终端侧AI的性能差距
在此之前，由于终端侧AI在算力和模型规模上存在局限，其性能与云端AI相比存在较大差距。在众多实际应用场景中，终端侧AI在处理复杂任务时表现不佳。以图像识别和语音交互为例，其准确率和响应速度往往无法达到用户期望，这也成为了终端侧AI大规模应用的一大障碍。
科技进步带动了用户对终端设备智能化的追求，这种需求使得性能差距变得更加明显。然而，这也激励了企业增强研发投入，寻找解决方案，旨在缩小性能差异，提升用户的智能使用感受。
生成式AI的“不可能三角”
生成式AI面临一个难题，那就是高性能、低成本和本地化三者难以兼得，形成了一个难以逾越的“不可能三角”。众多企业在追求性能提升的过程中，不得不承受高昂的成本，同时本地化部署也变得相当困难。以某些高端的语言生成模型为例，为了实现高准确率，它们需要依赖强大的云端计算能力，而这往往意味着巨额的开支。
在推广实施这一技术的过程中，遇到了难题，这导致生成式AI的广泛使用遭遇了障碍。企业需要探寻有效的对策，以协调这三个核心要素，这样才能促进生成式AI的持续进步和运用。
高通小模型的突破
高通最新发布的白皮书提到，通过运用如蒸馏等新技术，那些参数较少的模型在性能上正逐步逼近大型模型。这类小模型即便在资源消耗较少的情况下，也能达到较高的准确度和效率。在众多智能设备中，搭载的高通小模型能够迅速且精确地完成图像分类、语音识别等任务。
这一成就为终端AI的进步提供了新的机遇，减少了对于强大硬件的依赖，缩短了数据传输的时延，更有效地满足了智能设备对即时处理的需求，进而促进了终端AI性能的增强。
高通的全方位布局
高通在终端AI领域先行一步，已在多个方面做好了充分准备，力争在AI推理领域保持领先。在硬件和计算能力上，它提供了强大而灵活的支撑；在软件工具上，它开发了相应的平台以促进开发工作。以骁龙平台为例，它提供了稳定且高效的计算性能。
生态建设同样出色，各方联手推进终端AI技术的进步；在应用推广方面，持续扩大应用范围。高通全面规划，打造了完整的终端AI产业体系，确保技术始终领先，应用广泛。
AI推理时代的关键趋势
高通在其AI白皮书里指出，AI推理领域正呈现出四大显著走向。首先，模型的大小正迅速减小，这直接导致了对计算资源的减少需求。其次，目前最前沿的AI小型模型已经显示出其出色的能力。此外，开发者能够在边缘端创造出更加多样化的应用，更好地满足各种不同的需求。
人工智能正逐渐转变为新的用户界面，它正在改变人们与设备之间的互动模式。这些发展趋势彼此关联，相互推动，预示着在设备端的人工智能将步入一个新的成长阶段，为智能设备带来更多的创新和变革。
高通的全方位赋能
高通不仅拥有硬件基础和软件开发工具，而且在生态构建上表现突出。凭借其在移动领域的长期影响力，与众多合作伙伴紧密协作。高通与设备制造商共同提升设备性能，并与模型制造商合作，增强模型效果。
平台至应用全流程都参与其中，全面助力终端AI的发展。以智能手机和智能家电为例，高通深度介入，促进终端AI技术的应用推广和持续进步，确保用户能够体验到更优质的智能服务。
阅读完这篇文章后，你怎样看待高通在终端AI领域的未来发展，它是否还能继续占据领先位置？
