生成式AI的蓬勃发展与终端侧算力的瓶颈：一场技术与应用的角逐
生成式AI，以ChatGPT、Midjourney、DeepSeek和Manus等爆款应用为代表，正以前所未有的速度重塑着人们的体验。然而，这些强大的AI模型通常依赖庞大的云端算力，导致高昂的使用门槛，甚至出现“一码难求”的局面，严重阻碍了其普及应用。 混合式AI架构的兴起，为这一难题提供了新的解决方案：通过巧妙地分配和协调云端与边缘终端的AI工作负载，实现了更高效、更强大的AI能力，为生成式AI的规模化落地铺平了道路。
DeepSeek R1等开源模型的迅速蹿红，更是加速了生成式AI在各行各业的渗透。 一方面，开源的特性使得各行各业都能在本地部署和运行AI模型，例如DeepSeek R1允许用户本地运行gemini-1.5-flash-latest；另一方面，通过DeepSeek R1蒸馏出的小模型，在某些基准测试中，其性能已能媲美去年五月发布的GPT-4o，这表明AI模型在“瘦身”的同时，性能也在持续提升，为其在各类终端设备上的部署带来了前所未有的可能性。
展开剩余67%高通中国区董事长孟樸先生近期接受媒体采访时指出，混合式AI架构的最终落地关键在于终端侧。与依赖云端算力的通用AI不同，终端侧AI更像是一种“专用AI”：云端负责处理通用任务，而终端则专注于处理更实时、更专业、且更注重个人隐私保护的特定需求。
以汽车行业为例，用户通常不会频繁查阅冗长的维修手册，只有在出现问题时才会临时查找。这类普遍性较高的信息，可以便捷地通过云端AI获取。然而，面对个性化且需即时解决的具体问题，云端AI便显得力不从心。这时，本地部署的终端侧AI便展现出其显著优势。 随着时间的推移，车载AI模型通过学习和推理，甚至会比用户更了解车辆状态和用户偏好，从而提供更优化的使用体验，同时确保用户信息的隐私安全。
然而，终端侧AI的落地也并非易事，其同样需要强大的算力支持。 幸运的是，移动终端的处理性能正持续飞速提升，为终端侧AI的快速发展提供了坚实的基础。 高通去年推出的骁龙8至尊版，便是这一趋势的突出代表。作为首个采用下一代定制高通Oryon CPU的移动平台，其CPU单核和多核性能较前代均提升了45%，功耗却降低了44%。 同时，骁龙8至尊版还搭载了全新架构的高通Adreno GPU和增强的高通Hexagon NPU，实现了GPU和NPU性能和能效的大幅提升，为生成式AI在智能手机上的运行提供了强劲的算力保障。
这种集成CPU、GPU和NPU等模块的芯片，即SoC（系统级芯片），能够为智能手机提供全面的功能支持。 孟樸先生强调，高通在打造终端侧AI算力时，不仅注重NPU的AI处理能力，更强调芯片的低功耗和高能效。 通过SoC的全自研，高通在PC、旗舰手机和智能网联汽车等领域的技术布局更加完整，有助于打通各类智能终端之间的联动，为客户提供更加灵活多样的服务。
公开数据显示，自去年十月发布以来，全球已有超过100款搭载骁龙8至尊版芯片的旗舰手机发布或正在开发中，为消费者带来了丰富的生成式AI体验。 在PC领域，高通推出的骁龙X Elite和X Plus平台也取得了显著进展，目前已有超过80款搭载骁龙X系列芯片的Windows 11 AI PC设备面世。 此外，高通正与众多产业伙伴合作，积极推动终端侧AI在汽车、扩展现实（XR）和物联网等领域的规模化应用。
最终，生成式AI在终端侧的规模化落地，将有力推动下一代移动通信技术的发展。 高通公司全球副总裁李晶女士在今年世界电信和信息社会日期间指出，5G-Advanced不仅是5G技术的迭代升级，更是开启“无线AI”时代的关键，AI将在解决无线连接技术挑战中发挥至关重要的作用。 高通公司中国区研发负责人徐晧先生也在今年全球6G技术与产业生态大会上，阐述了终端侧AI推广对6G应用场景的丰富作用，他认为AI将广泛应用于全息远程临场、自动驾驶等6G应用场景，并产生海量数据和全新需求，持续推动6G技术的发展。 业内人士普遍认为，AI技术将成为无线技术提升的强大引擎，为无线连接带来显著增益。
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