“所有应用都值得用大模型重做一遍”的风刮了几个月后，所有终端也想要借助大模型来重塑竞争力。

华为成为手机行业中首个给出大模型具体落地时间表的厂商。近期，随着HarmonyOS 4.0接入盘古大模型能力，华为手机内置的语音助手小艺，成为首个具备AI大模型能力的智能助手，并将在8月下旬开放测试。

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按照上述进度，即将在下半年发布的华为Mate 60系列，也将顺利搭载大模型能力，并有望成为对抗苹果iPhone 15系列的一大卖点。

大模型之前，5G芯片，一度被外界视为华为对抗iPhone 15新品的秘密武器。根据网络爆料，华为5G手机有望在今年10月份回归。但与预期中的大模型能力相比，华为5G手机的推出时间，仍面临诸多不确定性。

目前，高通和联发科已经相继表态，称尚未获得美国政府批准向华为出售芯片组。即便华为5G手机回归消息成真，其竞争力也不容乐观，因为其更大概率将是联手中芯国际实现彻底的国产化替代方案，其代价则是在芯片制程上最多只能做到7nm水平，相比iPhone 15搭载的3nm，在技术迭代上差了两个时代。

与落后的5G芯片现状相比，在大模型上，眼下的华为却是实实在在领先了苹果一筹。

尽管苹果CEO库克同样将iPhone等硬件作为公司向外展示AI技术的载体，并认可人工智能掀起的巨大变革浪潮，但苹果对大模型的开发却显得颇为谨慎，按照库克的说法，“我们将继续在非常深思熟虑的基础上，在我们的产品中编织运用它。”

过去近十年间，国产手机厂商领导了两次大的产品变革：2016年开启的全面屏浪潮，一度将iPhone挤出中国市场前五；2019年开启的折叠屏浪潮，却尚未能撼动iPhone基础。

作为又一个新的产品变革机遇，大模型会是推动国产手机厂商走向大众化的“全面屏时刻”，还是囿于小众的“折叠屏困境”呢？

相比已经登录手机的ChatGPT、文心一言等第三方APP，直接内置在手机系统中的大模型产品，最直接的优势在于更强的隐私安全保障。

相比在云端处理数据的ChatGPT等APP，来自智能终端的本地化部署，可以最大程度消除用户对隐私泄露的担忧。

今年3月，ChatGPT就曾因为一个开源库的bug漏洞，造成了一个缓存问题，最终导致上亿ChatGPT付费版本——ChatGPT Plus用户的支付信息被泄露，包括姓名、电子邮件地址、信用卡号码的后四位数字和信用卡过期日期等。

受此影响，美国联邦贸易委员会还在7月份开始追查OpenAI是否违反消费者保护法，并要求OpenAI提供有关其处理个人数据、向用户提供不准确信息的可能性以及“对消费者造成损害（包括声誉损害）的风险”的大量记录。

借助手机端的本地化部署打消信息泄露担忧后，用户才能更放心大胆地将更多个人数据喂给大模型。这也就有了手机自带大模型产品的第二重优势，即打造真正的个性化私人助理。

除此之外，手机自带的大模型产品，还有着比ChatGPT们更加稳定的运行环境。

今年4月份，ChatGPT Plus被爆暂停付费，OpenAI给出的理由便是“需求量过大”，导致算力资源出现缺口。借助本地化部署，手机自带的大模型将大大削弱对云端算力资源的依赖程度，从而避免“宕机”事件的发生，甚至还可以做到在断网情况下，离线运行。

语音助手，成为一众手机厂商落地大模型能力的优先级入口。在大模型能力加持下，语音助手可以帮助用户自动生成文案、自动编写回复邮件、自动生成文章摘要、自动翻译……

甚至借助插件功能，大模型加持下的语音助手，还能完成跨APP的功能调用，如调动地图类应用、旅游类应用和天气类应用等，帮助用户制定一个出行计划或者预定餐厅等。

相比十多年前诞生的一批语音助手，大模型仿佛一针催化剂，直接带领Siri们进化到了2.0版本，并有望解决人语音助手屡屡被诟病为“人工智障”的难题。

ChatGPT问世后，微软CEO萨蒂亚·纳德拉曾吐槽道：“无论是Cortana、Alexa、Google Assistant还是Siri，这些语音助手笨得像块石头。”

据媒体爆料，苹果工程师希望将大模型与Siri结合，也是寄希望于推出更聪明的Siri。

在人工智能专家丁磊博士看来，造成上一代语音助手不智能的一大原因，在于其背后的技术体系不同。

Siri 1.0版本可以视为是决策式AI，主要工作是对已有数据“打标签”，对不同类别的数据做区别，干的主要是“判断是不是”和“区分是这个还是那个”的活儿。一旦外部请求超出既有标签库，语音助手就会回复“我回答不了”“我还在学习”等托底式回答，以延续对话。

Siri 2.0版本则是生成式AI，会在归纳分析已有的数据后，再“创作”出新的内容，实现“举一反三”的效果，在延续对话的同时，还能兼顾用户的使用体验。

对大模型登录手机上心的厂商，不只有华为和苹果。

国产手机厂商方面，小米是除华为之外对大模型最为重视的一家。今年4月份，小米正式组建大模型团队，规模达30余人，并表示有望在今年三季度将产品落地。

OPPO被爆出正在基于阿里大模型，打造手机端大模型产品。荣耀CEO赵明也频频对外表示，“未来将率先将大模型引入手机端。”

三星更是为了抢先在手机上搭载大模型产品，被爆出有考虑将其手机默认搜索引擎从谷歌更改为微软必应的计划。

为了尽可能挽回三星的出逃之心，谷歌一方面尝试对现有搜索引擎升级，加入大模型能力，另一方面，开始从系统底层融入大模型产品。

今年5月份，谷歌对外发布的新一代大模型PaLM 2中，就包括了一个最小参数级的壁虎（Gecko）方案。按照谷歌CEO皮查伊说法，“壁虎”将能够在手机上运行，且速度足够快。

今年下半年，谷歌旗下新款Pixel机型中，就将融入最新的PaLM2大模型壁虎版。Pixel一向是谷歌试验新安卓功能的前沿阵地。届时，无论国产手机厂商是否具备自研大模型的能力，将都可以直接从谷歌安卓系统中获取大模型加持的魔力。

除了来自系统开发商的努力外，芯片厂商也在为手机用上大模型操心。

联发科预计，今年10月发布的天玑9300，将支持大模型运行；高通则称，年内将能够支持参数达100亿的生成式AI模型在手机上运行。

据高通高管介绍，“100亿-150亿参数级别的模型可以覆盖绝大多数生成式AI的用例。如果终端已经可以支持这一参数级别，那么运算可全部在终端上进行，无需云端处理运算。届时手机会成为真正的个人助理。”

除此之外，在Meta推出开源大模型Llama 2之后，高通还进一步表示，将和Meta合作，在2024年推出 “手机版Llama 2”，帮助客户构建智能虚拟助手、生产力应用、内容创作工具和娱乐等用例。

相比云端千卡、万卡并行的集群服务器算力，智能手机本地化部署的优势反过来却成了束缚算力扩张的劣势。

Meta开源的Llama大模型最小版本也有70亿参数，以目前智能手机的配置，完全无法在现有内存中顺畅运行，只能部分放在手机闪存中运行，但这也导致了大模型反应速度缓慢。

此前在开源社区上，有开发者将Llama大模型移植到了手机上，但等待一次反馈的过程，最长要等上十分钟以上。

为了提升反馈效率，在补强芯片、内存等硬件配置之余，开发商开始给手机端大模型进行瘦身计划，包括但不限于剪枝、量化、蒸馏等手段，目的是在尽可能少地减损精度的前提下，降低手机端大模型所需的资源和能耗：剪枝，即将模型中对精度影响非常小的参数裁剪掉；量化，是使用更低精度的数据类型进行推理；蒸馏，则是从复杂的模型中，提取出效果相近但更加简单的模型。

但在高达万亿参数的GPT-4仍然无法解决大模型胡说八道情况下，瘦身后主动降低精度、参数量只有GPT-4百分之一的手机端大模型，如何减少虚假内容的生成，则要打上一个问号。

丁磊博士表示，ChatGPT等大模型产品，生成的内容仍存在很多的错误和逻辑不清的情况，部分场景下无法精确到执行层面被直接应用。

如果手机端大模型帮助用户制定的出行计划或者预定餐厅信息，频频出错，势必直接影响到用户的使用频率。这方面，ChatGPT已经是前车之鉴。

在连续增长半年后，第三方网站SimilarWeb监测数据显示，今年6月份，ChatGPT的网站与移动客户端的全球流量环比下降9.7%，这是自2022年11月30日发布以来，ChatGPT首次出现流量负增长。

在前OpenAI科学家肯尼斯·斯坦利看来，当下的大模型产品还没有进化到iPhone时刻。“生成式人工智能无疑已经席卷了世界，的确一些人每天都在使用它，但我认为我们仍然处于探索阶段，正在弄清楚我们如何个体地使用它。如果我们都找到了一个非常强烈的理由去随时使用它，那应该将会是iPhone时刻。”