近日調研機構Canalys釋出的相關報告顯示，全球智慧型手機市場已連續三個季度呈現增長態勢，出貨量達到2.88億台、同比增長12%，其中三星、蘋果、小米、vivo和傳音依次占據了前五的位置。對此有分析師認為，手機廠如今快速推進AI功能落地的戰略，後續或將刺激出貨量的進一步增長。
在相關調研結果中表明，目前國內手機使用者對於AI功能展現出了極高的興趣，遠超其他區域，因此這也意味著這類產品將會擁有更大的發展空間。事實上，國內手機廠商自這一輪AI浪潮出現以來就已開始進行相關探索，雖然各家AI功能的具體落地形式存在差異，但在部署上早已是不甘落於人後。
例如vivo目前的中高端機型型普遍已將自研藍心大模型作為標配，OPPO更是在不同平台的產品上實作了AI電話摘要、AI文章總結、AI摳圖等功能，小米除了將小愛同學作為AI落地的一個方向以外，還透過AI來為小米影像大腦賦能、並命名為小米AI大模型計算攝影平台。這些頭部廠商在AI功能落地上的「各顯神通」，不僅推動了整個行業的升級，也極大激發了使用者對於AI手機的興趣與期待。
但這一趨勢的興起，也並非僅僅來源於使用者自身的選擇，而是多重因素交織的結果。智慧型手機產品的高端化趨勢便是其中之一，由於定義AI手機的關鍵因素之一，便是端側算力可以滿足AI大模型的需求，但在AI手機這一概念興起之初，只有諸如高通驍龍8 Gen3、天璣9300這類旗艦SoC能夠達到要求，再加上記憶體等硬體方面的局限性，使得AI當時儼然成為了高端機型的專屬功能。雖然如今隨著AI功能向中低端市場不斷滲透，這一現象如今已經有所改善，但旗艦產品在體驗上明顯還是相對更為出色。
但需要註意的是，相關調研數據進一步揭示了目前AI手機的另一重要趨勢，即25-44歲的中堅使用者群體成為了推動其快速發展的核心力量。這類使用者不僅在日常生活中高度依賴智慧型手機進行資訊獲取、社交娛樂，更是將其視為了提升工作效率、最佳化生活品質的重要工具，因此往往對於手機AI功能的需求也顯得更為迫切。
雖然相關數據表明，AI手機在國內市場或將有著巨大的潛力，但同時也面臨著諸多挑戰，其中成本問題無疑是最為棘手、且急需解決的關鍵環節。盡管有數據揭示了一個趨勢，即使用者對AI功能的興趣與購機預算成正比，即預算越高、對AI功能的期待與接受度也相應提升，但這並不意味著較低預算的使用者群體對AI功能就毫無需求。
如今對智慧型手機而言，端側算力不足無疑是制約AI功能快速發展的一大因素，雖然現階段中高端主控的NPU算力已經大幅提升，能支持70-100億參數的大模型，但即使是高通驍龍8 Gen3、聯發科天璣9300這樣的旗艦主控，在算力上與雲端相比仍有指數級的差距，這也意味著即使是頂級旗艦手機也無法滿足更大規模大模型的需求。旗艦機型尚且如此，受制於成本的中低端產品自然也不會例外，這顯然就將影響AI功能向更多產品滲透。
為突破本地效能這一局限性，引入雲端算力來實作AI功能是目前較為普遍的一種解決方案。對於手機廠商而言，這在技術上幾乎沒有什麽難度，畢竟手機此時只需承擔數據傳輸和顯示結果的任務，不僅避免了因硬體配置升級所帶來的成本提升，還有助於實作AI功能的快速叠代更新。對於使用者而言，只需要網路連線穩定，就能用到高品質的AI服務。
但這種方案也並非沒有代價，由於雲端大模型的每一次使用都會產生成本，所以即使拋開搭建雲端伺服器的成本，一旦使用者量過大就會導致其使用成本大幅攀升。因此後續采取訂閱或其他付費方式幾乎不可避免，因為只有付費使用才能使得其永續，例如三星方面就曾暗示其Galaxy AI服務未來可能會收費。然而在初期免費服務的基礎上，要如何培養使用者對此的付費習慣就將會是個不小的難題。
此外值得一提的是，引入雲端大模型盡管能解決端側算力不足的問題，但也會帶來了新的矛盾。一方面為了降低成本、普及AI手機，廠商就會更多的依賴雲端算力，但另一方面過度依賴雲端，又可能會導致端側算力的停滯不前。
更為致命的是，由於雲端大模型無法享受到以往互聯網行業規模效應所帶來的加成，隨著使用者數量的不斷上升，其使用成本也會隨之增加。例如微軟的AI編程助手Github Copilot目前價格為10美元/月，但增加一位使用者就會導致20美元的虧損，這對於手機廠商來說顯然會很難接受。
因此現階段對於手機廠商來說，除了繼續推進AI功能在產品端的落地之外，如何平衡雲端和端側算力之間，並在硬體成本和使用成本上找到最好的解決方案，或將成為決定未來AI手機能否成為助推劑的一大看點。而除了基礎的AI大模型之外，新的殺手級AI套用以及AI與現有功能的融合，顯然也將成為幫助更多使用者接受AI手機的關鍵所在。
