警惕高价AI手机

人工智能刚刚火了一年，各家的“AI手机”
今年已经打得不可开交。一月，三星率先打出了“Galaxy AI is”来”的口号，斗视频中酷炫的功能演示，昭示了想要抱住AI的决心，把以为三星多次退出中国市场的围观群众吓了一跳。春节期间，魅族也搞了个大新闻，宣布停止“传统智能手机”开发，誓要死磕AI。陆续装进终端，手机厂商们纷纷撸起袖子，准备跑步跨入新时代。智能手机行业，这种“厂传厂”现象并不新鲜。过去几年，手机厂商围绕全面屏、折叠屏、快充技术等疯狂内卷。但始终无法改变剧情的市场增长，而消费者的换机周期也越来越长。2023年，全球智能手机出货量来到十年来最低谷，突然冒头的生成式AI，仿佛又粗又壮的救命稻草[ 1]。AI一定是手机发展的核心方向，也是所有手机品牌研发开支的主要流向。但迫不及待的“传统智能手机”扫进历史的垃圾堆，恐怕有点操之过急。
 

冷饭新炒

 
事实上，如果以AI的功能体验作为评判标准，我们现在使用的智能手机，已经可以称为“AI手机”了。除了少数经典的钉子户配件，市面上大部分手机，都继承了大部分的AI功能。最典型的例子就是苹果在2019年推出的AI照片处理技术深度融合：当用户按下像素键时，iPhone实际上在短时间内连拍了9张照片，然后根据内置算法，在不到1秒的时间里，选出了9张照片中最好的部分，利用“像素对像素”技术将这些部分进行精确的叠合，最终合成一张最优质的照片。 Fusion换句话说，我们拍摄的照片，实际上是算法用9张照片拼起来的。早几年手机品牌主打的“拍月亮”功能，实际上就需要AI算法的应用，甚至闹出过分标准化。手机中的导航也是一个典型的AI功能。在规划行经路线时，iPhone会利用算法和实时数据提供一个优化解。实现这些功能的关键，是iPhone从2017年A11芯片开始采用的NPU。NPU (神经网络处理)的诞生背景，就是用一个单独的功能模块，应对日益庞大的AI计算量。A11中首次出现的NPUA11处理器推出后，高通和联发科迅速跟进，同时自家SoC上集成了专门的NPU。只要不是太老的手机，基本都拥有从软件到硬件完整的AI功能，无论是淘宝的千人千面，还是抖音的算法推荐，都需要芯片算力和AI算法。我手机”不是一个新物种。战斗机市场上排名的中高端智能手机，都搭载了AI加速器与一众AI功能，都可以归于“AI手机”的行列。而其中的队列“AI手机”，最大变化的就是搭载了最新的大模型，比如三星就集成了谷歌的Gemini Pro（国内版是文心一言）。三星Galaxy S24 Ultra主推的AI应用，主要是翻译通话内容、智能图建议、图片搜索、写作助手等功能。这也暴露了“AI手机”的一个硬伤：更多只是对现有AI功能关系的优化和完善。翻译更方便、修图更简单固然是进步，但里真正的“革命性”相去尚远。三星AI手机的圈图搜索功能反映到了消费者的购买决策，自然也缺乏吸引力。同样时期在社交媒体刷屏的，反而是预示着AI大约的愿景亲。不怪手机厂商当牛顿的决心不坚定，实际是巨人的负担已经足够高。从90分到95分的进步，对手机厂商寻找增量的目标来说有点杯水车薪。让消费者提前换机，支付溢价，可能还是得靠足够的颠覆式的体验。那么何谓颠覆式体验？“隔壁造车的特斯拉已经打好了样。”
 

变革式体验

 
2021年底，特斯拉在北美上线FSD（完全自动驾驶）服务，售价12000美元。在此之前，除了少数鸡贼公司在订阅服务出售时将远程解锁空调，还从来没有汽车公司把简单的软件功能初始化增值服务。大部分“选装”都是倒车影像主要的硬件功能。但特斯拉不仅做到了，马斯克还放话，卖车可以赚一点，原来软件能把利润挣回来。马斯克从不吹无底气的牛，他的天气预报也很快成为现实。预计到2022年第四季度，有28.5万北美车主已经购买了FSD Beta版本[3]。期间特斯拉的FSD服务还涨过一次价，如今高达15000美元，已经可以买辆新车了。汽车行业，28.5万的销量不是个小数字，很多新势力一年下来，车都卖不到这个水平。FSD成功的理由很简单：它带来了传统燃油车无法实现的创新体验。一个体验不足以满足“创新式”，是一个非常有价值的问题。但它也有一个可以量化式的简易标准：消费者不愿意为之。知名消费分析师Gene蒙斯特预测，FSD服务有望为特斯拉带来每年200亿美元的收入。作为对比，特斯拉2023年全年为967.73亿美元。凭借大量真实体验和网络小视频，独立的辅助驾驶服务已经被大众逐渐接受，开始并开始给予特斯拉企车源源不断的贡献。特斯拉 汽车FSD小鹏的XPILOT 3.0版本，最初售价3.6万元人民币，到2021年3月累计付费率达到25%。后来，小鹏将智驾功能集成到高配的MAX版本中。按照创始人何小鹏的说法，车主在购买X9以及G9G6等同时，请MA X版本的人数高达7-8成，智​​驾能力成为最大的卖点[4]。问界M9的智驾包预计也将单独收费，价格约为2.6万元人民币。以车为鉴，目前市场上的“AI手机”，其功能可能体验确实还谈不上“替代式”。iPhone 4火遍全球并不是因为苹果外壳边框本身就是“智能手机”，而是消费者真的很想玩水果忍者和愤怒的小鸟。那么问题来了：如此革命性的大模型技术，手机厂商为何用不好？是不想吗？答案是不能，至少暂时还不能。
 

什么困住了AI手机？

 
 
挡在手机厂商前面的，共有三座大山。第一座大山功耗叫。智能手机是一个对便携性要求很高的移动设备。一方面不能像PC一样长期插电使用，电池电量又十分有限，所以功耗不能太高，否则耗电速度太快；二来手机体积小，散热差，对发热极为敏感。一个典型的例子是，英伟达的RTX4090功耗可以达到450W，而后地表最强处理器的iPhone 15Pro，最高也只能跑到14W。这就在物理层面上把手机的功耗在卡死了。而无论是特斯拉的FSD，还是ChatGPT堪比“百科全书”的本事，背后依托的都是千亿，甚至万亿参数量的大模型。 ChatGPT所搭载的GPT-3.5，参数量达到1750亿。运行这样一个模型，大约需要30000个A100芯片[5]。然而，光是由8颗A100组成的服务器，最大功耗涉及块6500W——这显然不是智能手机可以接触到的领域。为大模型提供算力的数据中心规模第二座大山叫内存。模型越大，参数越多，运行时需要存储的数据也越多，因此内存大小决定模型上限。Meta所推出的Llama，是当前主流的开源大模型之一，其最小的型号是70亿参数。如果想在端侧发展移动Llama，最低耗费也需要至少14GB的内存。而iPhone目前最旗舰的iPhone 15 Pro Max，内存曼哈顿8GB。因此，手机厂商引入了10亿参数级别的模型，比大吹特吹。然而，遥遥领先整年的GPT-4，其参数量有1.8万亿。有科学家已经断言：GPT-4永远不可能在手机端侧运行。当然，大模型必须非得上端，也可以将手机将数据传输至云端，计算完成后再传输回来。ChatGPT与文心一言的App，都是如此。目前又会产生隐私问题：数据在手机上，还是自己的；如果传输到云端，那就不好说了。而座大山，是下游应用。当年，iPhone第三震动能，除了疲劳的疲劳设计之外，也不是“愤怒的小鸟们”。此时，大模型落地即将探索阶段，才能出现真正意义上的杀手级应用。由此可见，未来真正能塑造AI手机的，绝不都不是手机厂商。
 

尾声

 
 
2018年，全球智能手机出货量近十年来首次同比下降，自此结束了过去的黄金时代。市场灌溉、换机速度预期、消费者增加选择性，成为手机厂商难以攻破的课题。而在刚刚过去的2023年，出货量又迎新低，手机行业再次跌落谷底。过去几年，手机厂商的目标是使身体解数增长，将手机的每一个零部件、每一项功能，都要求达到最大限度——他们太让大家换手机了。手机厂商的智能焦虑，其实是完全可以理解的。OPPO高级副总裁刘作虎表示，大模型的汽车，再不上戏了[6]。横空出世的大模型，确实将普及智能手机这个物种。只是在当下，“AI手机”的面貌还很模糊。不过也没有必要过分苛责手机品牌的产品和宣发部门，毕竟都有KPI，都要还房贷。