0
“我們正在進入將改變用戶體驗的生成式AI時代，也將創造移動行業和計算行業的全新周期。”高通公司總裁兼CEO安蒙在2023驍龍峰會上的這句話概括了高通面對的機會。
對于全球極少既能做好連接，又擅長計算的高通來說，生成式AI是拓展手機之外市場份額的絕佳機會。
移動連接這個刻在高通基因里的技術，高通已經做到了極致，擁有絕對的領導力。但計算對于高通來說還有很大的市場空間，比如PC、XR、汽車。
生成式AI恰好是給PC和汽車行業帶來變革的技術，這也是2023驍龍峰會的重頭戲，全新發布的4nm Oyron CPU、第三代驍龍8，最大的亮點都是高性能、高能效、強AI。
Oyron CPU超越了x86陣營里的最強者，也力壓震撼業界的蘋果M2 Max，確實是一款讓人驚艷的產品。
但換個角度，高通在Arm PC領域耕耘幾年收獲不算豐碩，碰上了生成式AI的機會，必須拿出一款極具競爭力的產品，才有可能拓展其優勢領域，給消費者和投資者更大的想象力。
高通未來的潛力藏在Seamless里
Oyron CPU和第三代驍龍8絕對是值得最先介紹的產品，但要看清楚高通未來的機會所在，還是從驍龍Seamless說起。
高通技術公司高級副總裁兼手機、計算和XR業務總經理阿力克斯·卡圖贊這樣介紹，“驍龍Seamless是一個促進多終端體驗的重大飛躍，真正打破生態系統壁壘。”
德勤發布了一個《2023年網聯消費者調查》，調查報告指出了每個美國家庭目前平均擁有21臺數字化終端，不同終端之間，尤其是不同制造商的終端之間信息傳輸通常并不順暢的問題。
驍龍Seamless為這個解決問題而誕生，要讓不同系統、不同制造商的智能手機、筆記本電腦、平板電腦、耳塞、智能手表和XR設備的自組織智能網絡，共享信息等。
有了Seamless，安卓手機的照片可以直接拖到Arm處理器的Windows電腦上，還能直接用Windows電腦的鼠標操控復制文本到另一個品牌的平板電腦。
Seamless包含硬件和軟件框的整體解決方案，基于高通的低功耗、低時延、藍牙、Wi-Fi以及傳感器中樞。
“我們與微軟和Meta的合作，讓大家看到了Android與Windows合作，將終端保留在一個封閉式生態系統里已經過時。”安蒙繼續說，“人們可以選擇自己想要的終端，而不是他們被允許選擇的終端，這對于整個行業都是一個激動人心的時刻。”
如果Seamless能夠真正打破生態系統壁壘，讓不同OEM廠商、生態系統和操作系統更緊密的整合，這將會是一個雙贏的解決結果。
消費者享受到了便利，擁有了選擇權，高通能夠將其強大的影響力從手機拓展至PC、汽車、XR設備領域。
換句話說，如果高通抓住了生成式AI帶來變革的機會，Samless獲得成功，高通就占據了進可攻退可守的有利位置，保持手機市場領先地位的同時，也能搶奪AI PC的市場機遇，還能享受XR和汽車這兩個新增市場的紅利。
Samless取得突破需要時間，高通沒有坐等好運的降臨，先用Oyron CPU主動出擊。
必須拿出驚艷市場的定制Oyron CPU
高通在今年拿出的Oyron CPU確實讓人驚艷，這并非高通的第一代Arm架構PC端CPU產品，可以說高通此前在PC領域的幾代產品的嘗試都算不上大獲成功。
原因有很多，比如處理器性能和能效不足夠打動客戶，沒有包括微軟在內的軟件和應用生態的全力支持。
但情況已經發生了變化，蘋果用M系列芯片驚艷了市場，讓消費者意識到Arm架構的PC處理器可以有比x86更高的性能和更低功耗，也讓高通更清楚應該推出一款性能和能效足夠驚艷的Arm CPU，其收購的Nuvia也加強了其設計高性能Arm CPU的能力。
對高通來說，在PC CPU領域大量投入還有一個更重要的理由，AI迎來了iPhone時刻。如果只是去替代x86 CPU，即便PC市場體量足夠巨大，也只是一個存量市場，缺乏足夠的想象力，AI爆發將給這個市場帶來增長，所以高通看準的是AI PC的機會。
阿力克斯·卡圖贊就表示，“未來用戶在進行PC購買決策時，除CPU和GPU之外，還會考慮AI的性能和應用。”
所以，要震撼業界，就需要有業界最強大的CPU、GPU和NPU。
高通確實做到了，Oryon CPU超越了性能和能效頂尖的蘋果M2 Max，實現和M2 Max相同的單線程性能，Oyron CPU能耗減少30%。
Oyron單線程性能對比x86陣營CPU，超過了專門為高性能游戲終端而設計的i9-13980HX，實現相同性能功耗降低70%。
搭載定制Oyron CPU的全新驍龍X Elite多線程CPU性能也十分驚艷，Oryon的峰值性能比x86陣營競品的高端十四核筆記本電腦芯片的峰值性能高60%，實現相同性能功耗能降低65%。
如果對比同為Arm架構的M2 Max CPU性能，Oyron的峰值性能高50%。這得益于Oyron的架構設計，其中的雙核增強可以加速12個高性能CPU內核的2個，從而為用戶提供超快響應。
“這不僅是驍龍、高通的高光時刻，也是整個Windows 生態系統的高光時刻。”安蒙說，“消費者不再需要在性能和能效之間做選擇，可以兩者兼得。廠商可以將驍龍X Elite應用于廣泛的PC設計和配置，大家將看到我們擁有業內最出色能效的CPU。”
高通會把Oyron CPU的能力帶到更多產品線，明年應用到驍龍8平臺，此后會進入汽車、XR等產品線。
驍龍X Elite的 GPU性能也碾壓競品，在面向PC的熱門3D圖形基準測試顯示，與性能領先的x86集成GPU相比，驍龍X Elite的性能領先高達80%，達到競品的最高性能功耗可以降低80%。
如此驚艷的CPU性能和能效確實對消費者具有吸引力，但能夠刺激消費者購買新PC的關鍵還是在AI。
驍龍X Elite的Hexagon NPU算力可以達到45 TOPS，性能達競品近期發布NPU的4倍。融合CPU和GPU的AI引擎可以讓驍龍X Elite的AI性能達到75TOPS。
6年時間，驍龍計算平臺的AI性能就提高了100倍，這種指數級的性能提升帶來的是全新的AI應用體驗。
“TOPS不是量化終端側AI性能的唯一方式，還要考慮AI模型的準確性和響應時間，以及用每秒生成token（tokens/s）來衡量的大語言模型處理速度。”阿力克斯·卡圖贊分享了在搭載驍龍X Elite筆記本電腦上運行AI助手發揮出的強大算力。
驍龍X Elite的AI助手以30 tokens/s的速度，在終端側運行70億參數的Llama 2模型，實現快速準確的響應。
把這個速度具象一些，普通人每分鐘可閱讀約200-300個單詞，相當于每秒處理5-7個tokens，也就是驍龍X Elite終端AI的書寫速度比普通人的閱讀速度更快。
阿力克·斯卡圖贊介紹，“驍龍X Elite能夠實現這一性能水平，得益于高通AI軟件棧的大幅進步。在不影響準確性或性能的情況下，利用INT16、INT8、INT4等量化巨大的生成式模型，大幅節省功耗并減小內存占用。”
雷峰網了解到，在搭載驍龍X Elite的終端上可以運行超過130億參數的生成式模型，無需云端資源。
有了強大的AI性能，就可以在AI PC上起草完整的電子郵件、轉錄會議記錄，或者借助文本生成和圖像生成工具快速進行研討。
無論對于個人還是對于企業來說，AI PC都是提升效率的工具。
“通過使用現代AI PC，用戶在驍龍終端上進行的處理越多，就能節省更多的云計算成本。”阿力克·卡圖贊強調了云端和終端混合AI的價值。
但即便有微軟、聯想和HP的支持，Arm架構處理器運行Windows系統依舊面臨著應用性兼容和生態等問題。
如果應用不是原生移植到Arm端，就必須通過轉譯的方式才能運行。另外，由于Arm PC對于Windows生態系統是較新的架構，PC的硬件生態系統，包括攝像頭、鼠標、打印機等外設也會存在適配問題。還有，PC生態系統中常用的ODM廠商，過去幾年適應了各種PCB和元器件的設計和生產，Arm PC也需要適應這些硬件生態系統。
阿力克斯·卡圖贊對雷峰網(公眾號：雷峰網)表示，“通過高通的努力以及與微軟的合作，我們成功地把很多熱門應用移植到了Arm平臺上。此外，我們還與微軟合作，用戶在轉譯模式下運行應用，將擁有和原生應用一樣的使用體驗。微軟也在幫助我們改進生態系統中的應用兼容性，高通設立了一個龐大的團隊，致力于提升硬件生態系統的兼容性。”
目前，微軟的生產力應用，包括Word, Excel, Powerpoint, Edge, Teams, OneDrive, OneNote和Outlook等都是Arm原生。
另外，高通還給出了驍龍X Elite的三個參考設計，有利于OEM廠商更快推出產品，搭載驍龍X Elite的PC最早將在明年上市。
第三代驍龍8驅動手機大模型普及
Arm PC是高通在短期內可以期待的新增長點，這個增長幅度在短期內將更加巨大，特別是有高性能、高能效以及AI的吸引力。
與PC一樣，手機終端運行大模型也是一個明顯的趨勢，谷歌以及各大手機廠商都在探索手機端運行生成式AI模型的無限可能，這也是生成式AI給手機帶來的變革。
雖然因為全新Oyron CPU和驍龍X Elite的發布，往年驍龍峰會的主角驍龍8的風頭被搶走不少，但第三代驍龍8的升級并沒有打折。
第三代驍龍8的CPU相比上代驍龍8，CPU性能提升高達30%，GPU性能提升25%，Hexagon NPU性能翻倍，集成最快的蜂窩調制解調器、最先進的Wi-Fi 7解決方案，和雙藍牙技術。
所有子系統都進行了升級，重點在AI和影像兩個方面。
AI引擎的升級是得益于采用了增強架構提升能效，也面向生成式AI大幅提升了Hexagon NPU性能，使第三代驍龍8能夠更好支持大語言模型、大視覺模型以及生成式AI應用。
這種升級帶來了非常顯著的提升，今年初高通在驍龍8終端上采用Stable Diffusion進行圖像生成時需要超過15秒，在最新的第三代驍龍8上，運行這一模型僅需要0.57秒，這是一個跨越式的進步。
目前，第三代驍龍8能夠在手機上運行100億參數的生成式AI模型，以20 tokens/s的速度運行大語言模型。
小米已經在第三代驍龍8上能流暢運行自研的60億參數大模型（6B）。
“小米自研的6B大模型，目前可以實現媲美更大參數量模型的能力，能夠用于知識問答、文字擴寫、表格生成、編寫代碼等。”小米集團總裁盧偉冰在驍龍峰會上介紹，“我們在端側實現了不可思議的運行速度。面對1000 tokens的指令，生成首詞只需要2.2秒，這是因為我們應用了業界最前沿的推測性解碼技術。”
AI的升級也能夠直接提升第三代驍龍8的影像水平。
比如，高通的合作伙伴慧鯉科技，面向第三代驍龍8開發了一個神經網絡，能夠重構照片缺失的部分，這一特性被稱做“照片擴充”。如果一張照片就是朵花，能由AI“擴充”出一片花海。
有AI創作的美圖，就需要識別AI圖片。高通與Truepic合作，能夠利用Snapdragon Security進行圖片加密蓋章，標示照片的真實性。
這些只是一部分端側生成式AI應用，第三代驍龍8 AI性能的升級，讓更多個性化的AI體驗的實現成為可能，例如制定個性化的運動方案，更懂使用者的語音助手，基于使用者位置的餐廳和路線推薦。
“通過在終端側運行這些強大的大型模型，用戶無需再完全依賴云端。”阿力克斯·卡圖贊強調，“在第三代驍龍8上，AI輔助特性將響應更快、更高效，并且由于在終端側運行，所以更加隱私和安全。”
2023驍龍峰會，應該是截至目前含AI量最高的一屆峰會。雖然高通沒有大呼All in AI，但從今年所有新品都大幅升級了AI性能，時時刻刻都展現了混合AI的價值，以及AI無處不在的未來。
對于高通來說，在端側AI保持領先，在手機市場是守住基本盤，在PC市場是進攻的好機會。
如果實現Seamless的愿景，那汽車、XR以及其他新興市場都將是高通未來的爆發點，那時候將無處不在的驍龍終端將從3億個，實現跨越式增長。
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
