留给“端侧大模型”的时间不多了

端侧大模型(Edge AI models),也就是只在设备本地(如智能手机、IoT设备、嵌入式系统等)运行的大模型,过去一两年来非常流行。

具体表现在,终端设备厂商,如苹果、荣耀、小米、OV等,AI公司如商汤科技,都推出了自研的纯端侧大模型。

端侧大模型存在的意义,就是“以小博大”。

简单来说,和云侧大模型相比,端侧大模型要在本地部署,所以参数规模都不大,不用担心私密数据在推理时被泄露;不需要网络传输,因此响应速度更快;设备原生搭载,不需要租用云资源,用起来更省……

听起来,端侧大模型简直是AI设备不可或缺的标配啊。但实际情况,可能出乎很多人的意料。

我们在调研和使用多个终端厂商的大模型时发现,端云协同、云端大模型,才是大模型在端侧的主流形式。

比如目前很流行的“手机拍照一键擦除背景人物”,仅靠端侧大模型的计算能力是无法实现的,需要端云协同来完成。

再比如公文写作、长文要点总结、PDF要点摘要等,端侧大模型要么无法完成,比如荣耀、OPPO端侧大模型都不支持PDF文本摘要,小米MiLM的支持度和生成效果也不够好。

最终,用户还是要访问GPT-4、文心一言、智谱清言、讯飞星火、KIMI等云端大模型的网页/APP,来满足一些复杂AIGC任务需求。

不难看到,端侧大模型听起来很美,但真正用起来却有点鸡肋。

而随着云端大模型“变大”(走向统一多模态)又“变小”(压缩技术),留给“端侧大模型”的时间,真的不多了。

端侧大模型不是万能的,但没有云侧大模型是万万不能的

目前来看,“端侧大模型”收益和损失这笔账,根本算不平。

先说收益,云端大模型比端侧大模型对用户的价值更大。

端侧AI首先要保障用户体验,先有价值,再说其他。只能在设备本地运行,意味着“端侧大模型”注定不会太大,必然限制了模型本身的性能表现,无法媲美云端大模型。

所以,用户在使用端侧大模型时,要牺牲一部分体验,那么所获得的收益是否更大呢?并不是。

云端大模型的能力变得越来越强大,与不得不“因小失大”的端侧大模型,拉开了更大的体验差距。比如近期OpenAI和谷歌斗得火热的多模态大模型,GPT-4o和Gemini带来令人惊艳的语音交互、多种模态一次生成等能力,处理图片、视频、音频等数据和复杂逻辑,都要在云端运行。

一位国内PC行业的资深从业者曾告诉脑极体,大模型出来之后我们硬件企业就在研究,怎么将大模型跟PC结合,究竟什么是真正的AI PC?结论就是,搭载了GPT-4(代指当下最先进大模型)的硬件,确实可以叫“AI xx”,模型能力才是最核心的。

所以,想做好端侧AI,端侧大模型不是万能的,但没有云侧大模型是万万不能的。

云端大模型不得不用,那端侧大模型也一样非用不可吗?这就要来说说损失了。

不用端侧大模型,并不会给用户带来更大的麻烦。

此前,终端追求搭载“端侧大模型”,主要受限于两点:计算瓶颈、安全顾虑。大模型推理对实时性的要求,云端相比本地的时延更高。此外,手机、PC涉及大量隐私数据,传输到云端进行推理,让很多人有顾虑。上述两点“损失”正在被积极地解决。

比如前不久谷歌I/O大会上,就发布了响应速度快、成本低的轻量化模型Gemini 1.5 Flash。谷歌采用了“蒸馏”方法,将较大Gemini 模型的核心知识和技能迁移到了更小、更高效的模型中,Gemini 1.5 Flash在摘要、聊天应用、图像和视频字幕等多种任务中,有很好的表现,可以在不同平台运行。

此外,本地计算硬件针对AI任务进行优化,也可以提升云端推理服务的流畅度。目前x86、Arm阵营都在积极提升端侧计算单元对AI专项任务的适配度,已经有旗舰和高端手机支持实时运行大规模参数量的大模型。

数据安全层面,终端厂商和大模型企业都推出了相应的隐私安全保护机制,通过“数据可用不可见”、脱敏、联邦学习等多种手段,防范泄露风险。

以一贯注重隐私安全的苹果为例,也自研了端侧模型OpenELM,可在手机和笔记本电脑等设备上运行,但在真正上线AIGC等能力时,据说也将选择与大模型企业合作(国外据传是OpenAI,国内据传是文心一言)。

综上,使用“云端大模型”的收益正显著增大,不用“端侧大模型”的损失却越来越小。这让“以小博大”端侧大模型,显得越来越不划算了。

接下来的故事也不难预测,随着越来越多的终端企业,纷纷把云端大模型塞进设备,纯端侧大模型的存在会越来越尴尬,进入到“不好用-不爱用-更不好用”的循环中。

这端侧大模型,终端厂商是非做不可吗?

你可能会问了,既然端侧大模型不如云端大模型好用,为什么终端厂商还都在下大力气做呢?

客观情况是,大模型必须得有,但终端厂商并不适合做云端大模型,所以端侧、端云协同就成了必选项。

一位国内某终端企业的负责人曾直言:即使我的研发费用再翻一倍,也没法做像ChatGPTAIGC、Sora这样的通用大模型,还是会选择跟百度、腾讯、阿里巴巴等伙伴合作。

比如荣耀正在引导百模千态,在手机中接入文心一言等通用大模型,以及高德地图、航旅纵横等行业大模型;华为在PC中接入了文心一言、讯飞星火、智谱AI的通用大模型,同时上线了基于自研盘古大模型的AI纪要功能……

从主观角度猜测,终端厂商做端侧大模型,既有品牌方面的考量,彰显大模型技术的自研能力,也有“将灵魂握在自己手里”的考虑,类似于银行、金融机构、车企希望将数据这一核心优势,掌握在自己手里,打造行业大模型,而非交给大模型厂商。

终端厂商,既希望通过合作云端大模型,拔高AI设备的体验优势,增强产品对消费者的吸引力,又希望通过自研抓住端侧大模型,守住数据护城河,是进可攻、退可守的大模型策略。

我们预计,随着云端大模型的性能、能力在非线性增长,终端厂商的纯端侧大模型,会被拉开越来越大的差距,无法成为消费者的购买决策依据。

不远的将来,能否在设备侧整合优质云端大模型生态,会成为AI终端设备的赛点。

总结一下就是,端侧大模型,终端厂商可以做,但没必要。云侧大模型,终端厂商必须有,且得比人强。

协作的不只大模型,还有两类厂商

在一次与华为终端的交流中,对方提到:华为是唯一一个云侧通用大模型、端侧大模型全自研的终端厂商(指盘古大模型),这给AI硬件奠定了很好的基础。比如要完成一个复杂的AIGC任务,可以拆分为云、端、边缘等并行训练,兼顾推理效果、运行速度、数据安全等。

需要说明的是,上述思路仍处于概念验证阶段,目前我们还未能在华为终端设备上体验到盘古大模型从云到端的 整合。但这一理念,在逻辑上确实是说得通的——通过端云高效协同,可以建立起无短板的大模型产品力,打动AI硬件的潜在消费者,而这离不开终端厂商和通用大模型厂商的 合作。

端侧大模型和云侧通用大模型全自有的终端企业,确实具备紧密融合的先天优势,不过,其他厂商也可以通过开放生态补足,形成一个更全面的AGI模型生态。

这对双方来说,是一件互利共赢的事情:

通用大模型厂商,需要借助终端厂商的庞大设备生态,作为大模型落地的土壤,回收基座模型的庞大投入。借助端侧的设备数据,更好地解决大模型的幻觉问题,推动模型进化。

而终端厂商,需要通用大模型(尤其是尖端版本的云端大模型)作为体验支撑,为用户提供最先进的AIGC应用和体验,避免在基座模型上投入太高的研发成本,也避免在AI体验上被其他终端厂商拉大。

在此基础上,终端厂商和云端通用大模型厂商还要抓紧解决的重点问题:

安全问题。如何在保证隐私数据的基础上,学习设备数据,明确数据权益与责任归属,对数据产生的商业收益建立合理的分配机制。

开发者分利政策。无论是手机的AI应用,还是云端大模型的AI应用,都需要开发者来完成。终端开发者生态和大模型开发者生态的进一步打通,也会增加对开发者的吸引力,加速AI应用的孵化。那么,如何共同赋能并分利给开发者,将成为两类厂商合作与博弈的关键。

今年上半年,我们见证了通用大模型的诸多突破,留给端侧大模型的时间已经不多了,留给终端厂商构建大模型共同体生态的机会窗口期,也并不会太久。

下半年,我们或将见证一场“终端厂商+大模型厂商”携手的“阵营战”。

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2024-06-03
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