过去几个月时间里，“把大模型塞进终端”已然成了消费电子产业上下游心照不宣的共识。
高通、AMD、英特尔等上游的芯片厂商，争相喊出了混合AI、终端AI、AI计算等概念，努力向外界讲述终端AI化的想象空间；华为、小米、vivo等手机厂商，纷纷将“大模型”搬到智能手机上，示范了智能助手、AI生图等应用场景；联想代表的PC厂商，也顺势讲出了AI PC的新故事……
相较于几年前围绕NPU的“小打小闹”，生成式AI无疑让整个消费电子产业看到了曙光：在全民都在讨论大模型的环境下，AI和终端的融合被视为新的创新锚点，将带动产业链共振。
甚至有人断言，这将是消费电子的下一个“春天”。
无可否认，消费电子产业已经行至十字路口，而拥抱生成式AI已经是唯一的选择。但“大模型”对于消费电子的影响到底有多大，能否改变长期低迷的市场现状？目前来看还有不少待解的问题。
01 消费电子渴望“春天”
AMD和IDC联合发布的《终端AI化：AI笔记本电脑引发场景变革》中，不经意间写出了笔记本电脑市场的症结所在：“用户可以使用同一台设备更长时间，而不需要进行升级或更换，市场的增长随之放缓。”
这样的结论，不仅仅适用于笔记本电脑，整个消费电子产业都陷入了低迷期。
首当其冲的就是PC市场。
根据IDC等市场调研机构的统计，PC市场的疲软已经持续了十几年。2011年全球PC出货量为3.524亿台左右，同比增长1.6%，此后便进入了长达七八年时间的低迷期，直到2020年前后衍生出的远程办公需求，才短暂刺激了PC销量的增长。刚刚结束的2023年第三季度，全球PC出货量约为6820万台，同比下降7.6%，亟需新的因素刺激消费。
同样的一幕也发生在智能手机市场。
也许在相当长一段时间内，大模型的“入口论”只是一种假设。但对AI化转型的终端而言，势必要想清楚自己的站位：和大模型厂商对抗、合作，疑惑是沦为被大模型吞噬的对象？
一种比较流行的思路是打造端侧大模型。
目前主流的大模型主要部署在云端，需要经过一个终端接收信号、云端运算、信息传输、终端发送结果的过程，由此产生了两个已知问题：一是数据出端会影响传输速度，二是潜在的数据和隐私安全。
被引用最多的例子就是三星的数据泄露事件，有员工在使用 ChatGPT 时将数据上传到云端，导致机密数据泄露。如果大模型的数据、推理、训练、运行等全部部署在终端，不仅解决了网络传输导致了延时，且无需将数据上传到云端，规避了隐私外泄的风险。
但当前在端侧普遍使用的是10亿、20亿参数规模的“小模型”，或许在高通、AMD等芯片厂商的努力下，端侧可以运行百亿以上参数的大模型，仍面临用户隐私、算力和功耗的平衡。大多数消费者的需求预期中，体验永远排在第一位，然后才是隐私、安全等问题。
另一种流行思路是端云结合的部署方式。
按照高通在《混合AI是AI的未来》中的说法：在以终端为中心的混合AI架构中，终端将充当锚点，云端仅用于分流处理终端无法充分执行的任务，在终端通过运行不太复杂的推理完成大部分处理工作。
荣耀CEO赵明、联想CEO杨元庆、vivo副总裁周围等都曾表达过对端云结合方式的青睐，不排除在自研大模型外，和外部主流大模型合作的可能，但目前还没有对应的产品或应用。
借用元智能联合创始人罗璇的猜想：“未来可能出现的情形是，手机上运行一个140亿参数的大模型作为OS（操作系统）的’发动机’，而云端则运行一个比GPT-4更大的模型，作为整个下一代互联网的底座。这两者将相互配合，如同当前的本地软件与互联网。”
不管哪一种思路会占据主流，都揭示了这样一个事实：或许终端厂商笃信AI化的趋势，但大模型和终端应该怎么融合，现阶段都还没想好或者说明确的路径。不过，对于高通、英特尔、AMD等芯片厂商来说，只要终端AI化的热度不降，未来两到三年的芯片销量就有了保障。
04 写在最后
曾经有媒体问任正非，怎样才能“抢占”高新技术的一席之地？任正非回答：首先不要有“抢占”这个概念，一抢，就泡沫化。
回到终端AI化的课题上，急于在营销层面抢占“AI终端”的概念，极端化地夸张所谓的AI性能，可能并不是一个好的选项。怎么将生成式AI部署到终端，融入用户的日常使用，带来新的生产力和增量价值，才是AI能否驱动消费电子销量增长的关键所在。
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