今日凌晨，高通在發布會上推出了三款面向手機和PC領域的旗艦芯片。這些新產品在性能、能效以及AI能力方面均有顯著提升，引發行業廣泛關注。發布前夕，高通產品市場高級總監馬曉民與高通高級副總裁兼手機業務總經理Chris Patrick接受了深入訪談，就手機芯片端側AI的發展方向及關鍵技術進行了詳細探討。
當前，AI模型正朝著更復雜、更多模態的方向快速迭代，這對手機端側AI芯片提出了更高要求。Patrick表示，高通在AI領域擁有超過20年的研究經驗，與學術界保持緊密合作，確保技術始終緊跟前沿。每一代NPU的設計都充分考慮未來模型和AI技術的需求，以實現更好的適配性。
高通致力于構建分布式AI生態系統，讓各類智能設備基于驍龍平臺充分發揮AI能力。其AI引擎采用異構計算架構，包含多個組成部分，合作伙伴可根據需求自由選擇模塊，加速AI應用的開發。這種靈活性為應對AI技術的快速變化提供了有力支持。
面對AI領域的激烈競爭，各大廠商紛紛調整策略。蘋果在GPU中集成神經網絡處理器，Arm為CPU引入SME2技術，高通和聯發科則圍繞AI進行芯片迭代。馬曉民指出，近年來手機端側AI呈現出從單一大語言模型向多模態大模型轉變的趨勢。無論模型如何變化，端側AI體驗的核心始終圍繞五個關鍵點：生成速度、功耗控制、數據安全、內存效率和輸出準確性。
盡管今年各家芯片廠商都強調提升端側AI能力，但普通消費者對手機端側AI的應用仍不夠廣泛。云端模型如豆包、ChatGPT、Gemini等依然占據主流。Patrick認為，消費者對AI體驗的期待不斷提高，云端在推理模型應用上具有優勢。然而，模型優化和量化技術的進步，使得小模型也能達到良好效果。未來，AI將更多采用混合模式，邊緣小模型負責快速響應，云端大模型處理復雜任務。
高通今年的重點就是提升邊緣側設備對模型的利用效率。邊緣側的優勢在于可即時獲取端側數據，使AI能夠更好地規劃日程、根據語境提供主動服務。馬曉民補充道，消費者更期待私人化AI助理，而非簡單的AI生圖、生文功能。AI應能學習手機數據，提供低功耗的“Always on”體驗，這才是關鍵所在。
在端側AI能力提升的背后，高通對發展路徑有著清晰規劃。一方面，從用戶需求出發，尋找解決方案；另一方面，緊跟AI技術迭代，確保能力擴展靈活、技術前沿。如今，所有手機芯片廠商都在全力投入AI領域，AI與手機性能、影像、通信、游戲等功能的融合日益深入。AI手機之戰已進入比拼體驗的階段，而手機芯片無疑是底層最核心的技術支撐。
