DeepSeek推出后，移动端AI风向要变

或许下一波AI创新，不是比谁的模型更大，而是比谁的模型离你更近。

原标题：DeepSeek推出后，移动端AI风向要变
文章来源：机器之心
内容字数：6354字

AI 创新新趋势：轻量化模型引领终端侧AI

近年来，人工智能领域正经历一场深刻的变革，其焦点从追求巨型模型转向轻量化模型在终端侧的部署。这篇文章总结了这一趋势背后的原因、技术支撑以及高通等公司在此领域的贡献。

1. 模型小型化：性能提升与成本下降

   过去，AI模型的发展主要集中在参数规模的竞争上。然而，随着模型蒸馏、量化、压缩和剪枝等技术的进步，轻量化模型的性能已能与大型模型媲美，甚至超越。例如，DeepSeek R1等模型的出现，证明了高质量小模型在主流基准测试中的出色表现，其推理速度更快、内存占用更少、功耗更低。

2. 技术驱动：架构创新与知识迁移

   模型小型化的背后是技术上的多重突破。新型网络架构（如MoE和SSM）降低了大模型开发的计算开销和功耗；知识蒸馏技术则有效地将大型模型的知识迁移到小型模型，在保证准确性的同时减少参数量和计算量；而量化、压缩和剪枝技术进一步优化了模型的效率。

3. 终端侧AI的崛起：应用普及与体验升级

   轻量化模型的兴起直接推动了终端侧AI的普及。如今，旗舰智能手机的内存配置足以支持许多小模型的运行，这使得文本摘要、编程助手、实时翻译等AI功能能够直接在手机等终端设备上实现。这不仅提升了用户体验，也增强了数据安全性及可靠性。

4. 高通的战略布局：引领终端侧AI变革

   高通公司凭借其高能效芯片设计、完整的AI软件栈以及活跃的开发者生态系统，积极推动终端侧AI的发展。其高性能、低功耗的芯片能够高效运行轻量化模型，并为开发者提供全面的工具和支持。高通认为，AI正成为新的用户界面(UI)，AI智能体将简化用户交互，并高效地跨越各种应用完成任务。

5. 未来展望：端侧AI的广泛应用

   随着轻量化模型的不断发展，终端侧AI将在各个行业发挥越来越重要的作用。AI推理时代，模型训练仍将在云端进行，但推理将更多地在终端侧运行，这将促进更多针对性应用的开发，并推动对计算平台的需求。

总而言之，AI创新正朝着模型小型化和终端侧部署的方向发展，这不仅降低了成本和功耗，也提升了用户体验和数据安全性，为AI技术的普及和应用开辟了新的篇章。

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