过去几个月，“大模型塞进终端”成为消费电子行业上下游的默契共识。
高通、AMD、英特尔等上游芯片厂商纷纷喊出混合AI、终端AI、AI计算等概念，力求向外界讲述终端AI的想象力华为、小米、vivo等手机厂商纷纷将“大模型”转移到智能手机上，展示了智能助手、AI地图等应用场景以联想为代表的PC厂商也借此机会讲述了一个新的故事......AI电脑
相较于几年前围绕NPU的“小打大战”，生成式AI无疑让整个消费电子行业看到了曙光：在全民讨论大模型的大环境下，AI与终端的融合被视为新的创新锚，将带动产业链的共振。
有人甚至断言，这将是消费电子产品的下一个“春天”。
不可否认，消费电子行业已经走到了十字路口，拥抱生成式人工智能是唯一的选择。 但“大模式”对消费电子的影响有多大，能否改变市场长期低迷的现状？目前，仍有许多问题没有得到解答。
AMD与IDC联合发布的《Device AI： AI Laptops Trigger： Scenario Change》无意中写下了笔记本电脑市场的症结所在：“用户可以更长时间地使用同一台设备，而无需升级或更换，市场的增长速度将放缓。 ”
这样的结论不仅适用于笔记本电脑，整个消费电子行业都陷入了低迷。
首先是PC市场。
根据IDC等市场调研机构的统计，PC市场的疲软已经持续了十几年。 2024年，全球PC出货量为3台约524亿台，同比增长16%，然后进入了七八年的低迷期，直到2024年左右，对远程办公的需求短暂刺激了PC销量的增长。 在刚刚结束的2024年第三季度，全球PC出货量约为6820万台，同比下降7台6%，亟需新要素刺激消费。
智能手机市场也发生了同样的事情。
注：2023 年出货量为 IDC 估计值）。
虽然不同研究机构的口径各不相同，但普遍认为出货量高峰是在2024年左右，之后市场开始进入下行周期。 由于5G等新技术的出现，全球智能手机出货量在2024年短暂回升，但持续时间不长。 根据IDC的统计报告，2024年全球智能手机出货量将同比下降113%，预计 2023 年的出货量将比 2022 年下降 4%7、将创下10年来销售额新低。
智能音箱、VR等新品类的表现也不理想。
经历过“千盒大战”的智能音箱，并没有像预期的那样进入市场爆发期。 以中国市场为例，路途科技研报显示，2024年第三季度，中国智能音箱市场全渠道销量为481万台，同比下降16%，距离预期的爆发越来越远。 至于VR眼镜，2024年第二季度全球销量仅为144万台，同比下降37%，仍处于市场酝酿阶段，远未显示出成为爆款的潜力。
消费电子市场的低迷不仅影响了终端厂商，也影响了整个上下游产业链的业绩。
高通 2023 财年的收入为 35820亿美元，同比下降19%;根据AMD2024年第三季度财报，PC业务部门营收暴跌40%;英特尔第三季度营收为14158亿美元，同比下降8%，净利润同比下降71%。
处于产业链中游的企业也不容乐观。 已接获华为Mate 60系列订单的欧菲光，2024年前三季度营收仍为0下降05%;环旭电子，一只“水果链”概念股，2024年前三季度营收43057亿元，同比减少1307%……
也就是说，消费电子行业上下游对生成式AI的追求并不简单，本质上是希望借助大模型的卖点来刺激新的增长。 备受瞩目的大型模型，承载着消费电子市场走出寒冬的希望。
正如天丰**所说：“每一轮消费电子景气周期主要由技术进步带来的新需求驱动，随着各大型号的陆续发布，消费电子产品的用户体验有望在AI赋能下被重新定义，加速下游消费电子行业的复苏节奏。 ”
大多数消费者属于情感与理性纠缠的矛盾，当钱包充裕时，他们愿意为一种新的颜色买单，而当收入预期不容乐观时，即使是5G这样的新技术也无法在平静的消费者心中掀起太大的波澜。
现在产业链上下游需要回答的问题是：大模型的技术浪潮来了，能不能带来一个让消费者感性压倒理性的“杀手级应用”？
第一个回答这个问题的是智能手机制造商。
华为在八月的HarmonyOS 40在发布会上，官方宣布了原本局限于语音交互的智能助手的升级，原本仅限于语音交互的手机助手，不仅支持用户与自然语言进行交互，还帮助用户输出小作文、**等内容。
短短两个月时间，小米、vivo、三星、OPPO、荣耀等厂商陆续公布了自研大机型的进展和特点。 除了为语音助手提供大模型外，它还提供了拍摄增强、检索和消除路人等应用。
就连以新概念“保守”著称的苹果，也在财报中证实，正在布局AI和大模型：“我们将AI和机器习视为基本的核心技术，几乎嵌入到我们制造的每一款产品中，从今年秋天开始，iPhone将具备实时转录语音邮件的能力， 我们将继续投资和创新。 ”
当然，这个过程离不开芯片厂商的身影。
在2023中国国际服务交易会上，高通进行了Stable Diffusion的终端侧演示，可以在不到15秒的时间内在手机上完成一系列推理，并根据用户输入的文本需求生成512 512像素的图像。
联发科也及时向**透露，目前正在与终端客户讨论AI大模型嵌入相关解决方案，下一代旗舰芯片将集成最新的APU，为终端设备带来更强大的AI能力，打造类似ChatGPT的服务体验。
与终端厂商不同，芯片厂商也在与中游合作伙伴合作，探索更轻量化、更专注的落地场景。 例如，高通与慧鲤科技联合推出的“**扩展”功能，可以完成通过AI拍摄的周边景观，打造广角效果联发科贴近中国消费者的习，展示了快速生成模因的“文盛趣味地图”功能。
从普通消费者的角度来看，终端AI的布局如火如荼，但在“喧嚣”的背后，那些贴有AI标签的终端并没有给出引人注目的创新。 无论是专注于自然语言交互的智能助手，还是内容生成、处理等生成式AI的典型应用，恐怕都不是用户换手机的理由：如果大模型应用能满足需求，何必花上千块钱买新产品
如果想要激发用户的消费欲望，仅仅把大模型塞进终端是不够的。 如果没有真正的杀手级应用，所谓的生成式AI浪潮很可能会像5G一样，在一定程度上拉动销售，但无法创造新一轮的商业周期。
早在2024年，在iPhone 4S发布前夕，网景联合创始人马克·安德森就提出了“软件正在吞噬整个世界”的观点，认为“计算机和互联网革命是以软件为基础的，软件不仅在定义整个世界，更在重构整个世界。 ”
按照这个逻辑，生成式AI可以说是最符合“软件吞噬世界”的创新，以至于有人承认ChatGPT和电脑、互联网一样，是一个超级工具。 问题是，在一个由大模型统治的世界中，终端将扮演什么角色？
在互联网和移动互联网时代，入口这个词经常被提及，是用户获取信息、解决问题的第一联系点。 当越来越多的大模型开始构建自己的“应用中心”，不断降低应用开发的门槛，再加上对话式的交互，似乎正在从简单的技术赋能转向平台生态的入口卡位。
也许在相当长的一段时间里，大型模型的“入口理论”只是一个假设。 但是，对于AI转型的终端来说，有必要想清楚自己的定位：与大模型厂商对抗和合作，怀疑自己是否会成为被大模型吞噬的对象
其中一个更流行的想法是在设备端构建一个大型模型。
目前主流的大模型主要部署在云端，需要经过终端接收信号、云计算、信息传输、终端发送结果等过程，存在两个已知问题：一是数据传出端会影响传输速度，二是潜在的数据和隐私安全。
最常被引用的例子是三星的数据泄露事件，一名员工在使用 ChatGPT 时将数据上传到云端，导致机密数据泄露。 如果大模型的数据、推理、训练、运行都部署在终端上，不仅解决了网络传输带来的延迟，还省去了上传数据到云端的需要，避免了隐私泄露的风险。
不过，目前设备端普遍采用10亿、20亿参数规模的“小模型”，或许在高通、AMD等芯片厂商的努力下，设备端可以运行超过100亿参数的大模型，仍然面临用户隐私的平衡， 计算能力和功耗。在大多数消费者的期望中，体验永远是第一位的，其次是隐私、安全和其他问题。
另一种流行的思维方式是设备和云部署的结合。
根据高通在《混合AI是AI的未来》中的说法：在以终端为中心的混合AI架构中，终端将充当锚点，云端将只用于卸载和处理终端无法完全执行的任务，大部分处理工作将在终端通过运行不太复杂的推理来完成。
荣耀CEO赵明、联想CEO杨元庆、vivo副总裁周都表示支持端云结合，不排除除了自研大模外，还与外部主流大模合作的可能，但目前还没有相应的产品或应用。
借用元智能联合创始人罗轩的猜想：“未来，一个拥有140亿个参数的大模型将作为OS（操作系统）的'引擎'运行在手机上，而云端将运行一个比GPT-4更大的模型，作为整个下一代互联网的基础。 两者将协同工作，就像当前的本地软件和互联网一样。 ”
无论哪种思维方式会占据主流，都揭示了一个事实，即终端厂商或许相信AI的趋势，但现阶段如何整合大模型和终端，还没有想好，也没有明确的路径。 不过，对于高通、英特尔、AMD等芯片厂商来说，只要终端AI的普及度不下降，未来两到三年的芯片销量是有保障的。
曾经有一位**问任正非，我们怎么能在高科技领域“抢”一席之地？任正飞答：首先，不要有“抢占”的概念，一抢就冒泡。
回到终端AI的话题，急于在营销层面抢占“AI终端”的概念，极端夸大所谓的AI表现，可能不是一个好的选择。 人工智能能否带动消费电子销售增长的关键在于，如何将生成式人工智能部署到设备上，并将其融入到用户的日常使用中，从而带来新的生产力和增量价值。