端侧AI很好很强大，但有些隐忧厂商没有说

（魏德龄/文）这个冬天，无论是电脑还是手机，端侧AI能力都成为电子产品的新促销点，无需连接网络就能让本地产品获得如同ChatGPT般的能力，并且通过对于模型与算法的优化，还能获得极快的响应速度。

然而，只要尝试在本地设备中部署AI能力后，就能发现，端侧AI很好很强大，但有些对于普通消费者来说的隐忧，厂商并没有主动提及。

吃紧的硬盘空间

如今，硬盘空间无疑成为了厂商在销售电子产品时，获得更高价格空间的重要手段。很多用户往往无法选择购买最低硬盘空间的起售价格产品。以智能手机为例，最低的起售价格，往往意味着128GB/256GB的存储空间，对于喜欢玩游戏或拍摄视频的用户来说，这样的空间往往捉襟见肘。

不少大型游戏动辄30GB左右，随着苹果开始在手机侧布局3A大作，未来这一趋势还将愈发明显。而随着手机摄像头像素的提升，支持的视频格式愈发高阶，在给用户带来更高画质、更多后期可调空间的情况下，也让存储空间更加吃紧，甚至在iPhone 15 Pro系列中，如果想拍摄4K的ProRes视频就必须外接固态硬盘。

端侧AI的实现除了需要在本地设备中安装可执行的应用程序与环境，更重要的是需要配置好对应相关任务的模型，以目前无论是PC还是手机厂商都喜欢进行演示的Stable Diffusion为例，内置的模型就至少需要7GB的空间，完整版为15GB，而如果用户对于相关画风、细节有要求，甚至是希望生成出Gif动画效果，同样需要再下载其它模型。一套让端侧设备实现文字生图能力的应用，在安装完成后所占据的空间，很可能与一款大型游戏不相上下。

同理，若想实现类似于ChatGPT般的对话式助理功能，一个容量为20GB以上的模型同样少不了。才能有望让PC或手机成为用户的本地工作生活助理，在无需网络依赖的情况下，具备撰写简单的文档、回答相关问题，或是规划旅行日程等能力。

系统臃肿的隐忧

对于玩过大型游戏的用户来说，每次版本迭代时的更新无疑都会经历一个漫长的过程，而如果手机或PC厂商将本地AI能力与自身操作系统相结合，由于其所占据的较大硬盘空间，无疑将会让操作系统本身的容量变得较为臃肿。

小米14系列发布会上曾经公布了这样一张标注有手机固件大小的PPT，友商A、B、C、D的固件大小容量分别为11.36GB、12.64GB、20.61GB、21.20GB。显然，如果不对模型进行进一步精简，手机操作系统只是简单通过1+1的方式来融入端侧AI能力的话，固件容量很可能将会翻升2-3倍。

这也就引出了另一个问题，本地AI模型同样有着定期版本升级的特性，而一旦面临升级，用户将会面临一个相对较长的下载与替换安装过程。这一问题目前在工业互联网领域已经被业界所关注，随着AI模型开始在智能制造领域的尝试性部署，升级过程中的高数据量同样会产生较长的设备更新时间。

质量与能耗的取舍

尽管“1秒钟”已经成为了PC与手机厂商强调端侧AI能力时的标配指标，然而厂商很少主动表示，1秒钟所生成的图片大小，PC一般为512*512，手机一般为256*256，这一分辨率对于如今的高分屏时代来说，其实有些过于小儿科。

但若想让图片的分辨率达到当下普遍接受的水平，则往往需要大量的GPU资源，对于笔记本或手机这类设备而言，一方面会产生不小的发热量，另一方面等待时间也变得较为漫长，进而让使用体验大打折扣。

此外，“1秒钟”本身也是模型与算法的双重优化结果，对于目前很多人所使用的模型而言，还无法实现“一秒钟”的能力，20多秒的等待时间一般来说是常见的情况，而如果在此过程中，运算较为复杂，等待时间则会十分漫长，部分设备的发热量同样可以与运行大型游戏相媲美。

写在最后

端侧AI被业界视作是2024年挖掘电子产品消费新需求的突破口，不过这项技术才刚刚开始，离“成熟”二字无疑还有很长的道路，后续的快速迭代升级不可避免。

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