人工智能技术大爆发，让中国成为大模型热度最高的市场。中国致力于人工智能创新，反映出中国对该技术寄予厚望，认为其将成为传统产业转型增效的重要催化剂，并在疫情后为经济注入活力。

大模型是深度学习的人工智能算法，使用超大数据集来识别、总结、翻译、预测和生成内容。外媒注意到，在获得微软支持的初创企业OpenAI去年11月发布ChatGPT之后，中国的大型科技公司正紧急开发与之竞争的本地服务。

根据相关统计，截至2023年7月，中国累计已经有130个大模型问世。随着大模型逐步深入产业场景，这项技术正在成为激发行业增长的新变量。而有着数十亿用户，作为移动互联网载体的手机终端，势必也要赶上AI浪潮。

以vivo、OPPO、华为、小米等为代表的中国头部手机品牌，已经纷纷对外释放大模型的进展。就在这两天，vivo对外宣布，将在开发者大会（2023 VDC）发布全新手机操作系统OriginOS 4，值得一提的是，这次全新的系统也会首发vivo自研AI大模型。

1、高端手机市场成必争之地

中国手机厂商集体进军大模型，并非一蹴而就，这与手机市场的格局转变有着莫大关联。过去几年，伴随着消费者换机周期拉长以及疫情的叠加因素，国内手机市场经历了跌宕起伏。尽管手机市场大盘黯淡，高端手机却像一匹黑马般跑了出来。

据Counterpoint最新的统计数据显示，2023年第二季度，高端手机对全球市场的贡献达到历史最高水平，季度销量占比超过20%。尤其是在中国，《中国智能手机高端市场白皮书》显示，中国已是全球第二大高端智能手机市场，仅在2022年发布的新旗舰数量就超过40款。

报告还预期2023年零售价在4000元人民币以上的智能手机销量将再次达到7500万部以上，该部分市场有望在短期内突破高点。这意味着，手机高端市场有着可挖掘的巨大潜力，对于厂商来说，自然不会错过这波增长红利。

实际上，为了争夺高端市场，各家厂商也使出了浑身解数，包括提供可折叠旗舰机型，与徕卡、蔡司、哈苏等传统相机巨头合作，提升手机技术实力，塑造高端品牌形象。比如近期频频上热搜的华为Mate 60系列，vivo 大折叠手机X Fold2和首款小折叠手机vivo X Flip，也凭借折叠设计和影像表现，打出差异化优势来圈粉。

高端手机作为最前沿技术的集大成者，已经为大模型技术的应用铺设一个天然的土壤。

2、打破APP的壁垒

在人们讨论“大模型手机”之前，一个不可忽略的事实是：当今的各类大模型AI，如chatGPT、新必应等，实际上早已推出了各自的手机版APP。

通过这一个个APP，在手机上运行大模型，早已不是什么难事，且与本地部署的方式相比，这些调用云端算力的APP，并不会对手机配置造成额外负担。

那既然如此，那人们为什么还要费尽心机地开发一个专用的“手机版”大模型呢？

对于这个问题，谷歌之前的做法似乎给出了一个可能的答案。

今年5月，在ChatGPT 3.5发布半年后，Google终于公布了全新一代大语言模型PaLM2，用以对抗ChatGPT。作为一种差异化竞争，PaLM2可以被部署在智能手机上。

当时，PaLM2包含四个大模型，按照参数规模从大到小，分别命名为：独角兽（Unicorn）、野牛（Bison）、水獭（Otter）和壁虎（Gecko）。

只有参数最小的“壁虎”可以在手机上运行，Google称，它的运行速度足够快，不联网也能正常工作。但问题是：人们为什么要以牺牲参数、性能为代价，在手机上使用这样一个“缩水版”的小模型呢？

一个最重要的原因是：与那些以APP形态出现在手机上的大模型相比，一个融入手机系统中的大模型，可以打破各应用之间的壁垒，让其他App也自带大模型特性。

例如，融入手机中壁虎（Gecko），可以通过Gmail，实现自动写邮件的功能。

用户只需在Gmail的“Help me write”（帮我写）中输入需求，它就会结合此前邮件中的信息，写出完整的邮件。

通过这样与手机系统深入融合的大模型，人们不仅可以实现AI对各类APP的赋能，甚至还能将大模型作为通用接口，像“胶水”一样，将各类APP的能力实现组合，实现更多具有想象力的扩展。

例如，倘若人们在一个陌生的地点出行，想寻找某个罕见、偏僻，在地图上并不显眼的位置，这时，手机上的大模型，就可以调用语音+识图+导航的多模态功能，十分接地气地告诉你：“在前面的兰州拉面往左拐，看到城市便捷酒店后再右拐300米”，而不是简单地说出“直行”、“右拐”等机械的回答。

然而，要实现这样的组合，一个难以绕开的问题，就是算力。

同样的，开始在手机上部署大模型的高通，也意识到了这个问题。在高通日前发布的《混合AI是AI的未来》技术白皮书中，首次提出了混合AI架构的概念。

而这一概念，简而言之，就是让AI能够在云端和终端侧进行分布式处理，并根据不同的模型和需求灵活分配负载。

3、下一个大擂台：“大模型”

高端市场成为手机厂商必争之地，玩家们也在高端机型上验证了产品的核心竞争力。如今，随着前沿技术的迭代升级，高端手机市场的竞争也将愈加激烈，下一个角逐的大擂台，毫无疑问就是大模型。那么，厂商到底拼的是什么？

首先，是技术沉淀和创新能力之争。

大模型时代，技术创新依然是决胜的关键，核心因素就是AI的沉淀和积累。以vivo为例，早在2017年，vivo创始人兼总裁沈炜就提出，人工智能是所有技术创新的最底层的技术。当时，vivo就开始筹备人工智能全球研究院，并于2018年正式成立，目前已经有超过千人的规模。

众所周知，数据、算法、算力是大模型基础设施的黄金铁三角，决定着大模型的实际应用和表现。vivo 在2018年成立的图谱研究院，到目前为止积累的图谱数据已经超过2800T，为大模型的应用提供了丰富的基础数据能力。

算法研究层面，vivo已经在基础研究、工程、方式方法等领域发表了70多篇全球最顶级论文，为了确保一直走在前沿研究的路上，vivo还专门成立了一个团队去跟踪最先进的论文，并把它转化成可以用的算法、工程应用。

除此之外，vivo通过信息创新实现更好的训练和推理部署，vivo的自研大模型能力位居C-Eval/CMMLU双榜第一。其中，C-Eval是由清华大学、上海交通大学和爱丁堡大学合作构建的面向中文语言模型的综合性考试评测集，包含13948道多项选择题，涵盖52个不同学科和四个难度级别，是目前较为权威的中文AI大模型评测榜单。

其次，是大模型路线之争。

进入万物互联时代，大模型要解决的已经不是拍照、语音搜索等单点场景难题，而是真正把大模型装进手机“系统”，从全局来考虑对手机体验的大幅提升。

例如芯片厂商高通，正在加快为大模型应用铺路，上个月演示了终端侧支持15亿参数的ControlNet图像生成图像模型，无需访问任何云端。高通今年年底前以及明年，有望实现支持参数达100亿和200亿的模型在终端侧运行，这将从底层支撑手机厂商的大模型运行能力。

而vivo即将带来五个大模型，包括10亿的大模型、70亿的大模型、660亿的大模型、1300亿的大模型和1750亿的大模型。vivo称其为自研大模型矩阵，这些大模型矩阵的能力将会全面地融入即将发布的OriginOS 4。

相比大部分厂商，vivo独特的地方在于“做最优解”。一方面，通过综合评估用户的核心诉求，选择不同参数量级的大模型能力，来帮助用户实现更好的体验，精准地解决用户痛点需求，比如有效缩短响应时间，降低能耗等问题。

另一方面，多数大模型玩家，总期望一个通用大模型搞定一切，但是在用户多样化需求的今天，“大而全”很难满足具体场景的需求，且容易造成资源冗余和浪费。vivo的“大模型矩阵”则能更好地发挥单个优势，从而更加精准地解决用户的实际需求，单个模型的训练和进化能力也会越来越高效。

最后，是生态之争。

李开复曾提到，大模型是有史以来最大的平台革命，将10倍于移动互联网。如此庞大的市场，没有哪一家企业可以单打独斗完成，需要多方合力推进大模型生态建设，才能在新一代人工智能技术发展赛道上夺得先机。

相比其他手机厂商在大模型时代想方设法完成自闭环，vivo的态度很坚定也足够明确：通用人工智能时代的到来，需要整个行业携手共创共建共赢。

例如，在解决大模型供给问题层面，vivo会把7B（70亿）能力贡献出来，把训练的能力、调优的能力、各个行业数据热拔插的能力全部整合起来。目前vivo的7B（70亿）大模型已经达到了C-Eval中文GPT能力榜单的第二名。

vivo还会预测未来3-5年行业可能出现的冲突和难题：大模型应用如果要解决成本的问题就要上端，上端就要解决系统最小权限和算力以及最重要的内存资源的问题。这样的推演和预判，将会使vivo始终走在最前沿。

坦率地说，手机大模型在目前这个阶段，距离真正被大众用户应用可能还有很远，最直接的问题就是，在保持大模型关键的「智能涌现」能力的同时，手机还需要面对处理器算力、功耗和面积的改进。