近日，驍龍8 Gen3、天璣9300接連發布，最受關注的點，不再是參數的數值，而是標配的AI。
為什麼在移動晶片上，AI功能如此被看重？對於用戶來說這將帶來怎樣顛覆性的體驗提升？
先說答案，對於移動晶片來說，未來的競爭核心是AI，AI性能的好壞將成為衡量晶片優劣的核心標準之一。
之所以這麼說，當然和人工智慧行業的發展密不可分。
從去年11月ChatGPT爆火出圈以來，大模型成為幾乎所有企業追逐的業務，而讓這些企業瘋狂追逐的原因，當然是在可預見的未來，人工智慧將席捲各行各業，帶來生產力的革命。
這個誘惑是誰也不願錯過的。
對於手機廠商來說，這同樣是一個天賜良機！
一方面，手機圈卷的太厲害了，有了突破點就必須要抓住；另一方面，大模型的應用和手機有著天然的契合點，堪稱絕配。
因此，驍龍和天璣最新的晶片都強調AI功能的引入。
10月25日，2023年驍龍峰會上，高通推出的驍龍8 Gen3，把生成式人工智慧功能直接引入晶片組。
驍龍8Gen3把Hexagon DSP升級為Hexagon NPU，帶來了高達98%的AI算力提升，以及40%的能耗降低，支持終端設備上運行100億參數的模型。可完成對話，生成圖像或文本，不到一秒就能生成一張圖。
11月6日，聯發科發布天璣9300旗艦5G生成式AI移動晶片，集成聯發科第七代為生成式AI設計的APU 790，整數運算和浮點運算的性能是前一代的2倍，功耗降低了45%，並且內置了硬體級的生成式AI引擎，可實現更加高速且安全的邊緣AI計算，處理速度是上一代的8倍，1秒內可生成圖片。
另外，聯發科結合內存硬體壓縮技術等，大幅減少AI大模型對終端內存的占用，支持終端運行最高330億參數的AI大語言模型。
可以看出，高通和聯發科都在最新旗艦晶片的AI性能上下了不少功夫。
而之所以這麼做，一方面當然是為了性能的整體提升，另一方面，也給端側大模型提供了支持。
關於大模型，最近數月，華米OV榮耀等幾乎所有廠商都宣布了自家產品。那麼要如何更好的和自己手機等硬體結合呢？部署端側大模型就是選擇之一。
我們知道，雲端部署大模型對於個人隱私的保護不利，響應速度和適用場景有局限。
相較於單純在雲端部署，端側AI大模型可基於用戶偏好，對用戶意圖理解更精準，提供更好的個性化服務，結合多模態自然交互，打造個人化全場景智慧服務。
所以，部署端側大模型是有必要的，當然，與雲端的結合能更好的發揮大模型的價值。
有了大模型，未來我們的手機語音助手將不再是「智障」，而是一個更加人性化的情感陪伴，一個高效的生產力工具。另外，手機的各項功能體驗都將帶來革新。
這樣的一次變革，每一個廠商都會竭力去爭取。
搭載驍龍8 Gen3、天璣9300的手機現在已經開始陸續開售，加上在軟體上的不斷升級，未來用戶對各品牌的評價又會多一個評判標準：這個品牌的人工智慧體驗如何。
華為、小米、OPPO 、vivo、榮耀等都已經在做了，建議用戶在手機上探索一下。
可能唯一遺憾的是，蘋果的人工智慧有些掉隊。當然，蘋果用戶可能並不在意這一點，畢竟iOS很流暢，蘋果手機已優秀到不需要人工智慧了~
