2024年5月底，知名市场调研公司Canalys发布了一篇题为《AI手机的现在和未来》的报告。其中，Canalys方面明确地将“AI手机”定义为带有端侧生成式AI能力的手机，并表示仅2024年上半年，AI手机占整个市场的出货量份额就已达到16%，预计到了2028年，AI手机的市占率将有望高达54%、甚至更高。
从这份报告中的相关数据来看，无论是如今消费者对于AI手机的兴趣，还是市场对于端侧AI功能可能会带来新的创收模式的期待，如今都呈现出日益增长的态势。在这样的背景下，“能够研发和采用端侧生成式AI技术”，也就成为了手机行业头部厂商所追求的共同目标。
当然，大家都知道对于如今的智能手机来说，要想实现实用化的端侧生成式AI功能有两点是注定绕不开的。其一是强大的、专为生成式AI设计的硬件算力，其二则是成熟的、具备商业潜力的生成式AI开发环境。
纵观如今的手机行业不难发现，高通以及他们的骁龙移动平台在以上两个方面，均具备着非常明显的优势。
研发先人一步，让更多骁龙手机支持端侧AI
首先从硬件设计的角度来说，高通相比其他竞争对手在“移动AI生态”方面有着显著的先发优势。因为早在2014年之前，他们就已经率先研发了第一款仿生神经网络处理器，并为其定义了“NPU”这个名称。随后在2015年开始的骁龙820上，基于NPU的端侧AI功能第一次被引入，并且很快普及到了更多的产品上。
或许正因如此，如今纵观搭载骁龙移动平台的手机会发现，它们对于端侧生成式AI功能的适配明显要更为广泛。
比如在今年的顶级旗舰中，可以看到基于第三代骁龙8 for Galaxy，首批实装“即圈即搜”、通话同步语音翻译、能实现录音自动转文字和总结等诸多端侧AI功能的三星Glaxy S24系列。
比如基于第三代骁龙8，小米在他们的顶级影像旗舰小米14 Ultra上，借助端侧AI实现了相当有想象力的“生成式变焦”功能。它可以在进行30倍以上焦距拍摄时“画”出更多的画面细节，显著增强变焦后的照片观感。
除此之外，由于高通比竞争对手更早地开始对端侧生成式AI的功能建设，这也就意味着哪怕是价格更加亲民的骁龙平台机型，用户也可以享受到绝大多数的系统级生成式AI功能。
举例而言，第三代骁龙8s可支持高达100亿参数的端侧AI模型。在小米Civi4 Pro上，它就驱动了基于端侧生成式AI的美颜算法，能够拍摄出细腻、真实，且更富有层次感的人像照片。
甚至就连上代的第二代骁龙8移动平台，也可以支持70亿参数的端侧大模型。正因如此，当很多品牌最早开始测试他们的端侧生成式AI功能时，这些基于前代高通旗舰平台的老机型很多时候便成为了最早获益的产品。
AI Hub让AI应用在骁龙设备上不止快，更可跨平台
当然，2024年年中的手机端侧生成式AI“大环境”已经不同于2023年。如今对于整个业界来说，大家已经不再质疑移动设备上生成式AI应用的潜力了。
但也正因如此，当生成式AI的“硬件基础”已经逐步得到满足时，接下来的问题自然也就变成了要如何才能更好地适配这些硬件，让更多的“生成式AI应用”出现在这些设备上。
当然，高通在这一方面也做足了充分的准备。因为就在今年年初，他们发布了“AI Hub”开发者网站。该网站能够提供超过75个AI模型，其中囊括Whisper、ControlNet、Stable Diffusion、百川-7B等。
值得一提的是，这些模型均专门针对骁龙平台的异构AI计算硬件进行了优化，可充分利用CPU、GPU、NPU等不同部件的硬件加速能力。根据实测显示，与未经优化的模型相比，它们在骁龙平台的实际执行效率优势可以达到400%，在大幅提升速度的同时，还可以降低设备执行端侧AI任务时的功耗。
更进一步来说，得益于骁龙平台如今统一的架构路线，AI Hub上的端侧生成式大模型不仅可以用于智能手机，还能适配即将上市的骁龙X Elite、骁龙X Plus笔记本电脑平台。考虑到笔记本电脑更高的性能，以及其对于AI在“生产力应用”方面更高的需求，不难推测，其极有可能会进一步推高开发者运用AI Hub的资源，在骁龙平台（包括骁龙本）推出商用AI应用的热情。
一步快步步快，高通领跑AI时代绝非偶然
很显然，高通让生成式AI应用开发起来更容易、适配无需操心，而且在市场上客观提供更多种类、覆盖更为广泛价位段的“AI设备”。高通对于如何才能真正让端侧生成式AI生态健康发展这件事，考虑得明显更加成熟。特别是对比其他那些仅在最新一代旗舰SoC上强调生成式AI功能的竞争对手，高通的这些策略无论是对于终端设备厂商、还是软件开发者的“诱惑力”，客观上都要大得多。
也正是得益于先行研发的技术积累、更多更全面的硬件布局，以及更为开发者考虑的AI资源，在如今这个端侧生成式AI生态如火如荼的时代，高通方面已然客观成为了“AI手机”、乃至“AI PC”最有力、最实干的推动者和领导者，甚至可能都没有之一。
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