三星OV押注的AI手機，是智商稅嗎？

正文|新眼陸遙。

編輯|桑明強.

在此之前，有乙個不可避免的事實是，從2018年到現在，全球智慧型手機出貨量已經基本下降到12億部左右的水平，而且還在下降。 使用者更換頻率的降低是由於智慧型手機的軟硬體功能飽和以及耐用性的提高。

根據以往的經驗，相比應用層面，硬體往往會影響乙個人換手機的慾望，但隨著手機攝影越來越接近相機，比如早在2022年小公尺和徠卡聯合研發的12S系列，現在有很多機型在記憶體方面已經達到了TB級別， 而摺疊屏的貢獻只是杯水車薪。在硬體上想出新技巧真的很難。

此外，過去很多人認為通訊技術的變化會直接影響終端的需求。 然而，儘管從3G到4G的過渡帶來了長達十年的出貨量增長，但4G-5G中層實際上並沒有進一步上公升。 觀察過去五年全球智慧型手機市場份額的變化，發現包括蘋果、OV和小公尺在內的主流廠商基本保持穩定區間。 即使市場偶爾會出現短暫的復甦浪潮，但其中大部分是由最受歡迎的熱點（例如iPhone發布）推動的。

可以說，真正的顛覆性和創新性技術帶來的手機圈劇烈變化，在過去幾年中是不存在的。 所以在這種情況下，AI手機的出現，無疑再次放大了手機工廠的焦慮，同時也開啟了另乙個出口。

前段時間，魅族直接宣布放棄傳統智慧型手機，全力投入AI未來的裝置，AI手機的熱度再次滿滿。 那麼，AI手機會是什麼樣子，會不會不足以支撐行業的第三次重大變革呢？ 在將行業寄託在樂觀情緒的同時，仍然存在乙個問題，即AI手機是否會是乙個偽概念。

01 是手機AI，還是AI手機？ 2017年，在蘋果發布iPhone 8和iPhone X系列前夕，華為在德國柏林國際展覽會上推出了麒麟970。 這款晶元將用於手機Mate 10，與其他高階旗艦相比，CEO於成東表示，Mate 10具有更快的處理速度和更低的功耗，甚至會超過iPhone 8和三星機型。

在某種程度上，麒麟970是首次嘗試將AI晶元放在手機上。 以往的手機晶元，一般採用以CPU、GPU、DSP（數字訊號處理）為核心的傳統架構，但這種架構難以支撐AI海量資料的計算，因此在970中有乙個單獨的AI硬體處理單元NPU。

據業內分析人士介紹，“與CPU和GPU之外增加DSP的初衷相同，是分擔主系統的計算負擔。 從這個角度來看，970晶元在完成AI計算任務時具有更高的能效比，例如影象識別。 ”

事實上，早在2012年，華為2012年的實驗室就專注於人工智慧，並在四年後發布了首款AI手機Magic，其特點是平台級AI解決方案“Magic Live”智慧型引擎，而在後來發布的Magic2中，一款類似於Siri和Bixby的語音助手誕生了。

AI的粉絲很多，俞成東將其描繪成手機的未來大腦，讓終端具備機器學習的能力。 而在Mate 10發布後不久的蘋果發布會上，CPO Jeff 也做出了回應，稱蘋果將移動裝置視為未來 AI 的主要平台，比如 iPhone X 在 A11 晶元中嵌入了 AI 功能，以及更新了面部識別功能。

手機正在邁向AI時代“，這是國內手機廠商五年前給出的預測。 那麼，有多少人因為AI而選擇手機呢？ 推出一年後，雖然Mate 10系列全球出貨量突破1000萬部，但從實際資料來看，這還是比之前的Mate9稍遜一籌，與同期iPhone的上億銷量相比，差距不小。

業界更傾向於認為，當時的AI手機還處於起步階段，還不夠成熟。 然而，這並不妨礙他們受到新概念的啟發。 據信言不完全統計，在Mate 10發布後的半年時間裡，市場上爆發了數十款以“AI”為特色的新機型，除了榮耀Magic系列外，還有V10、三星S9、vivo X21、努比亞Z17等。

在麒麟970之後，為了解決單核效能和GPU功耗的短板，終端AI晶元的戰爭已經點燃。 2018年，華為的麒麟980、蘋果的仿生晶元A12、高通的驍龍855相繼亮相。 無一例外，當時的晶元架構公升級大部分也都圍繞著支援AI海量資料計算展開，在工藝上，摩爾定律並沒有消失，人們還在追求7nm的普及。

同時，為了向開發者釋放AI晶元的算力，除了硬體之外，玩家們還向開發者和第三方平台推出了許多AI模組、框架、API，以方便應用開發，如華為的HIAI、蘋果的Core ML、高通的AI引擎等。

不難發現，這一時期，手機上的AI雖然已經走過了概念階段，但還是只是手機上某個功能場景的一部分，而且大部分只是起到輔助作用，而不是真正的AI手機。

它們的功能基本圍繞著文字，對**項的識別和流暢度的提公升，在開放的AI能力中，無論是語義、影象理解，還是訊號切換和效能主動調整，“識別”都是最重要的關鍵詞。 為了順應年輕化消費趨勢，智慧型助手也是最熱門的賣點之一。

02 大模型真的是終端進化的又乙個階梯嗎 2022年底，OpenAI推出了ChatGPT，這款AI聊天機械人展現出的智慧型湧現能力，引發了全球前所未有的AI熱潮。

自然，正如李彥巨集所說，如果“捲起大模型毫無意義”，那麼技術往往需要乙個可以匹配的硬核載體。 去年年中，三星提出了“AI大模型手機”的概念，隨後大模型逐漸被手機廠商視為推動市場復興的又一希望

8月，華為宣布將鴻蒙OS4系統完全整合到盤古機型中，成為全球首款嵌入AI機型能力的移動終端作業系統，Mate 60系列也在支援機型之列。 小公尺訓練了乙個輕量級語言模型來訪問終端; 近1個月，vivo新推出的S18系列整合了自研藍心機型，OPPO Find X7系列和榮耀Magic 6系列相繼發布，均搭載了70億引數的裝置側平台級AI大機型。

不過，這些大機型仍未走出內測階段，實現的功能大多是融合的，榮耀CEO趙明在接受記者採訪時也明確表示：“幾乎大多數手機廠商都處於服務層面，說他們用AI算力做乙個圖形渲染， 或進行文字編輯。 ”

例如，搭載華為Mate 60的新NPU可以直接使用雲端大模型來提公升本地**的影象質量，並將清晰度提高到8K影象質量; 小公尺 14 使用大模型在手機上離線進行文生圖、AI 擴充套件圖片和 AIE 去掉路人，也可以直接在本地執行裝置端大模型，其智慧型助手小艾還可以基於小公尺的硬體生態和海量資料，進行語音識別和自然語言識別。

三星 Galaxy S24 比國產手機晚了幾個月，除了 ha**AI 處理、本地 AI 聊天機械人、影象處理、通話實時翻譯等常規功能外，海外版最大的亮點就是沒有使用自己的高斯大模型，而是與谷歌合作，谷歌雲的 Gemini AI 模型預裝到 S24 中。

據官方介紹，S24 整合了 Android Auto、Google Maps 等多種 Google 應用，借助 Google 的 AI 基礎設施，包括 Imagen 2、Gemini Pro 和 Nano LLM，此次轉型滿足了 Android 開發者部署個性化混合 AI 功能的需求，也成為手機推廣的最大亮點。

但要想進軍國內市場，就得做一些本地化處理，有業內人士透露，三星的一些AI功能，在中國只能被其他公司的服務所取代，比如和美圖公司等大型機型合作，京東在搜尋能力上，都支援即時搜尋，而且還在相簿中帶來了AI的改變畫面， 展開圖片、地圖生活等功能。

但需要考慮的是，一方面，對於手機來說，輕量級的大機型也占用了大量的記憶體，乙個130億引數的AI大機型，至少需要13GB的記憶體才能執行，再加上作業系統通常占用4GB的記憶體，對於目前大多數旗艦智慧型手機來說，16GB的記憶體容量， 大型模型在端側的效能消耗很大。

另一方面，無論是三星、華為、榮耀，還是OV，本質上都沒有用AI來改變原有手機作業系統的互動方式，其中vivo雖然發布了藍河，但這個作業系統被用在了手機以外的其他終端上，與Android不相容。 不難發現，就像多年前在手機上部署AI識別功能一樣，現在的AI場景大多還是在原有功能上加磚，以達到更好的效果或更方便的目的。

如今，**AI手機的發布，其實順應了高階化的趨勢，為廠商提供了看似更合理的漲價理由; 但現實情況是，功能正在融合，許多所謂的智慧型創造和高效協作能力早已在一些垂直應用中實現。 在這種情況下，消費者是否願意為手機本身的溢價買單，必然會回到品牌間競爭的原點。

對於大多數使用者來說，他們對AI功能的接受和使用差異很大，如果說過去低端、低價位的手機都集中在下沉市場，那麼隨著功能複雜度的提高，其實很難避免拋棄基礎的狀態。

或許是為了解決使用者差異化和成本問題，三星表示，AI模式還可以提供額外的收入。 就像會員費是ChatGPT**的主要收入一樣，三星也計畫在未來對裝置上的AI功能進行額外收費，因此這將直接考驗AI的水平和功能。

03 什麼是AI手機？ 事實上，當談到手機上的人工智慧時，人們往往更容易想到蘋果的Siri。 2011年，在iPhone 4S發布當天，蘋果Siri作為智慧型語音助手正式亮相，成為當時發布會的最大亮點。 多年後，亞馬遜的Alexa和Google Assistant早就應該推出。

Siri曾一度被期待成為手機智慧型體最大的期待，而在人們的想象中，真正的AI可能就像電影中的賈維斯一樣，從乙個終端連線到所有其他終端裝置，形成乙個具有觀察和思考能力並做出相應判斷能力的智慧型生命形態。

史蒂夫·賈伯斯（Steve Jobs）在收購Siri時，與創始人聊了將近三個小時關於AI，希望未來能建立乙個基於Siri的完整第三方生態系統，呼應他們最初的“App Store for AI”計畫。 但就在Siri正式發布的第二天，賈伯斯就去世了，這麼多年過去了，不難發現Siri的發展確實不盡如人意。

究其原因，可以歸結為兩個方面，除了蘋果內部的組織鬥爭之外，最重要的是Siri的發展方向逐漸偏離，從成為智慧型助手，建立開放平台，到打造乙個使用更智慧型的搜尋邏輯，幫助使用者快速準確地找到答案的搜尋引擎。 這也是當今大多數生成式AI產品執行背後的邏輯。

不少人指出，在這樣一場AI和大模型的狂歡盛宴中，蘋果的名字總是缺席。 但不久前，在第四季度財報發布會上，庫克駁斥了蘋果在人工智慧領域落後的說法。

他強調，蘋果最近的技術發展，比如iOS 17中的新功能“個人語音”和“實時語音信箱”，甚至可以追溯到1987年的知識導航器，1990年推出的語音識別專案，以及蘋果現有的功能，影象和語音處理、搜尋、建議、健康監測等功能，其實都離不開對AI的探索。

蘋果近日發布的執行軟體框架MLX的開源模型，也算是蘋果迄今為止在開源人工智慧方面的最大舉措，未來不排除單獨搭載該框架的M系列晶元的可能性。 顯然，蘋果目前對AI的討論更集中在其他產品或場景上，比如晶元、Vision Pro和Apple Watch，而不是手機。

這並不是要否定手機AI的價值，但不得不承認，幾十年過去了，人們對手機單一終端產品的AI功能的探索可能已經接近邊界，以至於現在幾乎所有的大打鬥都圍繞著幾個應用層面展開。

回到開頭，在這樣的市場壓力下，AI能否給機器本身帶來顛覆性的技術創新並不是市場關注的焦點，廠商的出發點總是來自他們最焦慮的一面，而此時，AI在商業價值上發揮著更大的作用。