在星紀魅族選擇All in AI后，另一智能手機巨頭OPPO也選擇重金投入。

2月20日，OPPO首席產品官劉作虎在OPPO AI戰略發布會上表示，未來將在云端算力上持續投入，通過自建的OPPO AI濱海灣數據中心，部署Titan超大模型、Turbo大模型、Tiny輕量模型三個級別的模型對應不同應用場景，實現端云聯合部署。

在會后采訪中，劉作虎對《科創板日報》表示，“在對AI的投入上，我們可以說是沒有上限。”

IDC預計，2024年中國市場新一代AI手機出貨量將達到3700萬臺，2027年將達到1.5億臺，并且新一代AI手機所占市場份額超過50%。不過，當前AI與手機的融合依然面臨著內存傳輸速率瓶頸、內存空間受限、云端算力成本等諸多挑戰。

▌AI手機帶動新一輪換機潮

IDC判斷，2024年起，新一代AI手機將大幅增長，帶動新一輪換機潮。預計2024年全球新一代AI手機的出貨量將達到1.7億部，約占智能手機整體出貨量的15%。

在中國市場，隨著新的芯片和用戶使用場景的快速迭代，新一代AI手機所占份額將在2024年后迅速攀升，2027年達到1.5億臺，市場份額超過50%。

“AI不是高端產品的專屬，它應該是一種普惠的技術。所有的產品都值得AI的思維重新思考該怎么去做。”劉作虎在接受《科創板日報》采訪時表示，以前手機雖然叫智能手機，但其實是不智能的。而在新的AI技術有望讓手機變成了真正的智能手機，實現以用戶為中心，每一個人都應該有一個超級助理，讓這個手機懂我，一站式地把所有的需求搞定。當然，這個事情沒有那么簡單，還需要打通整個手機所有的生態。”

AI和手機的融合被行業視為新的創新錨點，對于產業鏈生態帶來新的發展。IDC認為，16GB RAM將成為新一代AI手機的基礎配置，SoC以外的硬件需要一同配套升級。同時，新一代AI手機在存儲、屏幕、影像設備的升級將帶來硬件升級和成本提升，廠商可利用科技創新及其相關功能賣點撬動終端價格。

▌內存和芯片之間傳輸速率要提升10倍

當前AI大模型要在手機落地依然面臨不小的挑戰。在手機端運行本地大模型，要求更高的內存傳輸速率和更大的內存空間。

但無論是CPU還是GPU，采用的都是存算分離的馮諾依曼架構。計算單元要先從內存中讀取數據，計算完成后再存回內存，才能最終輸出。

過去幾十年中，存儲器與處理器的發展嚴重失衡。存儲器讀取速率的提升遠遠跟不上處理器性能的增長。無論處理器所在的“入口”一端處理了多少數據，也只能通過存儲器狹窄的“出口”輸出，嚴重影響了數據處理的效率。

“目前來看，隨著大模型的發展，內存和芯片之間的傳輸速率需要提升10倍。而打破內存與計算隔閡的存算一體架構是一個可能解。”劉作虎稱。

據了解，存算一體和近存計算技術是直接在存儲器內部或附近進行計算，通過把計算和存儲功能融合在一起，提高數據處理和計算的效率和成本。

有資深分析師對《科創板日報》記者表示，“AI手機一定會利好存算一體技術的發展，存算一體。但還是要看最終的需求端有多大。”

▌端云結合是趨勢

大模型應用需要處理大量數據，并在訓練過程中占用大量內存和計算資源。當前的手機內存難以支撐超過70B規模的端側大模型，這讓端云結合成為必然。

IDC中國高級分析師郭天翔認為，端測的計算能力和功耗控制存在瓶頸。“再大的模型，手機也帶不起來了。以后應該都是端云結合的方式。”

劉作虎認為，端和云各有各的優缺點。“比如AI通話摘要。首先要語音識別，識別之后再去做推理。語音識別可以在端側完成。但是推理需要更大的算力，就放在云端完成。云端的難點在于其成本很高。如果是端側，手機購買后就沒有額外的成本。”

劉作虎表示，需要根據不同的場景，來思考用端還是用云，場景不同、策略也不同。

“例如大家會用云相冊，但普通老百姓用云相冊的實際比例是比較低的，甚至百分之八九十的用戶，還是習慣把照片保留在手機上面。如果要針對相冊做一些AI的能力怎么辦？不能強迫用戶必須把相冊傳到云上，才能體驗這個AI功能，用戶沒有這種使用習慣，在這種場景下一定是做端側體驗。”

OPPO AI中心產品總監張峻稱，OPPO會在端云協同模型這個方向上進行堅定地探索。比如，基于Lora架構來做更靈活的端云協同架構。

“用端側小型模型來解決一些問題的同時，結合用戶在不同垂域的需求，以及用戶更個性化、專屬化的需求，會有一些外掛的模型加載到端側上來，更大的計算要求可能直接就分流到云上運轉，這是整個Lora架構的基本思想。但坦白講，我們在實際的落地和研究過程中還處于探索階段。”張峻如是表示。

審核編輯：劉清