2023混合AI是AI的未来白皮书（第一部分）-高通_18页_1mb

1混合AI是AI的未来
2023年月第一部分：终端侧AI和混合AI开启生成式AI的未来
目录1摘要32生成式AI简介和当前趋势43混合AI对生成式AI规模化扩展至关重要531什么是混合AI？632混合AI的优势6321成本6322能耗6323可靠性、性能和时延7324隐私和安全7325个性化733AI工作负载的分布式处理机制8331以终端为中心的混合AI8332基于终端感知的混合AI9333终端与云端协同处理的混合AI104终端侧AI的演进与生成式AI的需求密切相关1141终端侧处理能够支持多样化的生成式AI模型115跨终端品类的生成式AI关键用例1251智能手机：搜索和数字助手1252笔记本电脑和PC：生产力1353汽车：数字助手和自动驾驶1354XR：3D内容创作和沉浸式体验1455物联网：运营效率和客户支持166总结17

31摘要
混合AI是AI的未来。生成式AI的快速发展对计算需求提出更高要求，需通过云端与终端协同分配负载实现规模化扩展。混合AI架构通过协调云端与边缘终端的计算资源，降低成本、提升能效与性能，同时保障隐私安全并支持个性化体验。随着模型参数量缩小和终端算力提升，混合AI将推动生成式AI在全球范围的广泛应用，涵盖手机、汽车、物联网等终端领域。

32生成式AI简介和当前趋势
生成式AI已从实验室走向商业化，成为核心生产力工具。以ChatGPT为例，其快速用户增长（11月推出即达1亿月活）表明生成式AI具备颠覆潜力。当前已有超3000个生成式AI应用，涵盖文本、图像、视频等领域，市场规模预计达1万亿美元。混合AI架构成为支撑其扩展的关键，可通过终端侧处理降低云端负担并优化体验。

33混合AI的优势
混合AI在成本、能耗、可靠性、隐私和个性化等方面具有显著优势。成本上，终端侧处理可减少云端计算需求，降低企业运营支出。能耗方面，终端设备具有更高的能效比，尤其在低功耗运行生成式AI模型时表现突出。可靠性方面，终端可独立处理任务，避免云端拥堵导致的时延或服务中断。隐私保护通过终端本地处理实现数据不上传，适用于企业内部场景及敏感用户需求。个性化能力则依赖终端侧用户画像的实时优化，结合多模态数据提升生成内容的贴合度。

34AI工作负载的分布式处理机制
混合AI通过动态分配任务实现高效处理。对于参数量较小的模型（如10亿级别），推理可在终端完成；复杂任务则需云端与终端协同。例如，推测性解码技术允许终端先生成部分token，云端随后校正，既提升效率又节省能耗。终端感知模式中，ASR、计算机视觉等模型在本地运行，将信息传输至云端处理，再通过TTS反馈，形成闭环。

35终端侧AI的演进与生成式AI需求
终端侧AI能力持续增强，支持更多生成式AI模型部署。当前10亿参数模型已能在手机运行，未来100亿参数模型将实现终端侧处理。终端侧处理减少云端依赖，满足实时性要求（如自动驾驶决策），同时降低数据传输成本。混合AI架构使用户画像、个性化提示等能力在终端本地形成，提升AI应用的灵活性与响应速度。

4终端侧AI的演进与生成式AI的需求密切相关
终端侧AI能力是混合AI实现规模化扩展的核心。随着终端算力提升（如手机、PC、XR设备），更多生成式AI任务可本地化处理。例如，智能手机可支持语音搜索、图像生成等，PC端推动Office生产力工具优化，汽车通过终端侧计算实现自动驾驶与个性化服务，XR设备则借助终端与云端协同提升沉浸式体验。物联网领域，终端侧AI可优化库存管理与能源调度。

5跨终端品类的生成式AI关键用例
智能手机：基于生成式AI的搜索功能（如GPT赋能的查询）及数字助手（如Microsoft365Copilot）提升用户体验，降低云端依赖。
笔记本电脑与PC：生成式AI加速文档处理、数据分析和创意工作，如代码生成（GitHub Copilot）、邮件草拟等，依赖终端侧快速推理能力。
汽车：终端侧AI支持数字助手（语音交互、个性化服务）与自动驾驶（实时感知与决策），通过本地处理减少云端延迟风险。
XR：生成式AI推动3D内容创作与虚拟化身发展，本地渲染与云端模型协同可实现高保真虚拟世界构建。
物联网：在零售、能源等领域优化运营效率，如通过生成式AI预测需求、生成个性化推荐，并提升客户支持服务质量。

6总结
混合AI通过终端与云端协同，成为生成式AI规模化扩展的核心解决方案。其优势涵盖成本降低、能耗优化、隐私安全及个性化体验，适用于各终端场景。随着模型参数量下降与终端算力提升，混合架构将进一步推动生成式AI在搜索、生产力、自动驾驶、XR和物联网等领域的应用，成为AI技术发展的必然方向。