本文来自微信公众号：壹番财经（ID：finance_yifan），文|郑亦久。
随着2024年已经过去将近四分之一，AI手机已经不再是年初CES等科技展会上的展品，搭载相应技术的消费级产品逐渐走进大众市场，成为各大手机厂商竞相布局的热门领域。
从智能助手的升级到深度学习的集成，AI技术的每一次进步似乎都在预示着智能手机的下一个革命，直到过去一年AI大模型如火如荼的进展，部分手机厂商终于忍不住喊出了“2024是AI手机元年”的口号。
但面对这场轰轰烈烈的技术浪潮中，不禁要问一个现实问题——AI手机，究竟是洞察消费者真正需求的产物，还是手机厂商单纯为了刺激市场、提振销量而制造的营销噱头？一方面全球手机市场的不景气已经不是什么秘密，根据Counterpoint Research统计，2023年全球智能手机出货量预计触及十年低点，行业规模连续两年下滑。
2013-2024年全球智能手机市场出货量 图源：Counterpoint另一方面，经过了过去几年的技术跃进，如今的智能手机在性能上早已严重过剩，而在屏幕、摄像头等硬件上的更新其实已经很难打动消费者主动更新现有设备。
然而AIGC工具的不断演进又的确带了新的需求，更多人开始不满足于仅仅只能在电脑上使用ChatGPT等最先进的工具，这也意味着AIGC有了移动化和轻量化的需求。
当厂商的增长饥渴恰切碰上了部分用户的现实需求，或许才是当下AI手机成为市场主流概念的关键。
不过，如果最终所有消费者都要为部分人的需求去为更高溢价买单时，如何弥合双方对AI的价值差异，依然还是整个手机行业不得不面对的问题。
当下真正好用且具有附加价值的AI大模型不仅稀缺且使用成本高昂，手机厂商们是否有能力研发出足够具有实用价值的AI大模型也尚未可知。
更重要的是，当下大模型所试图突破的，恰恰是如何让人用自然语言与AI进行沟通，当双方真的到了能如常对话的状态时，又何必再去一块屏幕上指指点点了呢。
01 一线手机厂商的AI手机动态OPPO——宣布了其AI战略，并成立了AI中心，专注于推动AI技术的发展。
OPPO的Find X7系列搭载了具备生成式AI能力的天玑9300旗舰平台，这使得手机能够在端侧应用70亿参数的大模型，为用户提供更智能的摄影和通话体验。
小米——小米 14 Ultra引入了“Xiaomi AISP”平台，这是一个基于AI大模型的计算摄影平台，旨在提升手机的影像处理能力，通过AI技术实现更精准的场景识别和图像美化。
vivo——vivo部署了覆盖1B-175B的五种大模型，并在其X100系列手机中首次搭载了vivo蓝心大模型。
华为——华为宣布HarmonyOS 4系统全面接入盘古大模型，成为全球首个嵌入AI大模型能力的移动终端操作系统，首批支持机型为Mate 60系列。
荣耀——荣耀在其开发者大会上发布全新操作系统MagicOS 8.0，并推出了荣耀首个自研70亿参数的端侧平台级AI大模型“魔法大模型”。
三星——推出了Galaxy S24系列，该系列手机结合了本地和云端AI技术，实现了通话实时翻译、即圈即搜、创意影像编辑等功能，为用户提供了更智能的手机使用体验。
苹果——根据3月18日最新的消息，苹果正在和谷歌谈判，计划将谷歌的Gemini AI模型集成到iPhone中，并在2024年秋季发布的iOS 18更新中AIGC功能，表明苹果也在积极布局AI手机领域。
谷歌——Pixel 8系列通过其Tensor G3芯片和集成的AI模型，实现了增强的摄影能力、多语言交互、智能助手服务以及创新的图片处理，在最近的更新后成为了全球第一款可以直接在设备上运行谷歌Gemini AI模型的手机。
02 AI来了，能力高低得看高通目前来看，AI手机核心的AI卖点更多还是集中在文档归类、信息检索、摄影摄像、语言翻译等具体功能层面。
各家厂商基本都会将自己的语音助手和AI大模型进行结合，从而提升前者的“智商”，使得手机能够更好地理解和预测用户的需求，从而提供更加便捷、个性化的服务。
但目前这些AI手机的核心功能很多都需要在最新发布的一代旗舰产品上才能够体验，这也意味着大多数普通消费者很难有直观感知。
像谷歌 Pixel 8 这类能够在后期更新中不断加入全新AI功能的硬件产品，几乎是市面上的独一份。
谷歌Pixel 8这其实也是因为Pxiel这一系列从诞生之初就延续了谷歌的AI硬件思路，像是Tensor G3处理器就主要针对TPU和AI功能进行了优化，这使得其即便在Gemini AI模型发布的半年前就已经上市，依然能够在第一时间实现本地大模型的能力。
事实上，大部分国产手机硬件厂商如今的“AI大模型”能力还需要看上游芯片算力的脸色。
这也是为什么这个时间点上，不论是OPPO还是荣耀、vivo所推出的大模型都主打70亿参数，唯一原因就是上一代的骁龙8 Gen3和天玑 9300只支持最高70亿参数大模型的运算处理能力。
3月19日，高通刚刚发布了新一代的高端芯片骁龙 8s Gen 3，首次在手机端支持多模态生成式 AI 大模型，并支持运行100亿参数的模型，并且针对70亿参数LLM每秒能够生成20个token。
这意味着今年各家手机厂商肯定将会开始宣传百亿大模型登陆手机。
骁龙8s Gen3芯片这其实也展现出了大部分作为OEM的手机厂商的尴尬，抛开本身有没有研发具有实用价值千亿大模型的能力不谈，单是在端侧运算能力这一点上，它们就必须要更多依赖上游芯片厂商所提供的底层能力。
而这其实也意味着各家厂商在实际的功能和对应能力上很难做出太明显的差距。
这也是为什么谷歌即便进展缓慢，也在最近三代的Pixel都用上了自研芯片，核心目的其实就是提前布局AI能力。
至于在自研芯片方面长期断档领衔的苹果更不用多说，它们现在的问题反而是缺少一个合适的大模型。
03 AI虽好，但成本谁来买单根据IDC观点认为，未来16G RAM将是AI手机的基础配备，因此想要达到最好的使用体验，芯片之外的硬件也需要一同配套升级。
而如今在旗舰手机之外，绝大多数人始终中端型号手机也都还没开始标配16G RAM，这意味着如今绝大多数手机在硬件层面也尚未到达AI手机的性能要求。
同时，AI大模型本身的使用成本在目前依然还没到可以忽略不计的程度。
如今市面上的大部分“AI手机”其实还并没有完全实现端侧大模型运算的能力。
对于很多AI大模型的能力调用还得回归到云端，根据vivo副总裁、OS产品副总裁周围去年在发布会上的说法，上云的单次成本大约为0.012元或0.015元，“如果按3亿用户每天使用十次计算，那么全部使用云端大模型的成本将非常高”。
vivo的蓝心大模型像是三星的Galaxy S24在海外使用了谷歌的AI大模型，国行版本则是和百度、WPS、美图等公司合作。
但就在最近，三星国行已经宣布部分AI功能将在7月30日之后开始收费，而在海外市场三星也计划在2025年后对Galaxy AI功能收费。
即便是身为谷歌亲儿子的Pixel系列，虽然Gemini AI下放到移动端的功能都可以免费使用，但想要用上最先进的Gemini Andvaned，依然还是需要花费20美元一个月的Google One订阅费。
手机厂商肯定希望将成本转移到消费者头上，然而如果并不想追求这些先进的AI功能，消费平价的大环境下谁又会乐意去额外掏钱呢。
04 最好的AI硬件，却不一定是手机当下最前沿的一批AI硬件，像是在CES上大火的AI硬件Rabbit R1和 AI Pin，其核心目的其实都是通过构筑一个完整AI能力去替代手机上绝大多数应用的功能。
如果进化到某一时间点的AI大模型能够在能力上胜任这些工作，那么，手机还有什么存在的必要性呢？国产手机厂商中也出现了像魅族这类全面转型AI后随即停止传统智能手机新项目开发的公司，多少也能够说明一些趋势。
《她》这部科幻电影里最让人感受直观的便是人能够通过聊天的沟通方式让AI完成几乎所有事，视觉交互在未来可能并不是必需的，而这其实也是当下的AI大模型正在努力实现的事。
当软件的使用范式被改变了之后，硬件难道还会和过去完全一样吗？AI手机发展到最终极形态或许是AI的易用性彻底消灭了手机这一老旧形式，不知道各家手机厂商们做好这个心理准备了没。