电子行业AI+系列专题报告：边缘AI，大语言模型的终端部署，推动新一轮终端需求

近年来，随着海量数据的增长和无需标注自监督学习等技术的应用，大模型的参数量呈指数级增长。

然而，大模型的训练和推理带来了算力、显存和通信等方面的三大瓶颈，目前还无法在终端上离线运行。

不过，通过量化、知识蒸馏、剪枝等技术，大模型可以在手机本地实现推理，即边缘 AI。

此外，聚焦于大语言模型，以语言为接口，控制多个 AI 模型的系统正在井喷式发展，有望推动新一轮的手机换机潮。

因此，AI 2.0的时代已经到来，将推动多领域的优化与通用化。

近期，OpenAI推出了一款基于 ChatGPT 的移动应用，这也有望推动大型AI模型进入移动端创新阶段。

总之，AI技术的快速发展推进了大型模型的不断进步，但同时也带来了多方面的挑战。通过针对不同方面的技术（如量化、知识蒸馏、边缘AI等）的优化，大模型在终端本地的运行正在逐渐成为可能，也有望促进手机换机潮。在这个大趋势下，AI技术的发展将更加多样化，也会向着更加普及化和通用化的方向发展。