1. AI手机：未来智能革命的引领者 2. 活成产业“摇钱树”：AI手机的商机与挑战_网络推广

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早几年出现的折叠屏没能拯救颓势的手机市场，直接证据就是去年全球出货量依旧拉胯，同比下滑3.2%至11.7亿部，为近十年来最低。

好在Q4出现了些许回暖，全球和中国市场分别有8.5%和1.2%的同比增幅，尤其是后者，在连续同比下降10个季度后首次转正。

很难说这其中没有AI的功劳。

AI手机的崛起带来的省钱效应

2023下半年起，以谷歌、三星、OPPO为代表的厂商将大模型内置于智能手机中，完成从云端AI向终端AI的转变，AI手机浪潮正式开启。

IDC更是预测，2024年全球新一代AI手机出货量将达1.7亿部，占智能手机总出货量的近15%。

于是，AI就成了比折叠屏更有效的“救命稻草”，但在产业链眼里，TA更像是一颗“摇钱树”。

高通曾在去年9月出过一份报告，标题言简意赅——混合AI是AI的未来。

这份报告的核心是高通借大模型云端推理的“宕机”现象，再次向市场强调终端和云端协同工作的混合AI才是真正的首选。

所谓混合AI，是在以云为中心的场景下，终端将根据自身能力，在可能的情况下从云端分担AI工作负载;而在其他场景下，计算将主要以终端为中心，必要时向云端分流任务。

高通的逻辑是，类比传统计算从大型主机和瘦客户端演变为当前云端和PC、智能手机等边缘终端相结合的模式，生成式AI也将形成云端和终端结合的形式。

但这份报告的真正意图，是高通提出的两个趋势:

AI算力将由现在的云端集中部署逐渐转变为云端与终端灵活分配;大模型将逐渐向终端渗透。

事实上，在高通拿出这份报告前，它的那些合作伙伴早就这么干了，而之所以跑的快，不仅是对未来趋势的准确预判，更重要的是省钱。

算法交易公司Deep Trading的创始人Yam Peleg曾算过一笔账，8K版本的ChatGPT云端推理成本为0.0049美分/千token（128个A100GPU）。以全球1.8亿日活跃用户、每人每天100千token推理需求测算，ChatGPT4在云端进行推理的成本约为88.2万美元/天。

如果换到用户量更大的智能手机上呢?

按照vivo副总裁周围公布的数据，vivo大模型单次对话成本约为0.012-0.015元/次，当前vivo全国用户数约为3亿。以2.5亿日活用户（假设的未来渗透率天花板）、每人每天10次对话需求测算，vivo大模型每天云端推理的成本就要3000万-3750万人民币。

假设以50%分流率计算，将一半的推理分流至端侧进行，那么vivo每年将节约55-68亿人民币的云端运算成本。

看在钱的份上，不搞端侧AI都不行。只是，手机厂商虽然目标高度一致，但在解决大模型手机内存瓶颈的问题上，却出现了分歧。

众所周知，大型语言模型的泛化能力及通用性取决于其参数量，如GPT-4拥有16个专家模型，共包含1.8万亿个参数。大多数大模型都在具有强大服务器硬件支持的云端运营，