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生成式大模型的远水,解不了智能手机厂商的近渴

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生成式大模型的远水,解不了智能手机厂商的近渴

虽然每一家厂商都被动或主动被卷入了大模型时代,但想依托大模型实现销量提振,在短期内并不现实,智能手机厂商们还需要付诸耐心。

文 | 邻章

生成式大模型的这把火,还是从互联网市场烧到了智能手机市场。

继国内五大智能手机厂商相继将生成式大模型落地智能手机后,三星在Galaxy S24系列上也与谷歌深度合作带来了其宣称的首款AI手机;而作为2023年全球智能手机销冠的苹果,据报道称其在内部也早已在测试一款名为Ajax的生成式大模型,用于提升Siri的智能水平,而这也或将是iOS 18操作系统最为重大的更新。

可见,生成式大模型已成为智能手机厂商的共同奔赴。

但现实问题在于:生成式大模型能否真能如厂商所愿,成为接下来智能手机市场的增长新动能?

一、拥抱大模型的两重原因

从现实来看,当下智能手机厂商积极拥抱大模型的背后原因,一方面自然是大模型展现出的能力令人期待,但更为现实的原因则是智能手机市场的低迷行情太需要新技术的来刺激消费者了。 

在能力层面,虽然智能手机对人工智能技术的应用早已无处不在,但生成式人工智能应用Chat GPT问世后,其所展现出的能力还是超出了大多数人的预期,其在多领域所展现出的远超过往人工智能应用的能力水平——无论是自然语言对话问答、知识总结、文稿编写乃至是程序编写、图像生成等,都可堪惊艳,在消费者可感知的领域产生了可成为真正生产力的感觉。

也正是基于ChatGPT所展显出的强大能力,业内也倾向于认为,生成式大模型将推动人工智能技术迎来又一次的关键飞跃。

而在这种巨大的技术飞跃现实下,留给业界的选择或许就只有两种:要么跟进趋势顺应潮流,要么被趋势所抛弃。

这于智能手机市场而言,亦或如此。

所以智能手机厂商选择跟进生成式大模型,也是理所当然。更何况智能手机厂商还拥有落地生成式大模型的天然优势——他们坐拥的亿级终端设备,为大模型在消费市场落地提供了绝佳载体。

当然,厂商们在当前积极拥抱大模型,更为现实的原因或在于智能手机市场的需求状况不容乐观,厂商急切地需要找到能刺激起用户换机需求的技术点。

如我们所见,2023年,智能手机行业的艰难仍在继续——即使厂商们已在影像、充电、散热、屏幕、可折叠等等技术领域疯狂内卷,但市场消费者却依旧不为所动——来自IDC的数据显示,2023年全球智能手机出货量同比下跌3.2%,将至11.7亿部;而最为内卷的中国市场,2023年全年智能手机出货量更是同比下降5.0% ,创近10年以来出货量新低降至2.71亿台。

可以说,无论是全球市场还是中国市场,智能手机市场的需求低迷行情仍在继续,而这也成为所有智能手机厂商挥之不去的梦魇。

在此现实下,大模型显然被智能手机厂商们当作了新的救命稻草。

二、生成式大模型为智能手机带来了什么?

ChatGPT为用户带来了不同以往的人工智能体验,那么当生成式大模型落地到智能手机这类移动设备时,用户能否拥有ChatGPT似的体验?

从目前来看,智能手机厂商在各自落地的端侧大模型上,也的确为用户带来了ChatGPT所具备的一些能力。

诸如:

对一篇文章进行大纲总结,要点归纳;

在通话时为用户提炼通话要点;

用户给出一段大纲或一张图片,自动生成一篇文章或朋友圈文案;

更为流畅和可连续的多轮对话;

按用户指令生成图片;

识别图片内容;

给出生活建议等等。

可以说,这些功能的实现,的确在某种程度上提升了智能手机产品的可玩性以及工作效率,让智能手机等产品更进一步地贴近了“智能”。

也正是基于此,厂商们也预期生成式AI手机能开启智能手机市场新一轮增长周期——市场研究机构Canalys预测,对于端侧AI能力的需求有望刺激新一轮的换机潮,有助于拉高设备的平均销售价格,AI能力将成为中国手机厂商推进高端化的有效发力点。

三、大模型的远水难解智能手机厂商的近渴

但个人认为:生成式大模型的远水,或难解智能手机厂商的近渴。

虽然生成式大模型的端侧落地的确提升了产品部分的“智能属性”,但从现实体验来看,其很多功能实现其实是不及预期的,并且在反应速度上也没有厂商在发布会上演示得那般行云流水。

当然,这需要看到当前落地到智能手机等端侧大模型的现实制约——由于智能手机的处理能力受限,所以厂商当前落地到智能手机这类移动设备产品上的大模型,其参数规模往往只有几十亿参数,也只能处理一些特定的任务。

这与参数规模高达千亿级且靠云端驱动的ChatGPT,有着本质差距。但这一现实无疑也决定了用户在相当时间内,或很难在这些端侧大模型上体验到与ChatGPT同等的能力。

这是能力层面的差异,但更为关键的问题或在于用户需求层面。

一个核心问题是:究竟有多少用户真的需要用大模型来对一篇文章进行文本总结、需要用大模型编辑朋友圈文案、进行图像生成、语音助手多轮对话聊天等等……

从当前来看,落地到智能手机等产品上的端侧大模型中所提供的能力,在用户实际体验中其实多数是属于吸引用户尝鲜式的甜点式功能,并没有用户用了就离不开的杀手锏功能,这也导致这些功能在用户实际体验中,并不是不可或缺,而是可有可无。

而大模型在当下对用户体验提升层面可有可无的现实,也导致了大模型在当前并不能有效刺激用户的换机需求——无论是从安卓厂商已上市的搭载了大模型能力的机型实际销量表现来看,还是从业内对或将搭载大模型能力的iPhone 16系列的销量预期并不乐观的现实来看,似乎皆是如此。

可以说:虽然每一家厂商都被动或主动被卷入了大模型时代,但想依托大模型实现销量提振,在短期内并不现实,智能手机厂商们还需要付诸耐心。

写在最后:

在智能手机需求不振时代,厂商们都迫切地想抓住每一个风口,并试图在风口上起飞——5G如此、可折叠如此,这一轮的生成式大模型亦如此。

但从过往结果来看,这些风口并未能长期有效地刺激用户换机需求——5G如此、可折叠如此,这一轮的生成式大模型在短期内亦或如此。

这也或让智能手机市场的销量提振,仍在等风来。

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

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生成式大模型的远水,解不了智能手机厂商的近渴

虽然每一家厂商都被动或主动被卷入了大模型时代,但想依托大模型实现销量提振,在短期内并不现实,智能手机厂商们还需要付诸耐心。

文 | 邻章

生成式大模型的这把火,还是从互联网市场烧到了智能手机市场。

继国内五大智能手机厂商相继将生成式大模型落地智能手机后,三星在Galaxy S24系列上也与谷歌深度合作带来了其宣称的首款AI手机;而作为2023年全球智能手机销冠的苹果,据报道称其在内部也早已在测试一款名为Ajax的生成式大模型,用于提升Siri的智能水平,而这也或将是iOS 18操作系统最为重大的更新。

可见,生成式大模型已成为智能手机厂商的共同奔赴。

但现实问题在于:生成式大模型能否真能如厂商所愿,成为接下来智能手机市场的增长新动能?

一、拥抱大模型的两重原因

从现实来看,当下智能手机厂商积极拥抱大模型的背后原因,一方面自然是大模型展现出的能力令人期待,但更为现实的原因则是智能手机市场的低迷行情太需要新技术的来刺激消费者了。 

在能力层面,虽然智能手机对人工智能技术的应用早已无处不在,但生成式人工智能应用Chat GPT问世后,其所展现出的能力还是超出了大多数人的预期,其在多领域所展现出的远超过往人工智能应用的能力水平——无论是自然语言对话问答、知识总结、文稿编写乃至是程序编写、图像生成等,都可堪惊艳,在消费者可感知的领域产生了可成为真正生产力的感觉。

也正是基于ChatGPT所展显出的强大能力,业内也倾向于认为,生成式大模型将推动人工智能技术迎来又一次的关键飞跃。

而在这种巨大的技术飞跃现实下,留给业界的选择或许就只有两种:要么跟进趋势顺应潮流,要么被趋势所抛弃。

这于智能手机市场而言,亦或如此。

所以智能手机厂商选择跟进生成式大模型,也是理所当然。更何况智能手机厂商还拥有落地生成式大模型的天然优势——他们坐拥的亿级终端设备,为大模型在消费市场落地提供了绝佳载体。

当然,厂商们在当前积极拥抱大模型,更为现实的原因或在于智能手机市场的需求状况不容乐观,厂商急切地需要找到能刺激起用户换机需求的技术点。

如我们所见,2023年,智能手机行业的艰难仍在继续——即使厂商们已在影像、充电、散热、屏幕、可折叠等等技术领域疯狂内卷,但市场消费者却依旧不为所动——来自IDC的数据显示,2023年全球智能手机出货量同比下跌3.2%,将至11.7亿部;而最为内卷的中国市场,2023年全年智能手机出货量更是同比下降5.0% ,创近10年以来出货量新低降至2.71亿台。

可以说,无论是全球市场还是中国市场,智能手机市场的需求低迷行情仍在继续,而这也成为所有智能手机厂商挥之不去的梦魇。

在此现实下,大模型显然被智能手机厂商们当作了新的救命稻草。

二、生成式大模型为智能手机带来了什么?

ChatGPT为用户带来了不同以往的人工智能体验,那么当生成式大模型落地到智能手机这类移动设备时,用户能否拥有ChatGPT似的体验?

从目前来看,智能手机厂商在各自落地的端侧大模型上,也的确为用户带来了ChatGPT所具备的一些能力。

诸如:

对一篇文章进行大纲总结,要点归纳;

在通话时为用户提炼通话要点;

用户给出一段大纲或一张图片,自动生成一篇文章或朋友圈文案;

更为流畅和可连续的多轮对话;

按用户指令生成图片;

识别图片内容;

给出生活建议等等。

可以说,这些功能的实现,的确在某种程度上提升了智能手机产品的可玩性以及工作效率,让智能手机等产品更进一步地贴近了“智能”。

也正是基于此,厂商们也预期生成式AI手机能开启智能手机市场新一轮增长周期——市场研究机构Canalys预测,对于端侧AI能力的需求有望刺激新一轮的换机潮,有助于拉高设备的平均销售价格,AI能力将成为中国手机厂商推进高端化的有效发力点。

三、大模型的远水难解智能手机厂商的近渴

但个人认为:生成式大模型的远水,或难解智能手机厂商的近渴。

虽然生成式大模型的端侧落地的确提升了产品部分的“智能属性”,但从现实体验来看,其很多功能实现其实是不及预期的,并且在反应速度上也没有厂商在发布会上演示得那般行云流水。

当然,这需要看到当前落地到智能手机等端侧大模型的现实制约——由于智能手机的处理能力受限,所以厂商当前落地到智能手机这类移动设备产品上的大模型,其参数规模往往只有几十亿参数,也只能处理一些特定的任务。

这与参数规模高达千亿级且靠云端驱动的ChatGPT,有着本质差距。但这一现实无疑也决定了用户在相当时间内,或很难在这些端侧大模型上体验到与ChatGPT同等的能力。

这是能力层面的差异,但更为关键的问题或在于用户需求层面。

一个核心问题是:究竟有多少用户真的需要用大模型来对一篇文章进行文本总结、需要用大模型编辑朋友圈文案、进行图像生成、语音助手多轮对话聊天等等……

从当前来看,落地到智能手机等产品上的端侧大模型中所提供的能力,在用户实际体验中其实多数是属于吸引用户尝鲜式的甜点式功能,并没有用户用了就离不开的杀手锏功能,这也导致这些功能在用户实际体验中,并不是不可或缺,而是可有可无。

而大模型在当下对用户体验提升层面可有可无的现实,也导致了大模型在当前并不能有效刺激用户的换机需求——无论是从安卓厂商已上市的搭载了大模型能力的机型实际销量表现来看,还是从业内对或将搭载大模型能力的iPhone 16系列的销量预期并不乐观的现实来看,似乎皆是如此。

可以说:虽然每一家厂商都被动或主动被卷入了大模型时代,但想依托大模型实现销量提振,在短期内并不现实,智能手机厂商们还需要付诸耐心。

写在最后:

在智能手机需求不振时代,厂商们都迫切地想抓住每一个风口,并试图在风口上起飞——5G如此、可折叠如此,这一轮的生成式大模型亦如此。

但从过往结果来看,这些风口并未能长期有效地刺激用户换机需求——5G如此、可折叠如此,这一轮的生成式大模型在短期内亦或如此。

这也或让智能手机市场的销量提振,仍在等风来。

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。