中国基金报记者 冯尧

近日，号称“全面碾压GPT-4”的谷歌Gemini AI模型问世。其带给业内最为重要的信号之一便是，谷歌Pixel8 Pro手机将成为首款兼容AI手机。正是鉴于终端优势，谷歌将压力传递给了掀起AI热潮的Open AI。

AI大模型与智能手机结合的趋势已经日渐明朗。知名果链分析师郭明錤最新发声，苹果将于明年发布的iPhone16有望成为其首款AI手机。此外，包括华为、OPPO、荣耀在内的国内智能手机巨头也已率先“抢跑”。

在业内看来，每轮消费电子的景气周期主要由技术进步引发新需求所驱动。而AI浪潮已至，有望拉开新一轮消费电子创新周期，从而引爆下一轮“换机潮”。

另外也有机构认为，未来AI大模型在手机的应用，预计将率先带动上游硬件需求，使得SoC、存储、电源管理芯片等环节价值量实现不同程度提升。

海外巨头集体行动

“只有实现模型的终端运行，才能真正将生成式AI嵌入C端用户生活各处，”国内某大模型厂商人士近日对记者直言。

就在两日前，谷歌突然放出了自己“迄今为止最强大、最通用的模型”Gemini，该多模态大模型号称“多个任务性能超过GPT-4”，因此也被视为GPT-4最为强劲的对手，宛如AI大模型赛道的“鲶鱼”。

但在业内看来，谷歌之于OpenAI的最大优势在于，其积累了海量的PC和手机端用户，拥有海量实时数据（而OpenAI的数据依赖互联网，包括谷歌）。

因此，谷歌继续放大其优势。这家巨头宣布，其Pixel8 Pro成为首款兼容Gemini Nano的手机。Pixel8 Pro用户将享有Gemini Nano支持的两项功能：录音机应用中的自动摘要和Gboard键盘的智能回复。这两项功能将随Pixel8 Pro在12月功能更新一同推出。而且由于模型在设备本身运行，用户可以期待离线工作时同样流畅和原生的体验。

Open AI自然也不会“坐以待毙”。有消息称，Open AI计划与前苹果首席设计师Jony Ive、日本软银集团CEO孙正义合作，打造全新的AI硬件产品，这一产品将围绕“计算平台”。据Open AI官网显示，其已经开始招聘硬件工程师。

知名果链分析师郭明錤同日也公开称，鉴于生成式人工智能在2023年爆红的势头，不难预测苹果公司将会在iPhone 16中推出相关的创新功能。

郭明錤指出，苹果在今年第三季度改组了Siri团队，此举的目标就是在于整合AIGC功能和大语言模型。他补充称，语音输入将是AI的关键接口，因此强化Siri的软件和硬件的功能和规格是推广AIGC的关键。也就是说，明年有望发布的iPhone16可能成为苹果首款AI手机。

海外巨头的行动具有明显风向标意义。“如果大模型一直停留在云端，生成式AI就像永远停留在PC时代，永远无法从无数应用中寻求更多商业化变现机会”，前述人士解释。

国内大厂“抢跑”

实际上，国内智能手机巨头们早已“抢跑”。华为8月的开发者大会上，华为终端BG CEO余承东表示：“今天我们已经进入大模型时代，华为盘古大模型将要助力鸿蒙生态。”

在盘古大模型的加持下，鸿蒙4.0中小艺可以基于用户图片来生成图片，实现自动生成邮件邀约、进行会议记录等功能。

荣耀CEO赵明也在高通骁龙峰会上表示，荣耀Magic6带来荣耀自研的70亿的参数规模AI大模型。据悉，荣耀端侧AI大模型可基于对用户偏好的理解和感知提供个性化服务。结合多模态自然交互，荣耀Magic6对用户意图理解更精准、立体，能够认知学习图像、文本和复杂语义。

11月举行的OPPO开发者大会上，这家手机大厂也推出了自主训练、个性专属的大模型安第斯大模型AndesGPT。AndesGPT拥有对话增强、个人专属和端云协同三项技术特征，包含十亿至千亿以上多种不同参数规模的模型规格，分为端侧运行、云端运行等不同参数规模，可支撑多元化的应用场景。

而作为OPPO对话式智能助手和超级终端入口，其ColorOS系统的“小布助手”，被认为是AndesGPT大模型应用落地的最佳实验场和技术突破口。

今年8月，在小米创始人雷军的2023年度演讲中，雷军也首次展示了大模型团队，并表示小米手机将全面拥抱AI大模型，主攻轻量化和本地部署，并已在手机端运行。另外，vivo近期也发布全新手机操作系统OriginOS 4，首发搭载其自研AI大模型。

记者统计发现，各大厂现阶段的手机端AI大模型应用主要集中在图像识别、语音识别、自然语音处理等领域，能够提供更准确的语言识别、更智能的信息推荐、更流畅的语音交互、更快速的响应速度等体验。

在业内看来，与传统手机相比，AI手机可以更快地响应用户的需求，提供更加智能化的服务，在未来的市场竞争中具有更大优势。OPPO数智工程事业部总裁刘海锋表示，在生成式AI技术加持下，手机对于用户意图理解和情境感知将更准确。

扮演下一轮技术驱动主角

智能手机市场在经历了长时间的“寒冬”后，近期已经出现回暖趋势。根据Canalys数据，2023年三季度，全球智能手机出货量仅同比下降1%，下滑势头进一步减缓，且在区域性复苏和新产品升级需求的带动下，三季度出货量实现了两位数的环比增长。

国内方面，Canalys数据显示国内智能手机出货量已经连续两个季度跌幅放缓，2023Q3出货量仅同比下滑5%至6670万部，且环比2023Q2有所回升。

更为重要的是，从行业周期来看，每轮消费电子的景气周期主要是由技术进步所引发的新需求驱动的。当行业增长陷入瓶颈之时，外界往往更期待新技术带来的革新。

方正证券一份研报认为，虽然智能手机市场已经进入存量时代，但近两年的持续下滑，还是给未来的出货量增长留下了一定空间。IDC在今年6月的最新预测显示，2023年全球出货量或同比下降3.2%至11.7亿部，但2024年有望实现6%的同比增长，突破12亿部，并在此后几年温和复苏，2027年出货量有望接近14亿部。

在业内看来，AI促进消费电子终端深度“智能化”改造已成行业趋势，AI有望扮演下一轮技术驱动的主角，并拉开新一轮消费电子创新周期。

华泰证券认为，AI有望成为驱动下一轮换机潮的重要因素，首批具备AI功能的智能手机将陆续推出，2024至2025年更多创新AI应用将落地手机。

除了智能手机之外，PC、智能眼镜、智能音箱等终端也将成为人工智能的硬件入口。民生证券认为，AI有望为智能手机等终端设备存量市场带来新的增长曲线，包括PC、AIOT、MR、汽车电子等硬件终端，未来都有重估值的潜力。

根据IDC预测，到2026年，中国市场近50%的终端设备处理器将带有AI技术。

拉动上游硬件价值量

“这一切都才刚刚开始，”前述大模型厂商人士坦言。在他看来，手机端AI大模型的应用场景还比较有限，未来是否有足够市场需求来支撑这一技术应用推广仍需进一步观察。

他同时表示，手机厂商做大模型存在数据、算法和算力三方面难题，尤其是算力领域，算力大集群的建设本身就具有挑战性。

但不可忽视的是，随着AI大模型落地智能手机，产业链上游硬件环节有望率先受益。

华泰证券一份研报分析，AI大模型在手机应用对其BOM成本影响主要包括：1）SoC：AI引擎升级、NPU算力提升；2）存储：手机RAM升级至24GB LPDDR5X，相较当前主流的8GB LPDDR4X，成本提升300%；3）电源：电池/电源管理芯片升级，但弹性相对较小；4）光学：AI 推动屏下摄像头应用取得突破。

其中最为重要的是SoC环节，包括CPU、GPU、LPDDR、Modem等单元，其中CPU、GPU、NPU、ISP主要负责各类数据处理。参考高通骁龙处理器迭代路径，为满足AI算力需求， 手机SoC需持续推进AI引擎的迭代并提升NPU算力，从而令价值量提升。

另外在存储方面，华泰证券举例显示，在推理场景下，以一个100亿参数模型（FP16 精度）不考虑模型运算时的临时变量，总计需要18.6GB内存。而在今年8月，小米新发布的K60至尊版以及一加新发布的Ace2 Pro机型运行内存均已提升至24GB，为AI应用发展留足冗余。

而在电源方面也有望出现价值量提升。上述机构分析认为，不断运行的推理任务将使得设备耗电加快，拉动电池容量以及相应的电源管理芯片升级需求。

其中，对于快充芯片，一方面更大电池容量对快充速度要求会有所提升，另一方面手机AI性能增强有望协助手机进行快充自动调节管理，更好保障协调电池安全和整体性能。