AI大模型的出現，讓手機行業邁入了一個全新的時代，「AI手機」已成為大眾關註的熱點。於是，在很多人看來，2024年是AI手機元年，市場的競爭勢必會越發激烈。與此同時，AI手機也會加速手機硬體的提升，大記憶體或許是其首要攻破的壁壘。
·8GB記憶體正在成為歷史
手機記憶體，指的是手機的執行記憶體，也就是我們選購手機時「8GB+256GB」中的「8GB」，是手機日常能否流暢執行各個軟體APP的必然保障。而隨著技術的普及以及軟體功能的豐富化，大記憶體已成為了手機的標配之選，8GB慢慢消失在了中高端市場。
為什麽我們需要大記憶體？這或許是很多使用者的疑惑。不可否認，如今智慧型手機的各方面配置足以滿足使用者流暢使用四年左右的時長，這就導致了換機周期的不斷延長，讓大記憶體無法普及每個使用者，無法形成差異化的感知體驗。
另一方面，現如今的手機軟體APP功能不斷豐富化，占據越大儲存空間的同時，也加劇了系統呼叫時的難度，難免會出現卡頓或後台無法保活的情況。而擁有更大記憶體的手機，呼叫這些軟體時會更加得心應手，流暢性和保活度有所保證。
可以看到的是，目前市面上的很多手機都是12GB起售，8GB記憶體版本的手機幾乎不可見，甚至完全消失在了中高端市場。這也就意味著，大記憶體已經成為市場的主流需求，而兩三年前流行的8GB已經慢慢成為歷史。
更為重要的是，12GB僅僅只是起售，16GB與24GB也逐漸占據主流手機市場。對於消費者而言，16GB或許才是當下大部份人買手機的主流選擇，也是最合適的選擇，但由於換機周期延長，大記憶體始終很難真正普及開來。
然而，AI大模型的出現，或者說AI手機的出現，讓大記憶體手機有了更多的可能性，或許會加速大記憶體的普及速度。
·AI手機加速大記憶體普及
AI大模型和AI手機，是當下手機行業的熱點，備受消費者的關註。當使用者想要體驗到AI功能時，手機本身的硬體自然需要符合一定的要求，相當於設定了門檻。其中，大記憶體就是一道重要的關卡。
首先我們要明確一點，那就是如今手機廠商所傳播的AI大模型概念，是端側AI大模型，而非雲端AI大模型。相較於後者，前者主要是依賴於手機內部的芯片算力來生成結果，並不需要聯網上傳至雲端，既減輕了雲成本，也降低了私密數據泄露的風險。
但是，端側AI大模型的弊端也很明顯，那就是過於依賴硬體。試想一下，手機那塊小小的芯片，怎麽能夠和雲端伺服器成百上千的頂級顯卡相比較呢？換而言之，過度依賴硬體意味著需要更好的硬體來支撐手機AI大模型的執行，從而實作更多的AI功能。所以，嚴格意義上來說，現在還沒有真正的端側AI大模型，還處在兩者相結合的狀態。
此前，曾有訊息顯示，谷歌將其AI大模型，即「Gemini Nano」模型，隱藏於Pixel 8開發者選項中，其原因正是基於8GB記憶體的考慮。谷歌認為，AI模型會占據記憶體，僅有8GB記憶體的Pixel 8，強行使用「Gemini Nano」，可能會帶來不好的體驗，而Pixel 8 Pro的12GB記憶體倒是能夠較好地執行AI模型。
不僅於此，蘋果的研究團隊也曾針對大模型發表了相關的論文。他們認為，可以嘗試用快閃記憶體技術減少數據載入的難度，同時最佳化數據塊的大小，從而實作對載入數據的高效管理。這種方法倒也是一種全新的解決思路，但目前並沒有實際落地。
種種現象表明，端側AI大模型對於手機記憶體有著較高的要求，當下的12GB或許很快也會被淘汰，16GB或者24GB會逐漸成為主流。從這一點來看，AI手機的出現，確實是加劇了大記憶體的普及速度。所以說，使用者想要體驗到更多有趣的AI功能，升級大記憶體就很有必要。
在如今的手機市場，大記憶體本身就是趨勢，只不過端側AI大模型的出現加快了這種趨勢。而這無論對於消費者還是手機廠商來說，都是一種全新的考驗。倘若手機廠商能夠讓端側大模型落地，研發出更多的AI功能，給使用者帶來更加創新的體驗。那麽，我想或許很多消費者也很願意為此買單，這才是最為關鍵的重中之重。希望在不久的未來，我們真正能夠看到AI手機時代的帶來，讓手機煥發出更加智慧化的風采。
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