面壁智能 2024-09-25 20:11 北京
端侧变化，潜移默化。
9 月 24 日，面壁智能创始人兼 CEO 李大海坐客《Fan谈大模型》节目直播间，与脉脉创始人兼 CEO 林凡展开「iPhone 16 来了，真正的 AI手 机离我们还有多远？」的精彩对话，围绕端侧大模型、终端结合趋势、AI+个人成长、AI+职业规划、AI+未来企业组织形态等话题，带来了深入一线的宝贵洞察。
01
内存制约Apple Intelligence表现
AI功能远没有达到理想状态
李大海认为，新一代 AI 手机、新一代智能汽车都会变成“超级智能体”，基于端侧模型的智能计算，贴身陪伴用户、串联用户信息，更懂用户，并帮助用户建立和世界的交互。但目前 iPhone 16 的 AI 功能远远没有达到理想状态。
李大海透露，手机内存对端侧模型的影响显著。今年 7 月，AI 产品榜以面壁智能端侧大模型产品 MiniCPM 为 Benchmark 对国际主流品牌手机的大模型性能做了评测，更小参数、更高知识密度的模型在端侧优势尽显已成为行业共识。例如，iPhone 16 的内存是8G，能够运行的模型产品不会太大，一定程度上制约了 Apple Intelligence 表现。综合来看，端侧 AI 对存储、能耗、算力的平衡要求很高，需要同时考虑到手机等硬件在待机、续航、并行任务处理方面的表现。
林凡在谈及端侧大模型给用户交互形式带来的变化时说，端侧大模型的落地，将成为重要的技术原点，交互形式将发生本质的变化。李大海同样认为，未来的 AI 硬件会像现在的大模型软件一样，分成 Copilot（助手）和 Agent（智能体）两种类型，比起 Copilot，Agent 能够主动与环境互动，做出更自主的决策。未来会出现很多 Agent 类型的硬件。
02
中美端侧大模型差距较小
中国甚至领先
李大海和林凡均表示，在云端大模型领域，中国相对落后美国 1-2 年，但在端侧大模型领域，双方差距不大，在部分技术上，中国已经处于国际领先水平。李大海透露，端侧大模型自 2024 年开始成为 AI 新趋势，面壁早在今年 2 月 1 日就率先发布了第一代旗舰端侧的模型面壁小钢炮 MiniCPM，能力胜出 Mistral-7B、谷歌 Gemma 等国际性能标杆模型，凭借以小博大、高效低成本的特点在国际舞台惊艳亮相。前不久发布的 MiniCPM 3.0 还带动整个行业，迎来「端侧 ChatGPT 时刻」，以 4B 参数达到了庞然大物 GPT-3.5 的性能水平。在高效稀疏化架构创新方面，面壁首创并发布 2.8 倍推理提速的稀疏化端侧模型。中国和美国的端侧大模型技术起步时间相当，在过去的一年里，包括面壁智能在内的很多国内大模型公司在 Agent 方面亦做了很多探索。如今，中美在端侧模型的多个领域差别不大，中国甚至在多模态技术等方面比较领先。
林凡认为，中国的云端模型受到美国对硬件的限制，在算力资源上有较大差距。而端侧大模型主要受内存等硬件配置的制约，目前中国的智能终端产品硬件配置相对较高，算力不存在瓶颈。中国在端侧大模型的算法方面也有一些前沿的探索，因此，双方在端侧大模型领域没有明显的差距，甚至发生了美国斯坦福大学学生 AI 团队“抄袭”面壁智能大模型产品的事件。
03
大模型时代，白领工作逐渐平台化
面壁呼吁AI原生人才
作为“懂 AI 又懂中国职场”的企业家，林凡表示，大模型的发展会推动未来组织构建形式发生巨大变化。移动互联网将外卖员、网约车司机等蓝领的工作平台化了，AI 的崛起会让很多白领的工作逐渐平台化。
在林凡看来，虽然 AI 让“一个人成为一家公司”成为可能，但前提是这个“一人公司”要通过 AI 把任务拆解，再交给每一个具体的人来执行。这些承担不同任务的人也会在各自的领域做自己擅长的事情。因此，未来除了部分大公司会保留“科层制”，更多的白领会受雇于一个分发各种工作任务的“平台”，像“U盘”一样即插即用。未来职场的雇佣关系、组织结构都将发生深刻的改变。
提及大模型企业的人才要求，李大海表示，面壁智能希望吸引更多“AI 原生人才”，即把「借助 AI 解决一切问题」内化为底层思考方式的人才。AI 原生人才应借鉴大模型的学习机制，追求更高效的工作方式，把每次工作结果的反馈当作自我训练和微调的契机，持续优化迭代自己，以实现个人潜能的最大化。
据了解，《Fan谈大模型》节目自 9 月 24 日首播，将在今年 10 月陆续上线，主理人林凡将陆续对话正在用 AI 改变世界，以及正在被 AI 改变的企业家、学者，搭建一个多维度的交流平台，为大家解读最新的大模型技术与应用进展，解答个人在 AI 时代的困惑。
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