端侧AI崛起：大模型与终端设备融合，高性能芯片成关键支撑

今日科技发展迅猛，端侧AI的兴盛成为了众多科技爱好者关注的中心。在这其中，高通扮演了至关重要的角色。其众多技术和合作关系，直接影响到端侧AI未来的发展趋势。这是一个值得深入研究和探讨的热点领域。

了解端侧AI现状

2024年到来，端侧AI技术迎来集中爆发的时期。在个人电脑、手机、汽车等消费电子产品中，不断与大模型技术融合，创造出全新的AI硬件。以OpenAI、智谱、腾讯混元等为首的模型厂商，他们意识到了大模型在端侧应用的价值与局限，因此推出了更小巧、性能更强的模型版本。这一现象表明，端侧AI已经成为行业发展的一大关键方向，市场对高性能、小型化模型的需求日益增长。比如在手机领域，用户期望在享受手机各种功能时，能够迅速高效地调动AI性能，这种需求不断推动着端侧AI技术的持续进步。

这一阶段的发展固然充满挑战，硬件与软件的适配、性能的优化问题尤为突出。以智能设备为例，硬件规格各异，要让大模型在这些设备上流畅运行，必须进行专门的性能调整。

高通骁龙芯片的重要性

高性能芯片是推动端侧AI持续发展的关键动力。以骁龙8至尊版为例，其NPU性能较上代大幅提升了45%。这一显著提升具有深远影响，强大的性能使得芯片能并行处理多个AI任务，从而让更多依赖大模型的AI应用在端侧部署成为可能。芯片性能的增强，为端侧AI应用在设备上的顺畅运行提供了坚实的硬件支持。就好比在城市中，众多智能交通管理系统需要在体积有限的智能终端上运行，这就需要高性能芯片来满足其复杂的数据分析和处理需求。

高性能芯片的引入，同样推动了产业内部的竞争与革新。一旦某家芯片制造商推出了高性能产品，其他制造商便会纷纷努力跟进，这促使整个行业的发展步伐加快。随之而来的是，性能卓越且价格低廉的产品将逐渐增多。

高通为开发者提供的支持

AI开发者对于端侧AI的兴盛至关重要。高通为开发者们精心准备了高效的开发工具，比如AI软件栈和AIHub。这些工具极大地方便了开发者的工作。高通还与腾讯的混元和智谱AI达成了合作。这种合作让模型厂商能更充分地发挥高通硬件的算力，使得开发者能够轻松地将AI模型融入应用。这一点在实际应用中十分明显：一家小型开发公司若没有这些高效工具和合作支持，在端侧AI应用开发上难以快速取得进展；而有了这些支持，开发时间将大大缩短。

开发者们依靠这些工具和合作伙伴关系，致力于打造更优质的端侧AI体验。他们能借助高通提供的软硬件资源，快速进行软件优化。这样一来，AI应用便能在各种场景中展现出出色的表现。

智谱GLM-4V的端侧表现

骁龙峰会上提供的数据显示，智谱GLM-4V端侧视觉大模型借助骁龙8至尊版处理器和高通AI软件栈的优化，能够在终端设备上以每秒超过70个token的速度高效运行。这一速度证明了高通在软硬件支持方面的成效显著。在时间和效率方面，这样的运行速度能够显著减少用户在执行图像识别、视觉翻译等视觉AI操作时所需的时间。

在不同场景的应用中，比如图像识别，若速度更快、精度更高，将显著提升用户体验。在博物馆，观众用手机识别文物时，无需漫长等待即可获得结果，这一切都依赖于芯片和模型的运行速度。

端侧AI在不同品类上的体现

观察端侧AI的聚焦领域，主要涉及个人移动设备，比如AI手机、AI个人电脑，以及智能汽车等。在这些设备上，提升产品性能并不仅仅是硬件的强大。以AI手机为例，拥有强大的移动计算硬件只是基础。制造商和开发者还需投入大量精力进行软件开发。比如，优化软件算法，以便AI更深入地理解用户的使用习惯。同理，在智能汽车领域，强大的计算芯片之外，还需进行复杂的软件调试，以确保安全并提升驾驶体验。

在不同地区，各个消费群体的需求对端侧AI产品各有侧重。以大城市年轻人为例，他们对AI手机的性能和独特功能有着更高的期待；而在中小城市，商务人士可能更看重AIPC在办公场合的高效运用。

高通对端侧AI产业的全面推动

大模型标志着端侧AI潮流的起始，而计算硬件则是AI在终端实现应用的核心。高通在源头为端侧AI的兴盛做出了贡献。借助骁龙的软硬件生态系统，高通为开发者提供了支持。这有助于开发者更好地运用大模型技术，从而推动AI产品和应用的蓬勃发展。高通的努力推动了各种消费电子产品的快速进步。例如，汽车在融入端侧AI技术后，正朝着更智能的驾驶和更舒适的乘坐体验不断改进。

高通在推动端侧AI产业迈向更高的商业价值。大家认为，高通在研发低功耗端侧AI芯片方面，又将实现哪些突破？期待你们的评论、点赞和分享。

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