# スマートフォンメーカーがAI大モデルの競争に参入、技術革新かそれとも追随の炒作か？現在のビジネス環境では、一見華やかな「チャンス」がしばしば人々を束縛する枷鎖となる。最近、世界的な半導体大手クアルコムがカリフォルニア州で約1258人をリストラする計画を立てています。この人事の波は12月13日に勃発する見込みです。クアルコムの前四半期の財務報告は、この"リストラの嵐"を示唆しています。財務構造から見ると、スマートフォン用チップはクアルコムの主要な収入源であり、全体の半分以上を占めていますが、第3四半期の収入は前年同期比で21.6%減少しました。スマートフォン市場の飽和状態は、上流のサプライチェーン大手に静かに影響を与えています。2019年以降、5G駆動のスマートフォンの交換ブームは約4年間続いています。しかし、2022年には、世界のスマートフォン交換周期が史上最長の43ヶ月に達しました。過去5年間、スマートフォン業界は革新の突破口を模索してきました。しかし、市場のリーダーでさえ驚くべき新機能を発表するのが難しいとき、他のメーカーが市場の地位を維持するのはさらに困難です。ますます多くの消費者が新しいスマートフォンの価値に疑問を抱き始めています。専門家は、ソフトウェア、特にAI分野の大規模モデルが本当の突破口になる可能性があると指摘しています。現在、これらの潜在能力を最大限に活用する方法はまだ明らかではありませんが、国内のスマートフォン大手はAI大規模モデルに目を向け、新しい戦場を切り開こうとしています。## スマートフォン大手の大規模モデル競争国内のスマートフォンメーカーは大規模モデルの熱潮を追い求めている。小米は年次発表会で自社開発のAI大モデルを発表し、C-EvalとCMMLUの二つのテストプラットフォームで優れた成績を収めました。この13億パラメータの大モデルはスマートフォンで動作しており、特定のシーンでは60億パラメータのクラウドモデルと肩を並べることも可能です。ファーウェイはHarmonyOS 4が「パンゴ大モデル」を統合し、より高いレベルのシステム統合を実現すると発表しました。OPPOは最近、AndesGPT大モデル技術に基づく「小布助手」の公開テストを行いました。AndesGPTは、ハイブリッドクラウドアーキテクチャに基づく高級生成型大言語モデルであり、複数の権威ある評価ランキングで優れたパフォーマンスを示しています。vivoは11月1日の開発者会議で、自社開発のAI大モデルと新しいオペレーティングシステムを発表する予定です。vivoは、10億、100億、1000億の3つのパラメータレベルをカバーするAI大モデルのマトリックスを構築し、多様なアプリケーションシナリオのニーズに応えることを目指しています。各大ブランドはAI大モデル分野に次々と参入し、高級市場でより競争力のあるイメージを構築しようとしています。業界関係者は、AI機能を強調することで高級製品へのユーザーの需要を刺激し、製品価格の上昇を促し、ブランドにより高い利益をもたらすことができると考えています。今後2年間でAIスマートフォンの革新が大爆発する可能性があります。## 大規模モデルのモバイル端末競争、経路が徐々に統一される製造業者はスマートフォンで大規模モデルを簡単に実行できると宣伝していますが、実際の操作では多くの課題に直面しています。大規模モデルはスマートフォンのハードウェアに対して高い要求を持ち、特にプロセッサとメモリが重要です。過度に大きなモデルはスマートフォンの性能を低下させたり、フリーズさせたりする可能性があります。さらに、生成速度、消費電力、熱放散も考慮すべき重要な要素です。したがって、業界の焦点はエッジクラウド協調に置かれています。メディアテックはOPPOやvivoなどのメーカーと協力し、エッジ側での大規模モデルの軽量化展開ソリューションを共同で開発しています。エッジ側の大規模モデルは、より迅速な応答速度とより良いデータセキュリティを提供できます。しかし、モバイル端末だけではすべての問題を解決することはできません。ほとんどのメーカーは、問題の複雑さに基づいて、ローカルで処理するかクラウドに移行するかを決定するエッジとクラウドの組み合わせ戦略を採用しています。この方法はコストを効果的に節約し、同時に計算能力、性能、エネルギー消費、プライバシー保護など、ユーザーの多くのニーズを満たすことができます。## メーカーが追随すべき潜在的な課題スマートフォンメーカーはAI大モデルの応用を積極的に探求していますが、依然として多くの課題に直面しています：1. "大モデル"の定義が曖昧です。モバイル端末のモデルパラメータ数は本当の大モデルとは大きく異なり、"大モデル"と呼ぶべきか疑問です。2. 技術的圧縮は性能に影響を与える可能性があります。携帯電話に対応するために、メーカーはモデルを大幅に圧縮せざるを得ず、その深層学習能力に影響を及ぼす可能性があります。3. アプリケーションシーンが単一である。現在、スマートフォンメーカーはAI大モデルの適用を音声アシスタントに過度に集中させているようで、実際にユーザーのニーズを満たしているかは疑問である。4. 革新的価値は限られている。新しいAI大モデルがシステムに登場したにもかかわらず、既存の音声アシスタントと比較して、コア機能には大きな進展は見られない。総じて、AI大モデルがスマートフォン分野で本格的に普及するにはまだ時間がかかります。現在の様々な努力は、探求の始まりに過ぎません。スマートフォンメーカーは、技術革新と実際の応用の間でバランスを見つけ、ユーザーに真の価値を創造する必要があり、単に技術のトレンドを追いかけるのではありません。
AI大規模モデルがスマートフォン業界の新たな戦場に。メーカーが追随する中、革新の壁を突破できるか。
スマートフォンメーカーがAI大モデルの競争に参入、技術革新かそれとも追随の炒作か？
現在のビジネス環境では、一見華やかな「チャンス」がしばしば人々を束縛する枷鎖となる。
最近、世界的な半導体大手クアルコムがカリフォルニア州で約1258人をリストラする計画を立てています。この人事の波は12月13日に勃発する見込みです。クアルコムの前四半期の財務報告は、この"リストラの嵐"を示唆しています。財務構造から見ると、スマートフォン用チップはクアルコムの主要な収入源であり、全体の半分以上を占めていますが、第3四半期の収入は前年同期比で21.6%減少しました。スマートフォン市場の飽和状態は、上流のサプライチェーン大手に静かに影響を与えています。
2019年以降、5G駆動のスマートフォンの交換ブームは約4年間続いています。しかし、2022年には、世界のスマートフォン交換周期が史上最長の43ヶ月に達しました。過去5年間、スマートフォン業界は革新の突破口を模索してきました。しかし、市場のリーダーでさえ驚くべき新機能を発表するのが難しいとき、他のメーカーが市場の地位を維持するのはさらに困難です。ますます多くの消費者が新しいスマートフォンの価値に疑問を抱き始めています。
専門家は、ソフトウェア、特にAI分野の大規模モデルが本当の突破口になる可能性があると指摘しています。現在、これらの潜在能力を最大限に活用する方法はまだ明らかではありませんが、国内のスマートフォン大手はAI大規模モデルに目を向け、新しい戦場を切り開こうとしています。
スマートフォン大手の大規模モデル競争
国内のスマートフォンメーカーは大規模モデルの熱潮を追い求めている。
小米は年次発表会で自社開発のAI大モデルを発表し、C-EvalとCMMLUの二つのテストプラットフォームで優れた成績を収めました。この13億パラメータの大モデルはスマートフォンで動作しており、特定のシーンでは60億パラメータのクラウドモデルと肩を並べることも可能です。
ファーウェイはHarmonyOS 4が「パンゴ大モデル」を統合し、より高いレベルのシステム統合を実現すると発表しました。
OPPOは最近、AndesGPT大モデル技術に基づく「小布助手」の公開テストを行いました。AndesGPTは、ハイブリッドクラウドアーキテクチャに基づく高級生成型大言語モデルであり、複数の権威ある評価ランキングで優れたパフォーマンスを示しています。
vivoは11月1日の開発者会議で、自社開発のAI大モデルと新しいオペレーティングシステムを発表する予定です。vivoは、10億、100億、1000億の3つのパラメータレベルをカバーするAI大モデルのマトリックスを構築し、多様なアプリケーションシナリオのニーズに応えることを目指しています。
各大ブランドはAI大モデル分野に次々と参入し、高級市場でより競争力のあるイメージを構築しようとしています。業界関係者は、AI機能を強調することで高級製品へのユーザーの需要を刺激し、製品価格の上昇を促し、ブランドにより高い利益をもたらすことができると考えています。今後2年間でAIスマートフォンの革新が大爆発する可能性があります。
大規模モデルのモバイル端末競争、経路が徐々に統一される
製造業者はスマートフォンで大規模モデルを簡単に実行できると宣伝していますが、実際の操作では多くの課題に直面しています。大規模モデルはスマートフォンのハードウェアに対して高い要求を持ち、特にプロセッサとメモリが重要です。過度に大きなモデルはスマートフォンの性能を低下させたり、フリーズさせたりする可能性があります。さらに、生成速度、消費電力、熱放散も考慮すべき重要な要素です。
したがって、業界の焦点はエッジクラウド協調に置かれています。メディアテックはOPPOやvivoなどのメーカーと協力し、エッジ側での大規模モデルの軽量化展開ソリューションを共同で開発しています。エッジ側の大規模モデルは、より迅速な応答速度とより良いデータセキュリティを提供できます。
しかし、モバイル端末だけではすべての問題を解決することはできません。ほとんどのメーカーは、問題の複雑さに基づいて、ローカルで処理するかクラウドに移行するかを決定するエッジとクラウドの組み合わせ戦略を採用しています。この方法はコストを効果的に節約し、同時に計算能力、性能、エネルギー消費、プライバシー保護など、ユーザーの多くのニーズを満たすことができます。
メーカーが追随すべき潜在的な課題
スマートフォンメーカーはAI大モデルの応用を積極的に探求していますが、依然として多くの課題に直面しています：
"大モデル"の定義が曖昧です。モバイル端末のモデルパラメータ数は本当の大モデルとは大きく異なり、"大モデル"と呼ぶべきか疑問です。
技術的圧縮は性能に影響を与える可能性があります。携帯電話に対応するために、メーカーはモデルを大幅に圧縮せざるを得ず、その深層学習能力に影響を及ぼす可能性があります。
アプリケーションシーンが単一である。現在、スマートフォンメーカーはAI大モデルの適用を音声アシスタントに過度に集中させているようで、実際にユーザーのニーズを満たしているかは疑問である。
革新的価値は限られている。新しいAI大モデルがシステムに登場したにもかかわらず、既存の音声アシスタントと比較して、コア機能には大きな進展は見られない。
総じて、AI大モデルがスマートフォン分野で本格的に普及するにはまだ時間がかかります。現在の様々な努力は、探求の始まりに過ぎません。スマートフォンメーカーは、技術革新と実際の応用の間でバランスを見つけ、ユーザーに真の価値を創造する必要があり、単に技術のトレンドを追いかけるのではありません。