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生成式 AI 戰場擴大到手機！Google 能用主場優勢與微軟一較高下嗎？

取自：科技報橘

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YY Liu 2023-05-31

不到半年光陰，ChatGPT 已成為生成式 AI 代名詞。這場由微軟面向雲服務大廠，率先發起的 AI 之戰，微軟至今仍勢頭暢旺。

《孫子兵法》有云：「凡先處戰地而待敵者佚，後處戰地而趨戰者勞。」率先開闢戰場、下手為強的一方，總容易佔盡優勢，而被迫參戰的一方只能疲於奔命。如今 Google 似乎也想通了這點，決定另闢戰場：將 AI 戰局從雲端轉往行動裝置。

Google 在本月中的年度 I/O 開發者大會中亮相了它的最新一代大型語言模型（ LLM ）：PaLM 2，而據《金融時報》消息指出，Google 聲稱它們在三星 Galaxy 手機上成功運行了 PaLM 2 的其中一個版本。

不只如此，從手機桌布到簡訊收發，Google 的野心是將生成式 AI 全面導入 Android 生態系中。

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自帶 25 億用戶大平台，對 Google 來說妥妥的
據《 Wired 》報導，Google 最新亮相的生成式 AI 桌布功能，不僅能像一般生成式圖像，使用者可藉由下達指令、選擇內容標籤，生成相關圖片。另外使用者也能從相簿挑選照片，進行合成。不用再將素材上傳到外部生成式 AI 網站、軟體，一切在 Android 手機上就能完成。

今年夏天，Google 也預計在 Android 手機的 Messages app 中導入 Magic Compose 功能。該功能可根據先前內容自動生成建議的句子來接續對話或回應，另外也有潤飾改變語氣的文字功力。

這可能只是 Google 的暖身操而已。ChatGPT 確實在短時間內擄獲全球破億使用者青睞，但 Android 至今仍是全球超過 7 成市占的手機系統，是 25 億用戶每天頻繁使用的平台。Android 工程部副總裁 Dave Burke 對《 Wired 》表示：「我們現在的角色就像 Google 的先鋒研發部隊。」

有了 Android 生態系龐大的使用者基數。調研機構 Gartner 副總裁暨資深分析師 Chirag Dekate 表示：「對 Google 而言，這是最適合拿來加速訓練新 AI 產品、測試不同產品組合體驗的平台。其他雲服務對手很難拿出這樣的平台資源與之競爭。」

顧問公司 Creative Strategies 執行長 Ben Bajarin 肯定 Google 將生成式 AI 戰局移轉到行動裝置上。認為：在 Android 上競爭生成式 AI 新品是明智的做法。但他同時也指出背後的技術限制。

生成式 AI 導入裝置的最大限制：算力不足
Ben Bajarin 指出，AI 需要強大算力支撐，若捨雲端不用，本地裝置設備需有足夠技術條件，才能克服算力不足的問題。

這也是 Google 下這步棋最耐人尋味的地方。原先生成式 AI 市場的爆發，被外界認為有望振興成長疲軟的雲端產業。最近因生產 AI 所需的 GPU 繪圖晶片、股價一飛沖天的 Nvidia，如今有望成為首間市值突破一兆美元的晶片大廠。

將生成式 AI 帶回行動裝置場域運行，豈不是捨本逐末？另一晶片大廠高通 CEO Cristiano Amon 可能持不同意見。

生成式 AI 未來大勢：雲端、裝置 2 者混合運行能大降成本
許多公司已在雲端上花費鉅額，未來若要支援更多客戶使用自家產品中的生成式 AI 服務，雲端支出有增無減的狀況下，恐擠壓公司利潤、影響獲利體質。以 Google 為例，每條透過生成式 AI 的搜尋成本是傳統搜尋的 10 倍。以每天全球超過 100 億次搜尋的需求來算，每年增加成本恐超過數十億美元。

Cristiano Amon 日前接受《金融時報》採訪時表示：「理想狀況是雲端、本地裝置兩者混合運行，利用行動裝置未使用的處理能力分攤運算成本，才是最經濟的解決方案。」

高通 Snapdragon 8 Gen 2 處理器已成功讓手機裝置能支援生成式圖像軟體 Stable Diffusion 。根據《 Forbes 》最新實測報導，Stable Diffusion 僅需不到15秒就能在手機上依指令生成出一張全新圖片，過程完全不假任何雲端伺服器的算力支援。

《 Forbes 》用 Stable Diffusion 實測手機端的生成式圖像。（圖片來源：Forbes）

背後方法是高通研究團隊透過一套稱為 AI Model Efficiency ToolKit 的 AI 模型工具，將複雜、大型的機器學習模型去蕪存菁，留下關鍵的運算節點，節省模型所需的功率、儲存空間，降低裝置對運作機器學習的計算資源需求。

分析師 Ben Bajarin 預估，未來能用來編輯照片、影音，以及生成簡單對話的生成式 AI 軟體，其在行動裝置上執行的版本，參數（ parameters ）大概不會超過 100 億。例如高通測試的 Stable Diffusion，其版本僅約 10 億參數，這個尺寸比 ChatGPT 較舊的版本 GPT-3 還小了 175 倍。

生成式 AI 模型越來越小，將激發更多創新應用
隨著縮小 AI 模型的技術越趨成熟，意味著更多開發者，能以更低的技術門檻滿足生成式 AI 能達成的用途，長期可能影響 AI 趨勢走向。《金融時報》就指出，儘管 ChatGPT 抓住所有人的眼球，但檯面下更多小型生成式 AI 工具，早已如雨後春筍般冒出，例如由 Meta 發表的基礎大型語言模型 LLaMa，其小型版本近期成功在 Google 的手機 Pixel 6 上運行。

針對這波 AI 運算移轉到行動裝置的浪潮，外界目前關注 Apple 將會如何反應。Ben Bajarin 認為，作風相對保守、追求穩定的 Apple 勢必會花更多時間將生成式 AI 導入 IOS 生態系中。「但最終雙方應都會提供更多開發工具與資源，讓其生態系能搶先納入優秀的生成式 AI 軟體。」

*本文開放夥伴轉載，參考資料：《Wired》、《Forbes》、《Fortune》、《金融時報》。首圖來源：Google。

（責任編輯：廖紹伶）

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