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文 | Alter
過去幾個月時間裏，" 把大模型塞進終端 " 已然成了消費電子産業上下遊心照不宣的共識。
高通、AMD、英特爾等上遊的芯片廠商，争相喊出了混合 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；華爲、小米、vivo 等手機廠商，紛紛将 " 大模型 " 搬到智能手機上，示範了智能助手、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産業看到了曙光：在全民都在讨論大模型的環境下，AI 和終端的融合被視爲新的創新錨點，将帶動産業鏈共振。
甚至有人斷言，這将是消費電子的下一個 " 春天 "。
無可否認，消費電子産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。
01 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症結所在：" 用戶可以使用同一台設備更長時間，而不需要進行升級或更換，市場的增長随之放緩。"
這樣的結論，不僅僅适用于筆記本電腦，整個消費電子産業都陷入了低迷期。
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 出貨量爲 3.524 億台左右，同比增長 1.6%，此後便進入了長達七八年時間的低迷期，直到 2020 年前後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 出貨量約爲 6820 萬台，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 年出貨量爲 IDC 預估數據）
盡管不同調研機構的口徑有所不同，但普遍認爲出貨量巅峰在 2017 年前後，之後市場開始進入下行周期。因爲 5G 等新技術的出現，全球智能手機出貨量在 2021 年短暫複蘇，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％，将創造 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。
經曆過 " 千箱大戰 " 的智能音箱，并未像預料中那般進入市場爆發期。以中國市場爲例，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爲 481 萬台，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 萬台，且同比下滑 37%，仍然處于市場醞釀階段，遠未表現出成爲爆款的潛力。
消費電子市場的低迷，所影響的不單單是終端廠商，整個上下遊産業鏈的業績都在承壓。
高通 2023 财年的營收爲 358.20 億美元，同比下降 19%；AMD 發布的 2023 年第三季度财報顯示，PC 業務部門的收入驟降 40%；英特爾第三季度營收爲 141.58 億美元，同比下降 8%，淨利潤同比下降 71%。
産業鏈中遊的企業同樣不樂觀。拿到華爲 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，消費電子産業上下遊對生成式 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，承載着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，随着各類大模型的陸續發布，消費電子産品的用戶體驗有望在 AI 的賦能下被重新定義，加速下遊消費電子産業的複蘇節奏。"
02 " 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，他們願意爲一個新配色買單，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内心裏掀起太大的波瀾。
現在需要産業鏈上下遊回答的問題是：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。
華爲在 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、視頻等内容。
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，也在财報中确認正在對 AI 和大模型進行布局：" 我們将 AI 和機器學習視爲基礎核心技術，它們幾乎嵌入到我們制造的每一個産品中，從今年秋天開始，iPhone 将具備實時轉錄語音郵件的功能，我們将繼續投資和創新。"
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 秒的時間裏，就能夠在手機端完成一系列的推理，将用戶輸入的文字需求，生成一張 512 × 512 像素的圖像。
聯發科也适時向媒體露出，目前已經在與終端客戶商讨 AI 大模型嵌入的相關方案，下一代旗艦芯片将整合最新的 APU，爲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，芯片廠商還在和中遊的合作夥伴聯合探索更輕量、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 " 的背後，那些貼上 AI 标簽的終端，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，還是内容生成、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，爲何要花幾千塊去購買一個新産品？
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。
03 終端扮演什麽角色
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，認爲 " 計算機和互聯網革命都是以軟件爲基礎，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裏，終端将扮演什麽角色？
在互聯網和移動互聯網時代，入口一詞頻頻被提及，充當着用戶獲取信息、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，俨然在從簡單的技術賦能轉向平台生态入口卡位。
也許在相當長一段時間内，大模型的 " 入口論 " 隻是一種假設。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，疑惑是淪爲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雲端，需要經過一個終端接收信号、雲端運算、信息傳輸、終端發送結果的過程，由此産生了兩個已知問題：一是數據出端會影響傳輸速度，二是潛在的數據和隐私安全。
被引用最多的例子就是三星的數據洩露事件，有員工在使用 ChatGPT 時将數據上傳到雲端，導緻機密數據洩露。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緻了延時，且無需将數據上傳到雲端，規避了隐私外洩的風險。
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，仍面臨用戶隐私、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，然後才是隐私、安全等問題。
另一種流行思路是端雲結合的部署方式。
按照高通在《混合 AI 是 AI 的未來》中的說法：在以終端爲中心的混合 AI 架構中，終端将充當錨點，雲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複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雲結合方式的青睐，不排除在自研大模型外，和外部主流大模型合作的可能，但目前還沒有對應的産品或應用。
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 億參數的大模型作爲 OS（操作系統）的’發動機’，而雲端則運行一個比 GPT-4 更大的模型，作爲整個下一代互聯網的底座。這兩者将相互配合，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：或許終端廠商笃信 AI 化的趨勢，但大模型和終端應該怎麽融合，現階段都還沒想好或者說明确的路徑。不過，對于高通、英特爾、AMD 等芯片廠商來說，隻要終端 AI 化的熱度不降，未來兩到三年的芯片銷量就有了保障。
04 寫在最後
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，極端化地誇張所謂的 AI 性能，可能并不是一個好的選項。怎麽将生成式 AI 部署到終端，融入用戶的日常使用，帶來新的生産力和增量價值，才是 AI 能否驅動消費電子銷量增長的關鍵所在。
