近日，骁龙8 gen3、天玑9300接连发布，最受关注的点，不再是参数的数值，而是标配的ai。
为什么在移动芯片上，ai功能如此被看重？对于用户来说这将带来怎样颠覆性的体验提升？
先说答案，对于移动芯片来说，未来的竞争核心是ai，ai性能的好坏将成为衡量芯片优劣的核心标准之一。
之所以这么说，当然和人工智能行业的发展密不可分。
从去年11月chatgpt爆火出圈以来，大模型成为几乎所有企业追逐的业务，而让这些企业疯狂追逐的原因，当然是在可预见的未来，人工智能将席卷各行各业，带来生产力的革命。
这个诱惑是谁也不愿错过的。
对于手机厂商来说，这同样是一个天赐良机！
一方面，手机圈卷的太厉害了，有了突破点就必须要抓住；另一方面，大模型的应用和手机有着天然的契合点，堪称绝配。
因此，骁龙和天玑最新的芯片都强调ai功能的引入。
10月25日，2023年骁龙峰会上，高通推出的骁龙8 gen3，把生成式人工智能功能直接引入芯片组。
骁龙8gen3把hexagon dsp升级为hexagon npu，带来了高达98%的ai算力提升，以及40%的能耗降低，支持终端设备上运行100亿参数的模型。可完成对话，生成图像或文本，不到一秒就能生成一张图。
11月6日，联发科发布天玑9300旗舰5g生成式ai移动芯片，集成联发科第七代为生成式ai设计的apu 790，整数运算和浮点运算的性能是前一代的2倍，功耗降低了45%，并且内置了硬件级的生成式ai引擎，可实现更加高速且安全的边缘ai计算，处理速度是上一代的8倍，1秒内可生成图片。
另外，联发科结合内存硬件压缩技术等，大幅减少ai大模型对终端内存的占用，支持终端运行最高330亿参数的ai大语言模型。
可以看出，高通和联发科都在最新旗舰芯片的ai性能上下了不少功夫。
而之所以这么做，一方面当然是为了性能的整体提升，另一方面，也给端侧大模型提供了支持。
关于大模型，最近数月，华米ov荣耀等几乎所有厂商都官宣了自家产品。那么要如何更好的和自己手机等硬件结合呢？部署端侧大模型就是选择之一。
我们知道，云端部署大模型对于个人隐私的保护不利，响应速度和适用场景有局限。
相较于单纯在云端部署，端侧ai大模型可基于用户偏好，对用户意图理解更精准，提供更好的个性化服务，结合多模态自然交互，打造个人化全场景智慧服务。
所以，部署端侧大模型是有必要的，当然，与云端的结合能更好的发挥大模型的价值。
有了大模型，未来我们的手机语音助手将不再是“智障”，而是一个更加人性化的情感陪伴，一个高效的生产力工具。另外，手机的各项功能体验都将带来革新。
这样的一次变革，每一个厂商都会竭力去争取。
搭载骁龙8 gen3、天玑9300的手机现在已经开始陆续开售，加上在软件上的不断升级，未来用户对各品牌的评价又会多一个评判标准：这个品牌的人工智能体验如何。
华为、小米、oppo 、vivo、荣耀等都已经在做了，建议用户在手机上探索一下。
可能唯一遗憾的是，苹果的人工智能有些掉队。当然，苹果用户可能并不在意这一点，毕竟ios很流畅，苹果手机已优秀到不需要人工智能了~
