نموذج الذكاء الاصطناعي الكبير: ساحة المعركة الجديدة والتحديات لمصنعي الهواتف
في موجة سريعة التغير في صناعة التكنولوجيا، أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة مجالاً جديداً تتنافس فيه عمالقة الهواتف المحمولة. مع تشبع سوق الهواتف الذكية تدريجياً، بدأت الشركات الكبرى في توجيه أنظارها نحو تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، على أمل فتح آفاق جديدة للنمو.
في الآونة الأخيرة، أطلقت العلامات التجارية المحلية للهواتف مثل شاومي، هواوي، أوبو، وفيفو نماذجها الكبيرة الخاصة بالذكاء الاصطناعي. عرضت شاومي في مؤتمرها السنوي نموذجها الكبير الذي يحتوي على 1.3 مليار معلمة، وأعلنت أنه في بعض السيناريوهات يمكن أن ينافس نموذج السحابة الذي يحتوي على 6 مليارات معلمة. بينما تخطط هواوي لدمج "نموذج بانغو الكبير" بشكل عميق في نظام HarmonyOS 4. أطلقت أوبو "مساعد شياوبو" المعتمد على تقنية AndesGPT، بينما ستكشف فيفو أيضًا عن نموذج الذكاء الاصطناعي الذي طورته ونظام التشغيل الجديد في مؤتمر المطورين القادم.
ومع ذلك، فإن نشر نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة على الأجهزة المحمولة ليس بالأمر السهل. تشمل التحديات الرئيسية أداء المعالج، واستخدام الذاكرة، ومشكلات التبريد، بالإضافة إلى عمر البطارية. لمواجهة هذه التحديات، اعتمدت الشركات الكبرى استراتيجية التعاون بين الأطراف السحابية. تعاونت ميديا تك مع شركات مثل OPPO وvivo لتطوير حلول نشر خفيفة للنماذج على الجانب الطرفي. تضمن هذه الطريقة استجابة سريعة وأمان البيانات، بالإضافة إلى معالجة المهام المعقدة عبر السحابة.
على الرغم من أن الشركات الكبرى تكتشف بنشاط تطبيقات نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، إلا أن هناك بعض الشكوك في هذا المجال. هناك وجهات نظر تشير إلى أن المحاولات الحالية تهدف أكثر إلى تلبية الاتجاهات السوقية، بدلاً من أن تكون اختراقات تقنية حقيقية. قد يؤدي ضغط نموذج يحتوي على مئات المليارات من المعلمات إلى عشرات المليارات من المعلمات إلى تدهور كبير في أداء النموذج. بالإضافة إلى ذلك، يبدو أن التطبيقات الحالية تتركز بشكل مفرط في مجال مساعدي الصوت، ولا يزال يتعين علينا مراقبة ما إذا كانت تلبي احتياجات المستخدمين حقًا.
لا تزال النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي تواجه العديد من التحديات في مجال الهواتف المحمولة. كيفية تحقيق التوازن بين الأداء واستهلاك الطاقة وتجربة المستخدم، وكيفية تطوير تطبيقات "قاتلة" يمكن أن تغير حياة المستخدمين، هي جميعها مسائل تحتاج إلى تفكير عميق وحل من قبل الشركات المصنعة للهواتف. مستقبل تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة لا يزال بحاجة إلى اختبار الزمن.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة تصبح ساحة جديدة لصانعي الهواتف المحمولة: الفرص والتحديات موجودة.
نموذج الذكاء الاصطناعي الكبير: ساحة المعركة الجديدة والتحديات لمصنعي الهواتف
في موجة سريعة التغير في صناعة التكنولوجيا، أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة مجالاً جديداً تتنافس فيه عمالقة الهواتف المحمولة. مع تشبع سوق الهواتف الذكية تدريجياً، بدأت الشركات الكبرى في توجيه أنظارها نحو تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، على أمل فتح آفاق جديدة للنمو.
في الآونة الأخيرة، أطلقت العلامات التجارية المحلية للهواتف مثل شاومي، هواوي، أوبو، وفيفو نماذجها الكبيرة الخاصة بالذكاء الاصطناعي. عرضت شاومي في مؤتمرها السنوي نموذجها الكبير الذي يحتوي على 1.3 مليار معلمة، وأعلنت أنه في بعض السيناريوهات يمكن أن ينافس نموذج السحابة الذي يحتوي على 6 مليارات معلمة. بينما تخطط هواوي لدمج "نموذج بانغو الكبير" بشكل عميق في نظام HarmonyOS 4. أطلقت أوبو "مساعد شياوبو" المعتمد على تقنية AndesGPT، بينما ستكشف فيفو أيضًا عن نموذج الذكاء الاصطناعي الذي طورته ونظام التشغيل الجديد في مؤتمر المطورين القادم.
ومع ذلك، فإن نشر نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة على الأجهزة المحمولة ليس بالأمر السهل. تشمل التحديات الرئيسية أداء المعالج، واستخدام الذاكرة، ومشكلات التبريد، بالإضافة إلى عمر البطارية. لمواجهة هذه التحديات، اعتمدت الشركات الكبرى استراتيجية التعاون بين الأطراف السحابية. تعاونت ميديا تك مع شركات مثل OPPO وvivo لتطوير حلول نشر خفيفة للنماذج على الجانب الطرفي. تضمن هذه الطريقة استجابة سريعة وأمان البيانات، بالإضافة إلى معالجة المهام المعقدة عبر السحابة.
على الرغم من أن الشركات الكبرى تكتشف بنشاط تطبيقات نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، إلا أن هناك بعض الشكوك في هذا المجال. هناك وجهات نظر تشير إلى أن المحاولات الحالية تهدف أكثر إلى تلبية الاتجاهات السوقية، بدلاً من أن تكون اختراقات تقنية حقيقية. قد يؤدي ضغط نموذج يحتوي على مئات المليارات من المعلمات إلى عشرات المليارات من المعلمات إلى تدهور كبير في أداء النموذج. بالإضافة إلى ذلك، يبدو أن التطبيقات الحالية تتركز بشكل مفرط في مجال مساعدي الصوت، ولا يزال يتعين علينا مراقبة ما إذا كانت تلبي احتياجات المستخدمين حقًا.
لا تزال النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي تواجه العديد من التحديات في مجال الهواتف المحمولة. كيفية تحقيق التوازن بين الأداء واستهلاك الطاقة وتجربة المستخدم، وكيفية تطوير تطبيقات "قاتلة" يمكن أن تغير حياة المستخدمين، هي جميعها مسائل تحتاج إلى تفكير عميق وحل من قبل الشركات المصنعة للهواتف. مستقبل تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة لا يزال بحاجة إلى اختبار الزمن.