人均年薪100万，手机厂商数百亿开卷大模型

原文来源：中国企业家杂志

记者 赵东山

图片来源：由无界 AI生成

人均年薪100万，什么样的行业具备如此优渥的待遇？

答案是AI大模型。这是vivo副总裁周围接受《中国企业家》等媒体采访时给出的答案，他表示，“vivo大模型现在每年20亿~30亿元的投入成本，总投入成本已经超过200亿元，人才和数据算力各占一半，人才成本平均每人税后100万元。”

过去一年，AI大模型席卷整个互联网科技行业，当大模型完成从0到1的基础建设后，基于不同场景的大模型应用正在成为新一轮的竞争点，而拥有庞大用户基数的智能手机厂商成为最早一批端侧大模型的抢滩者。

从2023年8月起，国内头部智能手机厂商华为、小米、vivo、OPPO、荣耀相继公布了大模型研发和落地计划。

今年8月，华为鸿蒙OS 4率先宣布接入盘古大模型；小米紧随其后，目前已训练出13亿和60亿参数规模的语言大模型，并在小米澎湃OS系统和人工智能助手小爱同学的部分场景已经得到应用。

到了11月，手机厂商的大模型发布节奏越发密集。11月初，vivo一口气发布十亿、百亿、千亿级别三个参数量级的五个大模型矩阵；随后，OPPO正式推出自主训练的安第斯大模型（AndesGPT），并接入最新操作系统ColorOS 14，AndesGPT支持从十亿至千亿多种不同参数规模模型。

手机厂商入场的心态绝不只是“重在参与”，而是真金白银地大规模投入。今年4月，小米组建大模型团队时，雷军就表明态度：“全力支持，投入不设上限。”目前，小米内部在做AI相关的研发人员超过3000人；向来低调的vivo创始人、总裁兼CEO沈炜也向团队表示，“未来，AI将成为科技创新的底层技术。我们必须抓住这次历史机遇，以高规格地投入，来打造引领行业的技术和产品，为智能时代的到来做出我们的历史贡献。”

毫无疑问，在智能手机出货量下滑，用户换机周期不断延长，同质化竞争严重的当下，端侧大模型正在成为手机行业创新的新增量。但与此同时，如何将参数十亿、百亿的大模型内置到手掌大小的手机中，以及能为手机企业带来哪些实质变化，也面临着重重考验。

挑战

手机企业要想真正将大模型内置到巴掌大小的手机中，其中就有个悖论：如果模型参数太大了，则手机端侧根本就放不进去或跑不起来；但是如果模型太小了，可能又无法真正实现智能涌现。

端侧大模型在落地执行中，一个无法忽视的现实是，10亿参数的数据在手机上会占用1G的内存，70亿参数的数据则会占用4G内存，而当数据量达到130亿参数时，内存占用达到7G。然而，现在市面上绝大多数高端手机的运行内存是12G或16G，如果大模型的数据量达到130亿参数则意味着会占用掉7G的内存，这将严重影响手机的运行流畅度。

但相比云上大模型，端侧大模型的优势又显而易见，比如可以充分保护用户的隐私，在用户使用过程中，用户和大模型的交互数据不用上传到云端。与此同时，端侧大模型的响应速度会更快，一种最极端的情况就是即便在没有网络的情况下，端侧大模型依然可以使用，而云上大模型在没有网络情况下则无法使用。

此外，云上大模型的调用成本高昂。“一次大模型云端计算的最低成本是1.2~1.5分人民币，若3亿用户每天用十次，意味着手机厂商一年要多出100多亿元的支出。”一位AI大模型从业者告诉《中国企业家》。

因此，在现有的模型训练水平基础上，摆在手机厂商面前的是人才和技术积累的挑战，只有聚集到核心的技术人才，才能更好地解决这一困境，手机大模型之战也在某种程度上意味着是人才和资金投入之战。

周围告诉《中国企业家》，自2017年组建AI全球研究院，vivo已经组建了1000人以上的AI专家团队，每年在人工智能上的投入保守估计在20亿~30亿元，目前已经超过200亿元，其中，数据、算力成本占自研大模型投入的一半，人员成本占了一半。

小米在人工智能上的布局同样比较早，2016年AlphaGo出来之后，雷军就开始大力投入AI，最开始是视觉团队，后来逐渐拓展到AI的各个领域。

“小米有3000多人在做AI相关的研发工作，小米AI实验室在视觉、声学语音、NLP、知识图谱、机器学习等方向，都有技术积累，从算法预研到工程落地具备很强的闭环能力。我们之前有一个人机对话团队，做过28亿参数的对话模型。”小米集团AI实验室主任、自然语言处理（NLP）首席科学家王斌表示。

除了手机厂商在努力布局大模型之外，智能手机的上游芯片制造商也正在加入这场战争。