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ChatGPT、AIGC、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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