或許下一波AI創新，不是比誰的模型更大，而是比誰的模型離你更近。

原標題：DeepSeek推出后，移動端AI風向要變
文章來源：機器之心
內容字數：6354字

AI 創新新趨勢：輕量化模型引領終端側AI

近年來，人工智能領域正經歷一場深刻的變革，其焦點從追求巨型模型轉向輕量化模型在終端側的部署。這篇文章總結了這一趨勢背后的原因、技術支撐以及高通等公司在此領域的貢獻。

1. 模型小型化：性能提升與成本下降

   過去，AI模型的發展主要集中在參數規模的競爭上。然而，隨著模型蒸餾、量化、壓縮和剪枝等技術的進步，輕量化模型的性能已能與大型模型媲美，甚至超越。例如，DeepSeek R1等模型的出現，證明了高質量小模型在主流基準測試中的出色表現，其推理速度更快、內存占用更少、功耗更低。

2. 技術驅動：架構創新與知識遷移

   模型小型化的背后是技術上的多重突破。新型網絡架構（如MoE和SSM）降低了大模型開發的計算開銷和功耗；知識蒸餾技術則有效地將大型模型的知識遷移到小型模型，在保證準確性的同時減少參數量和計算量；而量化、壓縮和剪枝技術進一步優化了模型的效率。

3. 終端側AI的崛起：應用普及與體驗升級

   輕量化模型的興起直接推動了終端側AI的普及。如今，旗艦智能手機的內存配置足以支持許多小模型的運行，這使得文本摘要、編程助手、實時翻譯等AI功能能夠直接在手機等終端設備上實現。這不僅提升了用戶體驗，也增強了數據安全性及可靠性。

4. 高通的戰略布局：引領終端側AI變革

   高通公司憑借其高能效芯片設計、完整的AI軟件棧以及活躍的開發者生態系統，積極推動終端側AI的發展。其高性能、低功耗的芯片能夠高效運行輕量化模型，并為開發者提供全面的工具和支持。高通認為，AI正成為新的用戶界面(UI)，AI智能體將簡化用戶交互，并高效地跨越各種應用完成任務。

5. 未來展望：端側AI的廣泛應用

   隨著輕量化模型的不斷發展，終端側AI將在各個行業發揮越來越重要的作用。AI推理時代，模型訓練仍將在云端進行，但推理將更多地在終端側運行，這將促進更多針對性應用的開發，并推動對計算平臺的需求。

總而言之，AI創新正朝著模型小型化和終端側部署的方向發展，這不僅降低了成本和功耗，也提升了用戶體驗和數據安全性，為AI技術的普及和應用開辟了新的篇章。

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