大模型研發(fā)席卷全球，“百模大戰(zhàn)”目前已經(jīng)走到了搶占落地先手的階段。
2023年，從PC端到學(xué)習(xí)機(jī)，都在積極配合打造豐富的系統(tǒng)應(yīng)用場景，而手機(jī)作為和日常生活鏈接最為緊密的智能設(shè)備，與大模型的故事仿佛剛剛開始，大幕拉開，華為率先登場。
華為mate60自預(yù)告起就占盡先手，但此后，小米迅速推出了自己的大模型，OPPO、vivo等手機(jī)廠商也陸續(xù)加入，智能設(shè)備廠商大模型之爭硝煙彌漫，“軍備競賽”儼然打響，新的市場將幾分天下？這場大模型的高端局，華為能否繼續(xù)一枝獨秀呢？
01 目前來說，落地才是硬道理
根據(jù)IDC本月發(fā)布的報告，2023年，全球智能手機(jī)市場出貨量預(yù)測將會低于12億部，同比下降1.1%；而中國市場的出貨量預(yù)計僅有2.83億部，同比也下降約1.1%。據(jù)Counterpoint的數(shù)據(jù)，2023年第二季度，中國智能手機(jī)銷量更是創(chuàng)2014年以來第二季度最低水平，同比下降4%，而就算是“618”大促期間，國內(nèi)手機(jī)銷量也大不如前，同比下降8%。
所以，全球手機(jī)消費市場領(lǐng)域需求明顯不足，期待新的變革，大模型承擔(dān)著在5G和6G之間掀起新一輪周期的希望。
高通中國區(qū)研發(fā)負(fù)責(zé)人徐皓表示：“大模型進(jìn)入終端是系統(tǒng)普及的必然過程，對大多數(shù)用戶或企業(yè)來說，能夠普及的、 有意義的應(yīng)用還是在終端。就像曾經(jīng)銀河系列巨型計算機(jī)，可以算出非常復(fù)雜的太空飛行軌跡，但真正對普通民眾有意義的還是個人電腦。”而手機(jī)作為滲透現(xiàn)代人生活最為深刻的智能設(shè)備，不得不說確實可以稱得上是大模型落地的最強(qiáng)終端。
反過來我們還可以反思一下手機(jī)市場疲軟的原因，除了宏觀經(jīng)濟(jì)的因素外，主要原因大概有兩點，產(chǎn)品迭代快但代際差別不大，以及手機(jī)性能提高，消費者更換周期變長。所以大模型這種程度的顛覆性變革，同目前手機(jī)市場消費疲軟的原因極為契合。我們有理由相信，以華為產(chǎn)品為先聲的手機(jī)大模型革命能夠為活力不足的消費電子市場帶來一場狂歡。
同時，進(jìn)手機(jī)，是大模型開發(fā)企業(yè)的必由之路：是運營過程中大量節(jié)約成本，提高效率的必然選擇。
初期的ChatGPT等大模型的訓(xùn)練是在云端進(jìn)行的，參數(shù)眾多，甚至達(dá)到百億或千億級，訓(xùn)練時需要眾多GPU提供算力，這種條件只有云端能提供，保 守估計每月算力成本就在1000萬美元上下。而一旦大模型訓(xùn)練完成，進(jìn)入到推理階段，企業(yè)就會對成本和安全有更多考慮。以大語言模型＇為例，當(dāng)有大量用戶涌入進(jìn)行搜索時，成本將節(jié)節(jié)攀升，呈指數(shù)增長。此外，把推理任務(wù)分發(fā)出去不僅會逐漸降低成本，而且還可以提高處理效率，保護(hù)用戶隱私，促進(jìn)生態(tài)維穩(wěn)。
但回到當(dāng)前階段，大語言模型究竟可以在手機(jī)上發(fā)揮怎樣的價值還未可知，因為系統(tǒng)本身也在不斷演進(jìn) ，所以目前來說，落地才是硬道理。
由于一切乾坤未定，進(jìn)步和調(diào)整的路徑都需要在實踐中進(jìn)一步摸索，所以主要玩家身處大模型落地的初創(chuàng)期，要少談些未來，多走些實地。炒作概念，泡沫終將散去，只有先聚焦技術(shù)實現(xiàn)，加速落地才能真正站穩(wěn)腳跟。
回到華為的問題上，現(xiàn)在切不可追究細(xì)節(jié)，落地才是硬道理。盤古大模型的加入目前會提供一些諸如“摘要總結(jié)”、“信息檢索”、“智能翻譯”以及傳統(tǒng)的“語音撥打電話”、“語音查詢天氣”等服務(wù)，雖有用戶反映未達(dá)到期待，但未來還是有相當(dāng)改進(jìn)空間的。
屆時到底哪個大語言模型更流行或者更有用，也要看具體的應(yīng)用場景。有可能是生成語言來回答問題、幫助用戶寫PPT、寫文檔、寫代碼、識別語言等等。所以盡快落地，摸索需求的方向和技術(shù)的邊界才是重點。
02 百模大戰(zhàn)搶到先手，華為做對了什么？
華為并不是第一個，也不是唯一一個嘗試將大模型裝進(jìn)手機(jī)的玩家，如前文所述，OPPO、vivo、小米也都在嘗試推出自己的大模型手機(jī)，那么華為率先拉開二者相結(jié)合的序幕，到底做對了什么？
要解決這個問題，就要了解大模型進(jìn)入手機(jī)的核心要點，從云到端，達(dá)到云端協(xié)同。
具體來說就是，大模型需要首先在云端進(jìn)行訓(xùn)練，通過大數(shù)據(jù)分析和算法優(yōu)化得到高效的模型架構(gòu)和參數(shù)，再將其部署到端側(cè)設(shè)備中，以實現(xiàn)本地化、實時性的智能服務(wù)。同時，云端平臺還可以對終端設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)程管理和監(jiān)控。
理論上過程順暢，但實現(xiàn)過程中要經(jīng)歷從模型設(shè)計、數(shù)據(jù)處理、硬件升級、通信能力、安全性和隱私保護(hù)等方面的全方位優(yōu)化和技術(shù)創(chuàng)新。
首先，把大模型縮小是最大的挑戰(zhàn)。
據(jù)報道，截止今年5月，我國超過10億參數(shù)規(guī)模的大模型約79個，而千億規(guī)模以上的只有幾個，其中就包括華為的盤古大模型。盤古L0層基礎(chǔ)大模型最大版本包含1000億參數(shù)，預(yù)訓(xùn)練使用了超3萬億tokens，將它放進(jìn)手機(jī)，難度可以說是非常大了。
但需要注意的是，盤古大模型實際上分為了四個版本，分別是100億參數(shù)、380億參數(shù)、710億參數(shù)和1000億參數(shù)?？紤]到手機(jī)的硬件性能和運行環(huán)境，鴻蒙4中搭載的，很有可能是100億參數(shù)版本的盤古大模型。
想在這100億的數(shù)據(jù)規(guī)模上，保障大模型的準(zhǔn)確性、可靠性，可能嗎？
對于這個問題，華為有兩種可能的解決方案：首先一種，是直接將鴻蒙4中的大模型，變成一個看似通用的“專用”大模型，采取小而精的策略。因為在某些特定場景，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和相關(guān)性，遠(yuǎn)比其數(shù)量和范圍要重要得多。
而第二種方式，則是通過“壓縮”的方式，在不犧牲性能和精度的情況下，降低模型的參數(shù)。華為在該模型的訓(xùn)練過程主要采用了昇騰絕對模型壓縮、參數(shù)量子化、模型蒸餾和知識蒸餾等技術(shù)，讓這個模型不僅具備強(qiáng)大的計算能力，還能夠兼顧效率和速度。
其次，大模型從云端進(jìn)入手機(jī)，對端測設(shè)備硬件基礎(chǔ)設(shè)施的要求也相應(yīng)提高，倒逼硬件升級。
將大模型裝進(jìn)手機(jī)需要手機(jī)具備相應(yīng)的硬件支持，包括高性能的處理器、大容量的存儲空間、高內(nèi)存以及其他的硬件加速設(shè)備。
Mate 60 Pro所搭載的是麒麟9000S芯片。計算和推理及硬件加速設(shè)備方面，GPU Maleoon 910性能直逼英偉達(dá)A100，在AI芯片領(lǐng)域，其處理速度比業(yè)界同類產(chǎn)品快80%以上。華為輪值董事更是介紹到，Mate 60 Pro搭載的芯片幾乎是當(dāng)前全球算力最強(qiáng)、訓(xùn)練速度最快的。
空間方面，大模型需要大量的存儲空間來存儲模型本身以及處理數(shù)據(jù)，Mate 60 Pro使麒麟9000s和儲存顆粒堆疊，雖然散熱條件受損，但儲存性能獲得直線提升，512G與1T的空間，為大模型的運行留出余地。
最為重要的是，這塊麒麟9000S芯片，極有可能是華為海思完全自主研發(fā)，這就意味著，華為擁有一條世界領(lǐng)先的芯片生產(chǎn)線，不受到任何國家、企業(yè)的限制，擁有完全自主權(quán)，為大模型手機(jī)的順利運營提供了最為堅實的基礎(chǔ)。
相應(yīng)的問題就是，硬件的提升必然帶來價格的提高，對于消費者來說并不友好。但23年手機(jī)市場數(shù)據(jù)表明，在消費電子市場整體疲軟的背景下，國內(nèi)市場600美元以上的高端機(jī)銷售額在第二季度逆勢增長23.1%。這就證明，高端機(jī)市場的需求還是相當(dāng)旺盛。
03 大模型進(jìn)手機(jī)的高端局，華為能一枝獨秀下去嗎？
雖然華為大模型手機(jī)已經(jīng)有了一定程度的進(jìn)展，但要真正完成從云到端的跨越，并非一件容易的事，是各大產(chǎn)品、軟件開發(fā)公司的難題，也是科技部下一代人工智能重點重大國家課題。
從全產(chǎn)業(yè)鏈出發(fā)，這件事情根本不是華為單打獨斗能夠拼出來的，要保持行業(yè)領(lǐng)先地位，就需要多個環(huán)節(jié)的通力協(xié)同合作。
模型設(shè)計及開發(fā)環(huán)節(jié)，需要對其結(jié)構(gòu)、參數(shù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化和壓縮，盡力降低復(fù)雜度。訓(xùn)練方法和算法優(yōu)化方面，需要高效的算法提高訓(xùn)練效率，以針對具體的應(yīng)用場景隨機(jī)應(yīng)變以上環(huán)節(jié)，華為的開發(fā)團(tuán)隊還能夠自行完成，但數(shù)據(jù)收集與處理，硬件產(chǎn)品支持以及應(yīng)用場景的開發(fā)就一定會隨著大模型與手機(jī)結(jié)合的深入，逐漸需要與產(chǎn)業(yè)鏈不同環(huán)節(jié)進(jìn)行深入合作了。
數(shù)據(jù)收集和處理的過程中，大量用于訓(xùn)練和優(yōu)化模型的數(shù)據(jù)都必須進(jìn)行收集、整理、標(biāo)注和處理，這就要求不同的數(shù)據(jù)處理中心同時協(xié)作，提供優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)服務(wù)。同時，模型的學(xué)習(xí)和運行過程中還需要相應(yīng)的算力服務(wù)作為支撐，涉及產(chǎn)業(yè)鏈上游的算力租賃公司。
同時，如果要使模型更小，就需要采用更高效的壓縮和優(yōu)化技術(shù)，訓(xùn)練和部署模型要求更強(qiáng)大的硬件支持，例如 GPU、TPU 芯片。這就要求同中芯國際等芯片廠家進(jìn)行合作。
總之，將大模型縮小不僅需要技術(shù)上的支持，還需要各個環(huán)節(jié)的共同努力。只有通過合作、協(xié)作和創(chuàng)新，才能實現(xiàn)模型的縮小和優(yōu)化，并最終實現(xiàn)更好的應(yīng)用效果。
不僅把模型縮小的開發(fā)階段需要產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)通力合作，后續(xù)大模型手機(jī)在應(yīng)用、發(fā)展階段更需要的是一個欣欣向榮，和諧互補(bǔ)的生態(tài)環(huán)境。
未來，在開發(fā)過程中大模型就需要與各行業(yè)公司進(jìn)行深度合作，以便將手機(jī)設(shè)備與各種智能家居、辦公等場景深度融合。
應(yīng)用和發(fā)展階段，大模型手機(jī)需要一個良好的生態(tài)環(huán)境來促進(jìn)其廣泛應(yīng)用和創(chuàng)新。這包括各種應(yīng)用軟件的開發(fā)與更新，以及軟件生態(tài)的共建共享。只有在這樣的生態(tài)環(huán)境下，搭載了外腦的智能終端才能充分發(fā)揮潛力，成為消費者的得力助手。
大模型手機(jī)在多元化創(chuàng)新領(lǐng)域具有豐富的想象空間。例如，妙鴨相機(jī)就是一個很好的例子，通過大模型手機(jī)，消費者可以輕松實現(xiàn)各種創(chuàng)意拍攝，豐富社交內(nèi)容。未來，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，大模型手機(jī)有望在更多領(lǐng)域帶來更多創(chuàng)新應(yīng)用。
此外，需要特別關(guān)注的是，這場云到端的較量，華為不僅不可一枝獨秀，盤古本身是否適合手機(jī)終端還是一個值得商榷的問題。華為官方曾宣布，盤古并非注重語言和互動的大模型，而是“不會寫詩，只做實事”，面向行業(yè)，踐行“AI for industries”的典型。簡而言之，盤古大模型強(qiáng)調(diào)在細(xì)分場景的落地應(yīng)用，主要解決商業(yè)環(huán)境中低成本大規(guī)模定制的問題，和C端用戶日常使用場景能否成功磨合呢？目前還需要等待市場更完整的反饋。
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