户的实时上下文信息（如位置、当前活动等），所以 AI 的响应能够更加准确和个性化，比在云端运行 AI 应用更为高效。”
例如，目前用户在使用微软的 Bing Chat 时，所有查询都发送到云端，由 GPT 模型处理。这种方式成本高且耗能大。
而在新型 AI 设备上，例如安装有 GPT 模型实例的设备，查询首先在设备本地进行处理，然后可能只将部分数据发送到云端以完成处理，从而减少了云端的计算负担、降低成本和能耗。有时，设备上的模型可能足够精确，能够独立完成整个查询过程，无需云端参与。
Amon 认为，混合模型将变得重要，特别是考虑到数据中心在运行生成式 AI 时的高成本和高能耗。
AI 手机体验更好
当 AI 直接在设备上运行速度更快，用户体验更好。Amon 提到了一种输入文本生成图片的 Stable Diffusion 模型。该模型在设备上运行仅需 0.6 秒即可生成图片，大大提高用户拍照和编辑图片的体验。
AI 应用不仅仅是执行简单指令，而是提供一种更深层次的交互，提供恰当的帮助和建议。
例如，文本输入智能协助功能。如果用户在文本中提到下周的电话会议并提及具体日期，AI 可以自动调出日历应用，显示出可用时间，并主动询问用户是否需要发送日历邀请。这种交互方式超越了传统文本输入的能力，能够理解和响应用户的具体需求和上下文。
再例如，智能照片管理与分享功能，AI 能够识别用户谈论的内容（例如假期和家庭），并据此建议分享相关的照片。这不仅使得沟通更加便捷，还增加了交流的丰富性。
此外，Amon 指出，与过去的技术（如微软的 Clippy）相比，当前的 AI 应用更加精确和智能。过去的技术难以准确理解用户的语言和上下文，且需要对每一步骤进行编程。而现在，内置 AI 的设备能够更准确地学习用户的行为和偏好，并提供更个性化、不打扰的体验。
目前，不同的 OEM 正在探索在其设备上提供不同的用户体验，比如改进摄影、通讯翻译等。
苹果和谷歌长期主导的行业格局将被改变
生成式 AI 正在 ” 非常、非常快 ” 的进入手机，将激发智能手机市场的新一轮增长，改变行业的竞争格局。
AI 功能的引入可能会激发智能手机市场的新一轮增长，高端产品增速快于低端产品。Amon 称：
” 预计到 2024 年初，会有搭载多种 AI 应用案例的设备上市，这可能创造新的智能手机升级周期，并促使消费者为了获取这些新功能而更换手机；”
” 尽管智能手机市场已经成熟，但他对 2024 年的市场增长持谨慎乐观态度，即使市场增长，也将是单位数的增长。不过，如果通过普及 AI 功能来创造新的更换周期，那么市场的规模将会显著改变，升级速率也将加快，高端产品增速往往快于低端产品。”
Amon 预测，这种转变将显著改变由苹果和谷歌长期主导的行业格局。Amon 认为：
” 通过将 AI 模型集成到更多的手机中，公司如微软和 Meta 可能在移动行业中重新获得影响力。他们可以通过这些模型在智能手机操作系统市场中与苹果和谷歌竞争。然而，实现这一目标需要手机制造商、操作系统开发商和应用开发商之间的合作，这种合作目前并不总是容易实现。”
AI 模型在设备上运行将改变行业合作模式。Amon 指出：
” 目前负责构建和运行大型 AI 模型的公司（如 OpenAI、Anthropic、微软、亚马逊和 Meta）与生产智能手机及其操作系统的公司（如苹果、谷歌和三星）是不同的。他提到，随着平台的变化，设备能够直接访问和运行这些大公司提供的 AI 模型 “；
” 例如，微软的 Copilot 可以在设备上直接运行，类似地，Meta 开发的模型也可以在用户的设备上直接使用。这种模式将改变行业的运作方式，AI 模型不再仅限于云端，而是可以在多种设备上运行，使 AI 应用更加高效和经济。为了实现这一点，不同公司需要合作，确保正确的模型被部署在合适的地方，以提供更好的用户体验和服务。”
芯片制造商的主要战场由 ” 训练 ” 转向 ” 推理 “。Amon 指出：
” 目前，AI 市场主要集中在使用大数据训练模型的 ” 训练 ” 阶段，而 Nvidia 是这一领域的主要受益者。但随着 AI 模型变得更小巧、能够在设备上运行并专注于特定任务，芯片制造商的主要市场将转向 ” 推理 “，即模型的应用。数据中心也开始对专门用于已训练模型推理的处理器产生兴趣，一切无不预示着推理市场将超越训练市场。”
Amon 认为，AI 技术的应用为设备制造商、电子产品制造商，芯片制造商创造巨大的市场潜力。他说：
行业正在经历变化。与从应用商店下载的应用不同，AI 模型将预先安装在设备的引擎中。移动平台将支持第一方和第三方模型，以及原始设备制造商（OEM）的模型。他比喻说，这就像 OEM 将相机功能内置于设备中一样，不同的 AI 引擎也将内置于设备中。
集成 AI 模型将扩大智能手机市场的规模，这对高通的芯片业务和许可业务都将带来好处。AI 功能的设备需要更强大的计算能力，这意味着用户可能更倾向于购买更高端的设备，从而为高通带来更高的利润。
在 PC 领域，高通与微软合作开发能与苹果 Mac 电脑竞争的平台，这对高通进入 PC 市场是一个巨大的助力。
在汽车行业，高通已经通过其 Snapdragon 数字底盘和沉浸式数字驾驶舱建立了强大的地位，集成 AI 功能将进一步提升其在汽车行业的地位。
空间计算将成为新的计算平台
生成式 AI 正在被集成到 VR 技术中。Amon 指出，他非常看好增强现实（AR）和混合现实（MR）眼镜的发展潜力，尤其是当它们使用音频和大型语言模型作为交互界面时。他认为，空间计算将成为新的计算平台，并对包括 Meta、谷歌和三星在内的 Android 生态系统中的相关发展持乐观态度。
还有 Amon 更加看好轻型可穿戴设备的市场前景，如 Meta 的 Ray-Ban 智能眼镜。他认为，随着这些设备变得更轻便、更易于佩戴，以及提供更丰富的内容，它们的使用和销量将会增长。他相信，随着市场规模的扩大，开发者将愿意投入更多资金，进一步推动内容的丰富和改善。
Amon 对可折叠手机的市场前景持乐观态度。他个人也是可折叠手机的用户，并认为可折叠手机非常实用、性能良好，且更加适合口袋携带。他喜欢可折叠手机在接听和挂断电话时的体验。