智东西
作者 | 云鹏
编辑 | 漠影
智东西9月25日消息，今天凌晨，高通三芯齐发，亮出了其面向手机、PC领域的重磅旗舰芯片，纵观这些产品，性能和能效的大幅提升、AI能力的显著改善是共同特点。
智东西在发布会前夕与高通产品市场高级总监马晓民、高通高级副总裁兼手机业务总经理Chris Patrick进行了面对面深入交流，重点对高通在手机芯片端侧AI领域的思考和AI升级背后的关键技术点进行了深入探讨。
今天，模型越来越复杂、模型的多模态趋势越来越明显，同时模型迭代速度也非常快，这些变化给手机端侧AI芯片带来了哪些挑战、高通又是如何应对的？
对此Patrick谈道，如今模型技术和模型类别不断迭代变化，高通在AI方面研究了20多年，长期跟学界保持密切联系，紧跟最新技术趋势。高通每一代的NPU都会面向未来的模型和AI技术去设计、去更好的适应。
与此同时，高通希望实现的是分布式的AI，各类智能设备都能基于骁龙平台广泛的使用AI能力。高通自己的AI引擎包括不同组成部分，异构计算的架构模式可以满足不同的需求，合作伙伴可以自由选择利用哪些模块的AI能力去加速自身的AI应用。
应对AI的快速变化，手机芯片圈的各路玩家都在积极调整，比如苹果在GPU里塞神经网络处理器、Arm给CPU加入SME2技术，高通和联发科的芯片迭代也围绕AI。
对于业内围绕AI做出的改变，马晓民谈道，近年手机端侧AI呈现出一些大的变化趋势，比如从过去单一的大语言模型到如今更多的多模态大模型，而不论是模型的变化还是芯片内部模块的变化，对于端侧AI体验来说，围绕的核心点都是相同的：
第一，生成tokens的速度要高，输出够快，体验才能更好；
第二，保证功耗足够低，让AI功能可以常用而不会影响整机体验；
第三，保证足够的安全，实现个人数据的完全端侧处理；
第四，内存开销要足够小，保证成本是可控的；
第五，要足够准确，AI提供的帮助、AI生成的内容要足够准确、真正具有很强的可用性，才能让用户形成使用习惯；
归根结底，所有技术的升级都是为了AI体验更快、更省、更安全。
今年各家芯片厂商都比较重视芯片端侧AI能力的提升，但时至今日，手机端侧AI，尤其是对于大火的AI智能体，普通消费者似乎并没有真正广泛的用起来，豆包、ChatGPT、Gemini这些云端模型和应用仍然占据主流。
对此Patrick提到，实际上在AI体验方面，消费者的期待是越来越高的，从过去生成一张简单的图像到现在要求画质更高、速度更快。
云端有云端的优势，新的推理模型往往会率先应用在云侧，但需要注意的是，模型在规模和质量的优化进展上是非常快的，今天很多小模型都有很好的效果，模型量化技术上取得很大进展，MoE模型模式也取得很大进展。
未来，AI更多是一种混合模式，边缘小模型做快速响应，云端大模型处理复杂任务，而高通今年的重点就是让边缘侧设备可以更好的使用这些模型。边缘侧的优势在于有大量可以即时获取的端侧数据，AI可以更好地规划日程安排、更好地通过语境做出判断提供主动服务。
在马晓民看来，在智能体AI方面，大多数消费者更希望看到私人化AI助理这样的AI应用，而不是简单的AI生图、生文。AI可以学习手机数据，提供更主动的AI服务，提供低功耗的“Always on”体验，这是更重要的。
结语：端侧AI迭代提速，高通一手用户需求一面紧跟技术趋势
可以看到，在芯片较为出色的端侧AI能力提升背后，高通对端侧AI的发展有着清晰的认知和规划。一方面，用户到底在手机上需要什么样的AI体验，从用户需求出发去寻找解决方案；另一方面，在日新月异的AI技术迭代中，高通必须时刻紧跟最新技术，保证AI能力的扩展是灵活、AI技术是前沿的。
今天，所有手机芯片玩家可以说都呈现出“All in AI”的架势，AI在手机性能、影像、通信、游戏等各个方面的融合愈发深入。AI手机之战正来到比拼体验的阶段，而手机芯片无疑是底层最核心的技术支撑。
