撰文 | 文燁豪

　　來源 | 光子星球

　　AI重塑萬物的時代，關于拯救與復興的故事，正在消費電子領域里反復上演。

　　過去數年，手機、PC廠商們在各自賽道的寒冬中日漸消瘦，因此當AI浪潮再度涌起，玩家們仿佛找到了救命稻草，爭先恐后地跑步入場：

　　縱觀過去半年，華為、小米、vivo等手機廠商，接連端出了自身的大模型路徑；聯想、惠普等電腦玩家重注AI PC；英特爾、高通、英偉達等上游科技巨頭亦加入了對硬件的改造，強化CPU、SoC的AI算力——一場相互配合，旨在撬動用戶換機需求的陽謀，已然展開。

　　然而，這個綠洲是否真實，抑或只是又一場海市蜃樓，暫時還不得而知。

　　反復上演的AI敘事

　　記憶中，初次聞及“AI PC”這個詞，還得追溯到橡果國際還頻繁活躍的電視熒幕時代。

　　那是一款售價1699元的上網本，搭載著Windows CE系統，分辨率僅為640*480。主持人鏗鏘有力的話語，對聽音樂、看電影、免受病毒困擾，以及超長續航等賣點進行著反復宣傳。然而，近十分鐘的廣告時間里，他卻從未解釋過產品名字里“AI”的意義。

　　時過境遷，經典的Windows CE系統，近日已徹底告別歷史的舞臺；當年電視節目間隙的難熬時刻，搖身一變，作為鬼畜視頻在視頻平臺煥發了新生。而彼時僅作為代號出現的“AI PC”，則一語成讖，成為了十多年后科技語境里的弄潮兒。

　　即便換以更加務實的目光，AI消費電子亦不是新故事。

　　早在大模型熱潮爆發前，AI其實便已被各類廠商以各種形式廣泛融入進了消費電子產品。譬如iPhone X“殺死”指紋解鎖的Face ID，其背后的機器學習能力便基于嵌在A11 Bionic芯片里的神經網絡引擎。

　　再比如手機廠商近些年頗愛提及的計算攝影，其本質上正是通過AI算法，實現諸如調整拍攝參數、提升畫質、去除鬼影等功能。計算攝影，也是手機廠商卷入大模型混戰之前，AI同消費電子領域最為親密的耦合之一。

　　只是，計算攝影興起之初，硬件玩家與應用廠商們同處一條競爭河流——手機廠商將算法引入了攝影系統，應用廠商則基于算法推出了一系列攝影App。而未能實現差異化競爭的前提下，面對軟件應用的快速迭代，以兜售產品為主的硬件玩家自然無法占據優勢。

　　在此背景下，硬件層面的針對性改造，成為了彼時手機廠商脫困的解法。

　　2017年，德國柏林IFA 2017上，華為端出了內置NPU神經網絡單元的麒麟970，在NPU神經網絡單元的加持下，麒麟970的圖像處理層面得以大幅提升。

　　此后，從高通對ISP圖像信號處理單元的改造升級，到現階段各手機廠商接連推出的影像芯片，計算攝影的競爭邏輯逐漸從過去純粹的卷算法，上升到了卷硬件維度。

　　隨著AI同硬件的綁定關系愈發強烈，手機廠商最終也規避了同應用廠商的無止境消耗戰——在計算攝影的加持下，手機影像愈發專業化，最終給一度流行的單反相機敲響了喪鐘；應用廠商則逐漸離開了專業化攝影領域，轉而通過更“輕快”的個性化濾鏡、模版實現了差異化生存。

　　而現階段手機廠商頻發的端側大模型，其邏輯內核，似乎同曾經的計算攝影有著一脈相承的暗合之處。

　　進攻是最好的防守

　　行業語境里，大模型承載著消費電子廠商走出寒冬的希冀。

　　以手機領域為例，自今年8月以來，華為、小米、榮耀、OPPO、vivo均端出了各自的大模型路徑，即便是總慢行業一步的蘋果，亦在招兵買馬，緊鑼密鼓地籌備自己的大模型。

　　這意味著，在巨頭們大舉入侵的當下，大模型已是當下手機廠商不得不跟進的領域。

　　盡管距離“千模大戰”打響已經過去了大半年，但大模型的實際應用場景往往集中于B端，同C端市場仍存在著一定割裂。而手機、PC等硬件終端作為大模型C端落地的絕佳入口，自然吸引了一眾大模型廠商。

　　自ChatGPT登陸手機市場后，文心一言、訊飛星火、智譜清言等大模型產品緊隨其后，接連進駐手機應用商店。巨頭競相涌入，手機廠商若不加以行動，只能瓜分應用廠商剩下的殘羹冷炙。

　　然而，大模型之戰，不同于曾經的手機影像之戰，其作為當下科技語境里最熱門的賽道，參戰玩家中巨頭林立，施加給硬件廠商的競爭壓力不可同日而語——大多數硬件廠商，并沒有強行與科技巨頭們卷大模型參數、算力、語料的能力。

　　在此背景下，端側大模型，成為了消費電子玩家發揮“主場優勢”的關鍵。

　　縱觀各手機廠商的大模型打法，以及蘋果“在蘋果設備上的推理引擎中實現壓縮和加速大語言模型的功能”的招聘信息，端側大模型、云端結合似乎成為了繞不開的話題。

　　從技術路線來看，諸如ChatGPT、Midjourney等AI應用，模型部署在云端，智能手機、PC等終端只能作為內容呈現的媒介。而這，使其難以規避“反射弧”過長、無法離線使用、隱私安全等諸多局限。

　　而端云結合，則在終端設備里塞入了本地化、輕量化的大模型——面對簡單需求時，通過端側大模型實現實時離線推理、快速響應，而復雜的問題則交由云端完成。

　　為此，高通、聯發科也頗為配合地對處理器進行了改造升級，并同手機廠商建立了緊密合作。以高通近期發布的驍龍8 Gen3為例，得益于NPU、APU等多器件的升級，其AI性能提升了98%，足以支持Meta Llama 2、Stable Diffusion在手機端運行。

　　而這，與前述計算攝影初期，手機廠商以硬件破局的路徑類似。顯然，面對AIGC熱潮下科技巨頭對于硬件終端的覬覦，消費電子廠商們仍然篤信著“進攻是最好的防守”的競爭哲學。

　　真“奇點”，還是偽需求

　　《創新者的窘境》的作者，哈佛商學院教授克萊頓·克里斯坦森曾說過，“創新最初都是不起眼的東西，是個笑話，但是突然有一天它碰到了消費者的軟肋，就會迅猛發展，成為統治者。

　　這句話背后“從量變到質變”的邏輯，向來是科技語境所篤信的信條。在很多時候，這不過只是玩家們的自媚——懷揣著所謂的科技浪漫，最后卻無人買賬，只感動了自己。

　　對消費電子產業而言，大模型似乎是激發換機潮、重塑周期的“救命稻草”，就現階段而言，沒人能回答“殺手級應用”在哪里？以及用戶愿意為目前的大模型應用付出多少代價？

　　文心一言、訊飛星火等產品遭C端市場的起伏則印證著，消費市場對于技術演替的感知，以及實際需求，似乎并沒有玩家們想象中那般強烈——若是用戶始終不愿、無法感知創新，那么所謂的“AI硬件”，很可能同過去的“納米級家電”別無二致。

　　另一方面，大模型手機也好，聯想的AI PC也罷，底層邏輯均是希望通過AI撬動存量市場的換機需求。

　　同樣的坑，玩家們曾經在折疊屏上踩過一次。彼時，智能手機市場同質化嚴重，適逢柔性屏技術迭代升級，饑渴的廠商們隨即推出了折疊屏產品，并不斷為其包裝出新的需求。

　　折疊屏初期，除卻折痕、鉸鏈等廣受詬病的問題，軟件、應用層面亦存在著諸多不適配，種種不成熟，使消費市場將其視為“雞肋”?？膳硕嗬Ш幸验_，玩家們均已入局，無法回退，只得同供應鏈一起扛著折疊屏前行，一步步解決鉸鏈、適配、重量等問題。

　　直至今日，多輪進化后的折疊屏，出貨量實現了顯著增長?？杉幢闳绱耍郫B屏依然沒能扭轉智能手機市場的頹勢。PC領域，縱使是英偉達不斷迭代升級的DLSS技術，能做到的只是為PC續命而非救命，未能拯救不斷下滑的PC市場。

　　或許，智能手機、PC等賽道，已經很難等到下一個“iPhone時刻”了——消費電子廠商們旨在培育下一匹更快的馬，但消費市場想要的，或許是一輛汽車。

　　換言之，若將大模型的C端發展緊緊綁定于硬件，那存量市場的換機欲望將難以支撐AI的普及與繁榮，而下一個能充分享受人口紅利的入口級硬件，才是那枚銀彈。

　　好在，消費電子技術間的緊密關聯與交叉應用，為致力于大模型研發的硬件廠商，注入了更為深沉與多元的存在價值。縱然在時間的淺灘上，成果尚未顯露，但此舉無疑已種下前瞻的種子，為未來奠定堅實的基礎。

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