提及“AI手機(jī)”，多數(shù)消費(fèi)者仍覺這一概念遙不可及。盡管自手機(jī)廠商首次推出“AI手機(jī)”已七年之久，但“AI”并未成為手機(jī)市場的主要驅(qū)動力。相比之下，較晚問世的“折疊屏”卻更受用戶青睞，甚至撐起了安卓手機(jī)的高端市場。那么，為何這一在國際科技大廠間競相追逐，甚至助力英偉達(dá)和微軟市值突破3萬億美元的新技術(shù)，在手機(jī)上卻顯得力不從心呢？

究其根本，問題在于“AI手機(jī)”并未帶來肉眼可見的形態(tài)變化。AI的提升主要體現(xiàn)在功能層面，其底層驅(qū)動力則是手機(jī)內(nèi)那顆小小的“芯片”。

回顧智能手機(jī)與AI的首次結(jié)合，可追溯到2017年9月。當(dāng)月，華為推出了麒麟970芯片，這是全球首款內(nèi)置獨(dú)立NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元）的智能手機(jī)AI計算平臺。而同一時期，蘋果發(fā)布的iPhone X也搭載了具備“AI能力”的A11芯片，盡管這一點(diǎn)在當(dāng)時并未引起太多關(guān)注。

七年過去，盡管AI技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于手機(jī)芯片中，但當(dāng)時的NPU單元更多地是為日常功能提供加速計算，而非處理重度負(fù)載的“AI任務(wù)”。聯(lián)發(fā)科技的高管表示，用戶能感知到的AI能力主要體現(xiàn)在手機(jī)攝影的各類功能上，如圖像采集、視頻顯示以及動態(tài)范圍、智能降噪的優(yōu)化等。

然而，這些都是早期的“分析式AI”，與如今熱議的“生成式AI”大相徑庭。生成式AI通過深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析，能夠創(chuàng)造出全新的內(nèi)容，如文本、圖像和音頻，不僅能模仿現(xiàn)有數(shù)據(jù)模式，還能進(jìn)行創(chuàng)新。

AI能力的變化背后，是芯片算力的提升。早期的NPU單元和手機(jī)芯片算力有限，無法運(yùn)行生成式AI。但近兩年，AI芯片更加強(qiáng)調(diào)在AI方面的獨(dú)當(dāng)一面能力。例如，蘋果最新發(fā)布的A18 Pro芯片，其神經(jīng)引擎算力是前代的58倍。

聯(lián)發(fā)科最新發(fā)布的天璣9400也在AI能力上進(jìn)行了增強(qiáng)，搭載了全新的第八代AI處理器NPU 890。這使得手機(jī)能夠擁有更多的AI應(yīng)用場景，如更智能的語音助手和本地的推理運(yùn)算等。

由此可見，更好用、更全能的AI并非不存在，而是過去只能通過云端算力或工作站滿足。未來“AI手機(jī)”的競爭，與其說是拼想法，不如說是拼芯片。對于終端廠商來說，部署云端算力不僅成本高昂，且難以被消費(fèi)者接受。因此，AI功能的“端側(cè)移植”勢在必行。

這一趨勢不僅出現(xiàn)在“AI手機(jī)”中，也早已在“AI PC”中顯現(xiàn)。未來幾年，無論是蘋果、聯(lián)發(fā)科、高通還是其他手機(jī)芯片廠商，其芯片的迭代重點(diǎn)都將納入“AI算力”，通過算力或硬件層面的領(lǐng)先部署，為應(yīng)用層面的更多可能性提供支撐。