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面对 AI,全球手机大厂们会怎样解题?

发布时间:2024-03-28 22:35:19来源: 15210273549

3 月 24 日,一加发布了他们新的性价比旗舰,一加 ACE 3V。看起来这似乎并不算一场很重磅的发布会,但它却是第一批拥抱 AI 的中端智能手机,有着挺重要的象征意义。

发布会上,他们特别邀请了最近热度越来越高的 360 集团创始人、董事长兼 CEO 周鸿祎来分享一些关于 AI 和手机的未来趋势。周鸿祎分享了 15 个 AI 产业发展趋势,其中最重要的一条是「未来五年手机都是 AI 的最佳硬件载体,不转向 AI 的手机厂商,会成为下一个『诺基亚』」。

的确,随着第一批 AI 手机上市,「手机是 AI 的最佳载体」已经在被越来越多的人所认可。而每一家手机厂都必须拥抱 AI,已成行业共识。

「拥抱 AI」只是一句口号,今天任何一台智能手机都可以安装各种大模型 App,包括很多产品用浏览器就可以直接访问。但在具体的实践层面,依然有很多问题需要解决。

目前全球手机领域的两家领头者,苹果和三星,都在非常坚定地拥抱 AI。而 OPPO 也一样,作为国内最早提出 AI 手机概念的企业,早就表达了 all-in AI 的战略决心,三者战略眼光不谋而合。

苹果、三星两家在实践上,走了两种完全不同的路线。苹果选择全栈自研,三星则通过类似「套壳」的方式接入了谷歌的 Gemini 大模型。

对 OPPO 这样正在把超越三星,比肩苹果当作必然目标的国产手机企业来说,如何在实践层面拥抱 AI,成了个新命题。一方面海外模型用不了,而国产大模型上游的竞争格局尚未明晰,另一方面,全栈自研和训练的成本又意味着巨大负担。作为先行者,OPPO 每一次的尝试都是在为行业拓荒。

对 OPPO 来说,将新一轮的 AI 技术与手机结合,落地为 toC 的应,并高效地转化出商业价值,则是个更复杂的问题。

其实率先直面这些问题是好事。因为谁能回答好新问题,谁就会赢得产业里新的位置。

 

01 AI 和手机,互相需要

在讨论手机厂商如何做 AI 之前,有一个前置的问题,很值得讨论,就是「手机和 AI,到底是谁需要谁?」

关于这个问题,今天市场上存在两种声音。一种认为,在手机市场增长放缓甚至停滞的时代,是手机需要 AI,来突破目前的市场天花板,获取新的竞争优势;另一种则认为,AI 大模型虽然目前已经展现出惊人的效果,但在需求端的转化效率低下,如果找不到好的切入场景,最终可能难以大规模落地,所以更需要手机,来辅助 AI 进入高频场景。

两种角度合为一体,就说明了 AI 与手机其实是「互相需要」的关系。

近几年,手机软硬件迭代的速度已经明显放缓,之前竞争最激烈的硬件参数、软件设计,都在走向成熟和饱和,每年新旗舰机的变化越来越小,用户换机周期也大大拉长。

特别是今年,圈内人士都知道今年供应链成本明显上升,这必将严重挤压手机厂商的利润空间。这也是为什么,各家手机厂商都越来越看重服务生态的构建,因为服务能增加用户粘性,更重要的是它给收入增长带来了新的想象空间。

AI 这边,其实去年激情洋溢的大模型领域,今年日子也过得有点焦虑,迫切需要一个更高频的切入场景。当下大部分大模型应用,都是以网页、App 的形态存在,或是为开发者提供 API 接口。但对于真正的普通用户,想要充分利用大模型,依然不是很方便,形态不够丰富。而且,完全跑在云端的大模型,也难以利用用户的个性化数据,做更深度的功能结合。

这件事上,ChatGPT 就是最好的例子。自 2022 年 11 月横空出世,并迅速迎来爆发式用户增长之后,ChatGPT 在去年夏季就遭遇了用户尝鲜后的「倦怠」,流量不增反降。现在,ChatGPT 的用户量约为 1.8 亿,考虑到它仅用 2 个月时间就获得了 1 亿用户,至今 14 个月过去了,这个数字仅增长 8000 万,就能感受到它在增长上遇到的巨大摩擦力。

ChatGPT | 来源:视觉中国

类似的问题其实困扰着所有大模型应用。首先是用户获取成本现在已经极高,目前国内一些大模型原生应用的综合用户获取成本——包含用户下载成本,和一周内服务留存用户的算力消耗,很可能已经达到 12—15 元/人,且这个成本看起来还会越来越高。大模型初期的神奇效果很容易吸引用户前来尝鲜,但如何对接具体的需求留住用户,并转化为付费订阅带来收入,是一个难得多也重要得多的问题。

所以,我们讨论手机与 AI 结合,需要明确的第一件事是:手机厂商和大模型技术公司,其实并不存在一种争夺「生态位」的竞争关系,并不是哪一方能在技术上「卡对方的脖子」。

双方各有各的商业问题要面对,只有在开放合作的前提下,带动用户体验进步,做出市场增量,才能取得双赢。

 

02 需要勤奋+本分

目前业内领头的两家公司,三星选择了直接接入谷歌的 Gemini 大模型,参与开发的程度相对较低,几乎可以理解为「套壳」。而苹果,根据目前的传闻,是在全栈自研自己的大模型,尽管同时有传闻说苹果在国内会和百度的闻心一言合作,但这大概率是为了解决合规问题。

随着科技界对 Scaling Law 越来越信奉,大模型能力未来将会持续上升,甚至通向 AGI。这将会是一个越来越值得期待,但也无比昂贵的目标。

通向 AGI 这种事情,即便有内心无比的向往,也需要考虑企业是否有能力近乎无限地持续投入。很明显,三星和苹果对这件事有不同的选择,甚至天下第一的苹果最终也未必会独自走完这条路。

这个时代,手机企业需要勤奋,也需要本分。所谓本分就是要掂量一下自己硬件利润率是否可以谋求「全栈自研」的顶级通用大模型,并以此独步天下;以及不应该奢望因为有硬件在用户身边这样的位置,就想通过「智能助理」颠覆原有的移动互联网生态。想的太多,有害无益。

而所谓勤奋,就是随着 AI 技术的进步,要积极考虑到不同的使用场景,不同的需求,以及为了追求效率和体验的不断提升,用有效的方式解决复杂的语义、图像问题,甚至在端侧要考虑使用本地部署的,参量规模相对小一些的模型,用于解决简单、即时的用户指令。这些用户需要的,在能力、体验、成本上有效均衡的进步,恰恰是手机厂商应该发挥作用的空间。

我觉得 OPPO 在这个阶段就比较符合「勤奋+本分」的定义,比如我观察到它没有过多强调「全栈自研」,也没有用手机助理卡位的想法,而是开放合作,专精于解决用户的问题。其实 OPPO 这样的手机大厂,已经有长期的手机场景下的 AI 开发经验。从语音识别、图像处理,他们对用户需求已经有充分理解,现在大模型技术的出现其实是给了全新的工具去解决用户的问题。在这样的战场上,关注产品和用户体验的企业,就一定会找到自己的位置和新目标。

据我所知,早在 2020 年,OPPO 就开始了大模型相关的 AI 布局。今年初发布的 Find X7 作为第一代主打 AI 功能的旗舰机,也打响了「AI 手机」的第一枪。春节期间,OPPO 向很多存量机型,上千万用户推送了 AI 功能的更新。到现在,一加已经在千元机上完成了 AI 功能覆盖。OPPO 的大模型发展历程,其实很好地体现了中国手机厂商在这个问题上的独特思考,和自己的方法论:致力于成为 AI 手机的贡献者和普及者,让 AI 从尝鲜到常用,加速 AI 手机时代的到来。

OPPO 发布手机 Find X7 | 来源:视觉中国

另外说个背后很多人还没有看到的点,OPPO 的 AI 技术团队去年已经完成了整合一体化,不再是分散的一群功能团队,这为接下来 AI 2.0 时代的技术能力发展,筑好了一个非常必要的新架构。

分析一下就可以发现,一方面 OPPO 进行了自研层面的投入,自主训练了安第斯大模型,并在部署时进行了三种不同规模的分型,以追求更高效率;另一方面,OPPO 又并没有过度追求大参量、大算力,在超大模型的调用上,为上游的大模型企业,保留了开放生态和生长空间。可以说,OPPO 作为「拓荒者」为其他厂商打了个样,率先构建了新时代手机 AI 能力架构的范本。

这一发展策略其实已经开始转化为了成果。从去年的 ColorOS 14 内置 AI 大模型功能以来,OPPO 实现了 AI 大模型功能在最多机型上的部署搭载,在春节期间推送的功能,据说获得了很不错的用户反馈和用量提升。

 

03 顺着用户需要找弯道

关于 AI-Native 硬件的未来,其实并不只手机这一种想象。

当下有很多创业公司,也在尝试做各种新的硬件尝试,比如一些团队在尝试做全语音交互的硬件,或者是类似「游戏机」但没有第三方 App 的触控设备……看起来,大模型和硬件结合的未来,有无限的想象空间。

今天我们说「手机是最好的 AI 载体」,并不是说它是 AI 面向 C 端落地的唯一可能。只是说,目前 AI 大模型所展现出的多模态处理能力,涉及图片、视频、语音、文字,能便利地实现这些多模态输入输出的硬件,只有智能手机。

而在模型端,大模型应用既需要有足够强的联网能力,又需要有一定的本地训练和计算能力,在涉及隐私时能实现安全脱敏,能做到这两点的,依然是智能手机。

在智能手机上,大模型拥有最广阔的应用空间,无论是基于大模型的语音助手,把大模型的图像生成能力与相机、相册做结合,还是基于大模型做机内的数据搜索等等,都能给用户体验带来巨大改变。

OPPO 2 月发布的 AI 手机白皮书里就有提到,他们拥抱 AI 的终极目标,就是让机器能够主动理解用户的习惯和需要,让用户的交互变得直觉化。比如拍照、修图不再需要用多个 App、搜索信息不再需要横跨多个平台,让使用手机的过程变得更简单、便利。

就像 OPPO 在 Find X7 上搭载的 AI 大模型能力有很多,最出圈的就是相册里的 AI 消除功能。这背后是 OPPO 对于用户需求的思考,过去几年间,手机厂商们在卷镜头、卷大底、卷算法,让用户能够「拍出更好的照片」,但大多数用户真正的需求是「简单而完美地记录生活」。单纯的技术能力可以堆砌,但是对于用户需求的洞察和认知才是 OPPO 弯道超车的机会。

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