把大模型塞進終端，能讓消費電子市場回暖嗎？

過去幾個月時間里，“把大模型塞進終端”已然成了消費電子產業上下游心照不宣的共識。

高通、AMD、英特爾等上游的芯片廠商，爭相喊出了混合AI、終端AI、AI計算等概念，努力向外界講述終端AI化的想象空間；華為、小米、vivo等手機廠商，紛紛將“大模型”搬到智能手機上，示范了智能助手、AI生圖等應用場景；聯想代表的PC廠商，也順勢講出了AI PC的新故事……

相較于幾年前圍繞NPU的“小打小鬧”，生成式AI無疑讓整個消費電子產業看到了曙光：在全民都在討論大模型的環境下，AI和終端的融合被視為新的創新錨點，將帶動產業鏈共振。

甚至有人斷言，這將是消費電子的下一個“春天”。

無可否認，消費電子產業已經行至十字路口，而擁抱生成式AI已經是唯一的選擇。但“大模型”對于消費電子的影響到底有多大，能否改變長期低迷的市場現狀？目前來看還有不少待解的問題。

消費電子渴望“春天”

AMD和IDC聯合發布的《終端AI化：AI筆記本電腦引發場景變革》中，不經意間寫出了筆記本電腦市場的癥結所在：“用戶可以使用同一臺設備更長時間，而不需要進行升級或更換，市場的增長隨之放緩。”

這樣的結論，不僅僅適用于筆記本電腦，整個消費電子產業都陷入了低迷期。

首當其沖的就是PC市場。

根據IDC等市場調研機構的統計，PC市場的疲軟已經持續了十幾年。2011年全球PC出貨量為3.524億臺左右，同比增長1.6%，此后便進入了長達七八年時間的低迷期，直到2020年前后衍生出的遠程辦公需求，才短暫刺激了PC銷量的增長。剛剛結束的2023年第三季度，全球PC出貨量約為6820萬臺，同比下降7.6%，亟需新的因素刺激消費。

同樣的一幕也發生在智能手機市場。

（注：2023年出貨量為IDC預估數據）

盡管不同調研機構的口徑有所不同，但普遍認為出貨量巔峰在2017年前后，之后市場開始進入下行周期。因為5G等新技術的出現，全球智能手機出貨量在2021年短暫復蘇，卻未能持續太長時間。按照IDC的統計報告，2022年全球智能手機出貨量同比下降11.3%，預計2023年的出貨量比2022年減少4.7％，將創造10年以來的銷量新低。

智能音箱、VR等新品類的表現一樣不太理想。

經歷過“千箱大戰”的智能音箱，并未像預料中那般進入市場爆發期。以中國市場為例，洛圖科技的調研報告顯示，2023年第三季度，中國智能音箱市場全渠道的銷量為481萬臺，同比下降16%，離預想中的爆發越來越遠。至于VR眼鏡，2023年第二季度的全球銷量僅有144萬臺，且同比下滑37%，仍然處于市場醞釀階段，遠未表現出成為爆款的潛力。

消費電子市場的低迷，所影響的不單單是終端廠商，整個上下游產業鏈的業績都在承壓。

高通2023財年的營收為358.20億美元，同比下降19%；AMD發布的2023年第三季度財報顯示，PC業務部門的收入驟降40%；英特爾第三季度營收為141.58億美元，同比下降8%，凈利潤同比下降71%。

產業鏈中游的企業同樣不樂觀。拿到華為Mate 60系列訂單的歐菲光，2023年前三季度的營收依然有0.05%的下滑；“果鏈”概念股環旭電子，2023年前三季度營收430.57億元，同比減少13.07%……

也就是說，消費電子產業上下游對生成式AI的追捧并不單純，本質上希望靠大模型的賣點刺激新的增長。風頭無二的大模型，承載著消費電子市場走出寒冬的希望。

正如天風證券的觀點：“每輪消費電子景氣周期主要是由技術進步引發的新需求所驅動，隨著各類大模型的陸續發布，消費電子產品的用戶體驗有望在AI的賦能下被重新定義，加速下游消費電子產業的復蘇節奏。”

“殺手級應用”仍缺位

大多數消費者屬于感性和理性糾結的矛盾體，在錢包充裕的時候，他們愿意為一個新配色買單，而當收入預期不樂觀的時候，哪怕是5G這樣的新技術，也無法在消費者平靜的內心里掀起太大的波瀾。

現在需要產業鏈上下游回答的問題是：大模型的技術浪潮來了，可能否帶來讓消費者的感性戰勝理性的“殺手級應用”？

最先答題的是智能手機廠商。

華為在8月份的鴻蒙4.0發布會上，官宣了智能助手的升級，原先局限于語音交互的手機助手，在大模型的賦能下，不僅支持用戶使用自然語言進行交互，還能幫助用戶輸出小作文、圖片、視頻等內容。

短短兩個月中，小米、vivo、三星、OPPO、榮耀等廠商，陸續公布了自研大模型的進展和特性。除了對語音助手進行大模型賦能，還給出了拍攝增強、檢索照片、路人消除等應用。

即便是在新概念上以“保守”著稱的蘋果，也在財報中確認正在對AI和大模型進行布局：“我們將AI和機器學習視為基礎核心技術，它們幾乎嵌入到我們制造的每一個產品中，從今年秋天開始，iPhone將具備實時轉錄語音郵件的功能，我們將繼續投資和創新。”

當然，這個過程中離不開芯片廠商的身影。

2023年中國國際服務貿易交易會上，高通進行了Stable?Diffusion的終端側演示，不到15秒的時間里，就能夠在手機端完成一系列的推理，將用戶輸入的文字需求，生成一張512×512像素的圖像。

聯發科也適時向媒體露出，目前已經在與終端客戶商討AI大模型嵌入的相關方案，下一代旗艦芯片將整合最新的APU，為終端設備帶來更強的AI能力，打造出類似ChatGPT的服務體驗。

不同于終端廠商的是，芯片廠商還在和中游的合作伙伴聯合探索更輕量、聚焦的落地場景。比如高通與慧鯉科技合作推出的“照片擴充”功能，可以通過AI補全已拍攝照片的周圍景觀，創造廣角效果；聯發科貼近中國消費者的習慣，展示了快速生成表情包的“文生趣圖”功能。

可站在普通消費者的立場上，終端AI化的布局如火如荼，但在“喧鬧”的背后，那些貼上AI標簽的終端，并未給出讓人眼前一亮的創新。無論是主打自然語言交互的智能助理，還是內容生成、圖片處理等生成式AI的典型應用，目前恐怕都不是讓用戶換機的理由：下載一個大模型APP就能滿足的需求，為何要花幾千塊去購買一個新產品？

想要刺激用戶的消費欲望，僅僅把大模型塞進終端還遠遠不夠。倘若拿不出真正的殺手級應用，所謂的生成式AI浪潮大概率會和5G一樣，可以在某種程度上提振銷量，但無法制造新一輪的景氣周期。

終端扮演什么角色

早在2011年iPhone 4S上市前夕，網景公司聯合創始人馬克·安德森就曾提出“軟件正在吞噬整個世界”的觀點，認為“計算機和互聯網革命都是以軟件為基礎，軟件不僅在定義整個世界，也在重構整個世界。”

沿循這樣的邏輯，生成式AI可以說是最符合“軟件吞噬世界”的創新，以至于有人坦言：ChatGPT和電腦、互聯網一樣，都是超級工具。問題在于，在大模型統治的世界里，終端將扮演什么角色？

在互聯網和移動互聯網時代，入口一詞頻頻被提及，充當著用戶獲取信息、解決問題的第一觸點。當越來越多的大模型開始打造自己的“應用中心”，不斷降低應用開發的門檻，再加上對話式的交互方式，儼然在從簡單的技術賦能轉向平臺生態入口卡位。

也許在相當長一段時間內，大模型的“入口論”只是一種假設。但對AI化轉型的終端而言，勢必要想清楚自己的站位：和大模型廠商對抗、合作，疑惑是淪為被大模型吞噬的對象？

一種比較流行的思路是打造端側大模型。

目前主流的大模型主要部署在云端，需要經過一個終端接收信號、云端運算、信息傳輸、終端發送結果的過程，由此產生了兩個已知問題：一是數據出端會影響傳輸速度，二是潛在的數據和隱私安全。

被引用最多的例子就是三星的數據泄露事件，有員工在使用 ChatGPT 時將數據上傳到云端，導致機密數據泄露。如果大模型的數據、推理、訓練、運行等全部部署在終端，不僅解決了網絡傳輸導致了延時，且無需將數據上傳到云端，規避了隱私外泄的風險。

但當前在端側普遍使用的是10億、20億參數規模的“小模型”，或許在高通、AMD等芯片廠商的努力下，端側可以運行百億以上參數的大模型，仍面臨用戶隱私、算力和功耗的平衡。大多數消費者的需求預期中，體驗永遠排在第一位，然后才是隱私、安全等問題。

另一種流行思路是端云結合的部署方式。

按照高通在《混合AI是AI的未來》中的說法：在以終端為中心的混合AI架構中，終端將充當錨點，云端僅用于分流處理終端無法充分執行的任務，在終端通過運行不太復雜的推理完成大部分處理工作。

榮耀CEO趙明、聯想CEO楊元慶、vivo副總裁周圍等都曾表達過對端云結合方式的青睞，不排除在自研大模型外，和外部主流大模型合作的可能，但目前還沒有對應的產品或應用。

借用元智能聯合創始人羅璇的猜想：“未來可能出現的情形是，手機上運行一個140億參數的大模型作為OS（操作系統）的’發動機’，而云端則運行一個比GPT-4更大的模型，作為整個下一代互聯網的底座。這兩者將相互配合，如同當前的本地軟件與互聯網。”

不管哪一種思路會占據主流，都揭示了這樣一個事實：或許終端廠商篤信AI化的趨勢，但大模型和終端應該怎么融合，現階段都還沒想好或者說明確的路徑。不過，對于高通、英特爾、AMD等芯片廠商來說，只要終端AI化的熱度不降，未來兩到三年的芯片銷量就有了保障。

寫在最后

曾經有媒體問任正非，怎樣才能“搶占”高新技術的一席之地？任正非回答：首先不要有“搶占”這個概念，一搶，就泡沫化。

回到終端AI化的課題上，急于在營銷層面搶占“AI終端”的概念，極端化地夸張所謂的AI性能，可能并不是一個好的選項。怎么將生成式AI部署到終端，融入用戶的日常使用，帶來新的生產力和增量價值，才是AI能否驅動消費電子銷量增長的關鍵所在。

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主理人 |?張賀飛（Alter）