联发科猛攻AI 端侧AI芯片大角逐

21世纪经济报道记者倪玉清深圳报道。

目前，生成式人工智能正在不可阻挡地重塑产业生态，分化新一代。

有人认为在Transformer模型出现之前，它可以被称为AI的“史前时代”；如果我们回顾2024年，它可能是端侧AI的分水岭。从芯片龙头到手机厂商再到应用开发，AI已经成为产业链中的绝对主题。

其中，移动端的AI芯片开启了新的角力场，底层芯片厂商在今年加快了迭代步伐，放量更大。

5月7日，联发科技举办了2024年编辑开发者大会（MDDC 2024）。

值得注意的是，这是联发科首次举办开发者大会，聚焦AI和生态建设。

会上，联发科不仅发布了“9300+”旗舰5G生成式人工智能移动芯片，还启动了“AI先锋计划”并推出了AI开发套件，积极与产业链合作。目前，联发科已与谷歌、Meta、百度、百川智能等大机型达成合作，天玑移动芯片将支持更多大机型，包括阿里云依桐钱文、万物联等。

3月18日，另一家芯片领导者高通发布了第三代骁龙8s移动平台，该平台支持多种人工智能模型，包括baichen-7b、Gemini Nano、Llama 2和Zhipu ChatGLM。与此同时，高通还推出了人工智能中枢开发套件。

可以看出，手机芯片制造商在生成式人工智能战场的竞争已经开始。随着苹果公布人工智能计划，移动端的人工智能叙事和竞争将进入一个新阶段。张萌出什么事了

手机AI芯片之战

随着生成式人工智能的渗透，芯片制造商的竞争早已不局限于硬件。除了芯片平台之外，厂商还必须加强开发者生态、软件解决方案，甚至与产业链共同定义新标准，才能在新的领域站稳脚跟，争取更多话语权。

目前，在安卓手机制造商中，联发科和高通是两家领先公司，人工智能被视为新的增长点。

如今，在联发科继续向高端突破的同时，它正在强攻AI以开辟一条新的道路。

首先来看芯片层面，联发科的天玑9300+旗舰芯片。据介绍，天玑9300+采用全核CPU架构。八核CPU包括四个最高频率为3.4 GHz的Cortex-X4超级核心和四个主频为2.0GHz的Cortex-A720核心，面向高端手机用户，提升游戏体验。

在支持生成式人工智能的能力上，天玑9300+率先支持端侧AI推测解码加速技术，同时还支持天玑Alora Fusion 2.0技术。加上支持主流生成式人工智能模式，该芯片可以提供终端侧生成式人工智能多模式体验，如文本、图像和音乐。

相比之下，高通推出的第三代骁龙8移动平台也专注于终端人工智能，支持多模态通用人工智能模型，并支持运行具有130亿参数的大型模型，而骁龙8s移动平台进一步覆盖中端市场。整体而言，在中高端手机市场，高通和联发科都在加速布局，发布节奏也越来越近。

另一方面，除了芯片算力之外，开发者生态也引起了业内更多的关注，因为AI创新需要第三方应用开发者的参与。此前，高通的人工智能中心是建立开发者生态的一种尝试。

此次，联发科联合阿里云、百川智能、传音、万有物联、OPPO、荣耀、vivo、小米共同发起“天玑AI先锋计划”，帮助开发者在搭载天玑芯片的终端设备上进行创新。同时还推出了“天玑AI开发套件”，可以帮助开发者加速大型模型的终端部署，优化开发流程，改善开发环境。

联发科无线通信事业部副总经理李延吉在接受媒体采访时表示:“先锋计划是与有指标并开始引入生成式人工智能的应用开发商一起推动生态向前发展。AI先锋计划由两部分组成。第一部分是我们与一些模型和原始设备制造商有关联。此外，与所有APP开发者一起，在这样的硬件基础上，探索如何开发新的应用。”

21世纪经济报道记者在会场观察到，虽然处于端侧AI的初级阶段，但大型模型厂商和APP应用厂商已经与芯片厂商展开直接合作。正如百川智能创始人兼首席执行官王小川在会上所说，当我是搜狗时，我从来没有见过芯片公司，但我做了一个大模型后，我必须看到它。

因此，在现场，除了手机企业的展台外，APP企业与大型模特的合作案例也占据了展会的C位。例如，在MediaTek芯片的基础上，Tik Tok结合自己的端SDXL-Lightning型号提供高质量的图片。运行命令窗口怎么打开

这是应用程序、大型模型和芯片之间直接紧密合作的典型案例。可以说，生成式人工智能时代的移动生态正在酝酿新的合作模式，计算能力的分配和调用也正在重构。芯片对AI体验的影响进一步加强，AI应用也对芯片提出了更高的要求，考验着芯片厂商在生态协同和算力优化方面的全方位能力。

移动生态的变化

可以预见的是，生成式人工智能正在重塑移动生态的新格局。芯片厂商与手机品牌、手机应用和大机型厂商之间的关系正面临新的变化和机遇。

一方面，目前不仅芯片厂商在组合大机型，手机企业也推出了端到端大机型，互联网巨头也已经推出了一系列大机型产品。当云模式和终端模式集成到手机中时，各大主体之间是否存在竞争关系？生成式人工智能会孕育出什么样的杀手级应用？这些话题都是大家关注的焦点。

首先，在谈到产业链各环节之间的关系时，联发科无线通信事业部生态发展高级总监张莉表示:“生成式人工智能必须是一个开放的生态。闭环或封闭的解决方案可能无法适应生成式人工智能的情况，因为知道创新出现在哪里是最大的问题。我们希望与大模型的合作可以创造一个生态土壤，手机制造商可以找到创新的用户体验。所以，我们希望这是一个把蛋糕做大的过程。在生成式人工智能到来之际，无论是开发者、芯片制造商还是手机制造商都面临着一个巨大的市场，这应该是三方的最大公约数。”

会上，联发科与Counterpoint联合发布了《生成式AI手机行业白皮书》。白皮书预测，生成式人工智能手机将在未来几年保持快速增长，生成式人工智能手机的存量规模将在2027年超过10亿部，有助于实现生成式人工智能技术的普遍效益。黑超特警组2

面对不断增长的市场，无论是手机厂商还是应用厂商都在寻求创新路线。张莉还指出:“如果涉及芯片层面的技术创新，厂商肯定会选择优先与芯片企业合作，从而抹平不同车型和品牌之间的技术差异。越来越多的人将探索如何利用移动平台的技术从芯片底层创造创新的用户体验。未来，生成式人工智能和芯片密切相关。”

其次，对于杀手级应用，联发科董事、总经理兼首席运营官陈冠周表示:“黑仔应用将在两年内出现，无论是云还是终端，谁先出现都无所谓。联发科正在思考如何更早地在终端上推出杀手级应用。一方面，标准化、记忆等方面非常复杂；在优化的第二个方面，端侧的计算能力小于云侧。首先，需要进行模型优化。比如专家系统如何根据各行各业进行优化，如何与产业链上下游进行优化，标准化和优化同样重要。”

另一方面，在引进生成式人工智能的过程中，仍然存在挑战。最大的问题是为什么需要端侧AI。联发科无线通信部技术规划总监李认为，在终端方面有几个必要条件，比如隐私保护。一些数据用户不想上云，不想使用端端大模型。即使在没有网络的情况下，大模型也可以快速回答和互动。此外，手机本来就是多模态的，有声音和图像。这种交互是最自然的，所以端侧非常适合GAI（通用人工智能）。

但是，在具体落地中存在诸多问题。李延吉说:“事实上，大型模型制造商非常渴望在末端高效运行大型模型。基本上有两类问题:一类是运行是否高效，功耗是多少，或者速度是否足够快；第二是它的内存占用可能过高，我们都有相应的解决方案。”

多位开发者告诉21世纪经济报道记者，末端有一个大型号的7B，安装在手机这样的小设备中是一个很大的挑战。而且，头部应用倾向于使用自己的大型模型，在本地加载所有大型模型是不现实的。未来，端云协同将是趋势。

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