不久前在 CES 2024 上亮相的智能終端 Rabbit R1，由于首批 1 萬台很快售罄、兩周超過 5 萬台的市場表現，曾引發了外界的衆多關注。但就在日前，有提前試用了 Rabbit R1 的用戶吐槽了這款産品實際表現，認爲其響應時間過慢，或并不适合 AI 設備的未來趨勢，甚至有觀點認爲其完全可以被一個 App 所替代。
随後 Rabbit 公司創始人呂騁對此的發言，似乎也在一定程度上認同這個觀點，但其指出涉足硬件的原因在于保護該公司的知識産權。他表示，Rabbit 确實可以隻是一個 App，但同時這也意味着其他公司（例如蘋果、谷歌）也能接觸到源代碼，這等同于分享了知識産權。而且爲了保障 App 的穩定運行，該公司必須針對 iOS 和 Android 進行開發、維護，這将會帶來大量的成本支出，并且可能會在很長時間内無法盈利。更爲重要的是，呂騁認爲用戶對于 App 幾乎不會有忠誠度，随時可能會被其他應用吸引。
然而，這些可能還不是 Rabbit R1 當下所需面對的最關鍵問題。此前在發布 Rabbit R1 時，呂騁曾介紹了一套在硬件設計、營造閉環生态方面實現邏輯自洽的解決方案，但問題在于，Rabbit 并沒有構建 API 來讓開發者對設備進行支持，" 去 App 化 " 的理念與開發者的利益更是有着根本的沖突。
此外，呂騁在接受采訪時曾表示，Rabbit R1 的關鍵數據處理在于雲端，這能夠有效降低硬件成本，并将其用于支付 AI 處理費用，例如爲用戶支付 ChatGPT 服務。
這一回答似乎也暴露了 Rabbit R1 目前最爲緻命的問題，并在一定程度上證明其核心應用暫時還不能自主提供，甚至是完全依賴于第三方（如 ChatGPT）。因此即使是套上了 Rabbit OS 這個外殼，其本質上仍然與 AI Pin 這樣的設備高度相似，并依賴網絡和雲端運行的大模型。或者這也能夠解釋，爲什麽 Rabbit R1 對于硬件配置、特别是 SoC、内存語焉不詳。而對于用戶來說，更擔心的或者是其依賴雲端大模型所帶來的隐私安全問題。
除了 Rabbit R1 這種産品形态之外，如今 AI 大模型在移動端的應用還有相對更簡單的一種方式，也就是現款旗艦智能手機普遍具備功能，并且也被業内稱之爲 "AI 手機 "。究其原因，在于 Rabbit R1、AI Pin 這類 " 原生 AI 設備 " 能夠完成的工作，AI 手機同樣也可以，甚至可能還做得更好。
如今蘋果、高通、聯發科這類主流芯片廠商的旗艦 SoC，在 AI 算力方面均迎來了大幅的提升提升。例如蘋果 A17 Pro 的 6 核 Neural Engine 神經網絡引擎每秒可處理 35 萬億次運算，速度較前代産品快 2 倍；聯發科天玑 9300 所搭載的 APU 790，Transformer 算子加速性能是前代的 8 倍，整數和浮點性能也達到了前代的 2 倍；高通骁龍 8 Gen3 的 Hexagon NPU 推理速度較前代提升近 1 倍。硬件規格升級所帶來的性能提升，也代表着搭載這些 SoC 的 AI 手機能夠更高效地執行相關運算。
事實上，目前已經有多個安卓陣營廠商在相關産品上實現了端側大模型的落地。例如 vivo 在 X100 系列、S18 系列機型上，部署了 70 億參數的藍心大模型；OPPO 在旗艦産品 Find X7 系列上部署了同爲 70 億參數的安第斯大模型；榮耀方面也在剛剛發布的 Magic6 系列新機上，部署了 70 億參數的魔法大模型。同樣，三星也爲在海外市場發布的旗艦産品 Galaxy S24 系列，搭載了 Gemini 大模型（本地使用 Gemini Nano，雲端爲 Gemini Pro）。
這些部署在智能手機上的大模型，也能夠爲用戶帶來各類 AI 應用，其中包括 AI 搜索、AI 翻譯功能、AI 圖片生成等功能。從相關落地功能來看，這些搭載了大模型的 AI 手機顯然要比那些所謂的 " 原生 AI 設備 " 更具吸引力。并且更加重要的是，終端算力的充沛，也使得 AI 手機普遍具備端側運行大模型的能力，具備更高的隐私安全保護、低延時、低成本等特性。
即便蘋果方面目前似乎并沒有太多的動作，但根據此前曝光的相關信息來看，其大概率在這一領域并非毫無動作。此前蘋果方面曾公開了一篇論文，其中描述了通過一種閃存技術，在内存有限的 iPhone 或其他設備上部署大模型的方法，顯然這也爲後續在 iPhone 上落地大模型提供了可能性，甚至可能很快就會有相關産品現身。
同時有分析師曾預測，蘋果方面或将在 2024 年采購 1.8 萬 -2 萬台 AI 服務器，僅硬件部分的成本就可能将将高達 47.5 億美元。并且這位分析師還強調，其更傾向于自行采購和搭建雲端 AI 算力，以更好地保護用戶數據安全。
在 Canalys 此前發布的智能手機市場預測中顯示，2024 年智能手機市場中的 AI 手機份額或将達到 5%，也就是 6000 萬部左右，到 2027 年，AI 手機的份額甚至可能會大幅上升至 45%。盡管相關數據目前還無法驗證，但這至少代表着後續或将會有越來越多的 AI 手機出現，并且其有望成爲市場的主流。
雖然 AI 手機前景看似光明，但事實上也要面臨着不少的挑戰。此前聯發科方面就曾透露，智能手機搭載端側大模型對于内存容量提出了更高的要求，端側運行 130 億參數大模型至少需要 13GB 内存，如果再加上 6GB 内存用于 App 保活、4GB 用于運行操作系統，就相當于目前主流的 16GB 内存配置并不能保障流暢運行這一參數量的端側大模型。因此 AI 手機這一概念，後續勢必将會進一步促進智能手機的硬件配置，特别是 AI 性能與内存容量的提升。
此外，目前在智能手機上落地、基于大模型的相關能力，更多還隻是起到錦上添花的作用，用戶感知還沒有那麽強烈，剛需更沒有形成。因此如何強化用戶認知，以及打造更符合用戶需求的 AI 應用場景，或将是後續手機廠商的重點發展方向。
總體來說，在現階段各種不同對于 AI 設備的構想，AI 手機這一解決方案毫無疑問更爲成熟，從用戶習慣、技術成熟度等方面來看，相對可行性也更高。而且相關新技術的落地，也或将會轉化爲用戶換機的動力，進而推進智能手機市場的複蘇。而随着 AI 手機的發展，後續極有可能将會不斷壓縮 " 原生 AI 設備 " 的生存空間。但在當前，大模型在移動端設備的落地才剛剛起步，未來還存在諸多的不确定因素和挑戰，因此這一市場的變化也還有待時間來給出最終的答案。
【本文圖片來自網絡】
