端側(cè)AIGC應(yīng)用發(fā)展催化因素有哪些？

三大因素催化端側(cè) AIGC 應(yīng)用加速發(fā)展。

1.催化一：基建開支巨大，產(chǎn)出端規(guī)模較小

大型科技公司花費(fèi)巨額資金擴(kuò)建數(shù)據(jù)中心，且資金量持續(xù)增長(zhǎng)。這類大型科技公司包 括海外的 Google、Microsoft 和 Meta 等，以及國(guó)內(nèi)的字節(jié)跳動(dòng)、騰訊和阿里巴巴。除此之 外，亞馬遜、甲骨文、蘋果、特斯拉等公司也是重要的算力開支貢獻(xiàn)者。從算力公司收入 角度同樣也能看出業(yè)界在 AI 基礎(chǔ)設(shè)施方面的巨大投入。英偉達(dá)數(shù)據(jù)中心收入在 2023 年增 長(zhǎng)超 200%，2024 年仍維持超 100%的高速增長(zhǎng)。除了硬件設(shè)施方面的資本性投入，AI 數(shù) 據(jù)中心仍需考慮其他如運(yùn)行維護(hù)、租賃，以及在后續(xù) AI 模型的訓(xùn)練過程中所消耗的電力及 數(shù)據(jù)等運(yùn)營(yíng)性成本，使得公司實(shí)際投入比上述基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)更高。根據(jù)英偉達(dá)在分析師日 上的演講，AI 基礎(chǔ)設(shè)施中，除 GPU 與組網(wǎng)外，其余開銷約占到總體的一半。

在巨大的基礎(chǔ)設(shè)施投入下，收入端卻明顯單薄。OpenAI 的年收入為 10 億美元。微軟 董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官薩蒂亞·納德拉 (Satya Nadella)在 2025 財(cái)年第二季度業(yè)績(jī)電話會(huì)議中 表示，微軟的人工智能業(yè)務(wù)年化收入超過 130 億美元，但該收入與其 2024 年單季度的資 本開支水平相當(dāng)。若未來收入端無法快速提高，將難以維持該業(yè)務(wù)的長(zhǎng)期運(yùn)轉(zhuǎn)。企業(yè)迫切 需要找到能夠承接巨額資本開支的 AI 產(chǎn)出。

2.催化二：算力使用成本下降，促使更多廠商入局

在產(chǎn)業(yè)發(fā)展初期，鑒于巨大的成本投入，除了少數(shù)幾家大型公司之外，其他公司難以 參與到 AIGC 行業(yè)中，使參與者過于單一，在應(yīng)用端極大的限制了產(chǎn)品的豐富度，降低了 “殺手級(jí)應(yīng)用”出現(xiàn)的可能性。而目前該情況已經(jīng)發(fā)生了改變，一方面，字節(jié)跳動(dòng)的成功 降本向業(yè)界展示了規(guī)模效應(yīng)降本的可能性，另一方面，DeepSeek 的優(yōu)化創(chuàng)新證明對(duì)模型本 身及訓(xùn)練方式的優(yōu)化也能大幅降低訓(xùn)練成本，從而降低了行業(yè)門檻，使得更多中小型企業(yè) 也能加入，同時(shí)也顯著提升了大模型在各行業(yè)場(chǎng)景中的適用性。

2.1 規(guī)模效應(yīng)降本

隨著 AI 數(shù)據(jù)中心規(guī)模增大，廠商有機(jī)會(huì)通過調(diào)度和資源使用優(yōu)化的方式，提高資源 利用率，降低單位算力使用成本。2024 年 12 月 18 日，字節(jié)跳動(dòng)在火山引擎 FORCE 大會(huì) 上正式推出了豆包視覺推理大模型，并宣布進(jìn)入“厘時(shí)代”，該模型的價(jià)格大幅下調(diào)至 0.003 元/千 token，相較行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)低了 85%。火山引擎總裁譚待介紹，火山引擎在技術(shù)上有非常 多優(yōu)化手段，可以降低大模型成本，在工程上可以通過分布式推理的形式將底層算力使用 得更好；另外，在混合調(diào)度方面，可以把不同負(fù)載進(jìn)行混合調(diào)度，這樣的成本也大幅下 降。 各大科技公司均大量投資建設(shè) AI 數(shù)據(jù)中心，隨著規(guī)模擴(kuò)大，AI 訓(xùn)練和推理成本有望 下降。2024 年，亞馬遜表示計(jì)劃在未來幾年內(nèi)在以人工智能為重點(diǎn)的數(shù)據(jù)中心投資超過 1000 億美元。2025 年初，公司又宣布計(jì)劃投資約 110 億美元來擴(kuò)展其在佐治亞州的基礎(chǔ)設(shè) 施。微軟副董事長(zhǎng)兼總裁布拉德·史密斯（Brad Smith）2025 年初在公司官網(wǎng)的一篇博客中 宣布：在 2025 財(cái)年，微軟有望投資約 800 億美元建設(shè)人工智能數(shù)據(jù)中心，以訓(xùn)練人工智能 模型并在全球范圍內(nèi)部署人工智能和基于云的應(yīng)用程序。谷歌在 2024 年第四季度及財(cái)年業(yè) 績(jī)電話會(huì)議中提到，2025 年公司預(yù)計(jì)將投資約 750 億美元的資本支出，其中大部分將用 于技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，主要是在服務(wù)器方面，其次是數(shù)據(jù)中心和網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)新的數(shù)據(jù)中心容量上 線時(shí)，云服務(wù)商有機(jī)會(huì)通過調(diào)度優(yōu)化的方式，使其提供的訓(xùn)練和推理成本下降，從而使中 小型，包括初創(chuàng)公司也能加入到 AIGC 行業(yè)創(chuàng)新隊(duì)伍之中。

2.2 DeepSeek 優(yōu)化創(chuàng)新降本

DeepSeek 的模型發(fā)布同樣也讓行業(yè)看到了大幅降本的可能性。2024 年末，DeepSeek 公司發(fā)布了多個(gè)模型，宣稱其中的 DeepSeek-V3 在性能上相當(dāng)于業(yè)界領(lǐng)先的閉源模型 GPT4o，優(yōu)于領(lǐng)先的開源模型 Llama 3，且總訓(xùn)練成本僅為 558 萬美元，而 GPT-4o 這樣的模型 訓(xùn)練成本估計(jì)約 1 億美元。2025 年 1 月 20 日，公司又發(fā)布了一個(gè)名為 DeepSeek-R1 的模 型，聲稱其在一系列任務(wù)上實(shí)現(xiàn)了與 OpenAI-o1 相當(dāng)?shù)男阅堋?具體來說，從 DeepSeek 在 V3、R1 模型的相關(guān)論文可以看到，V3 模型：1）優(yōu)化模型 架構(gòu)設(shè)計(jì)，對(duì)傳統(tǒng)專家模型（MoE）架構(gòu)和傳統(tǒng)多頭注意力（Multi-Head Attention， MHA）進(jìn)行了改良（改良后分別命名為 DeepSeekMoE 和 DeepSeekMLA）；2）預(yù)訓(xùn)練采用FP8 混合精度訓(xùn)練框架減少運(yùn)算量，并通過算法、框架和硬件的協(xié)同設(shè)計(jì)，幾乎實(shí)現(xiàn)了計(jì) 算和通信的完全重疊，顯著提升了訓(xùn)練效率；3）訓(xùn)練后：將長(zhǎng)思維鏈 (CoT) 模型中的推 理能力提煉到 V3，顯著提升了其推理性能。而 R1 系列模型直接將強(qiáng)化學(xué)習(xí) (RL) 應(yīng)用于 基礎(chǔ)模型，無需依賴監(jiān)督微調(diào) (SFT) 作為初始步驟。這種方法可以減少對(duì)大量監(jiān)督數(shù)據(jù)的 依賴，降低訓(xùn)練成本。 總的來說，DeepSeek 通過一系列創(chuàng)新，大幅降低了其模型的訓(xùn)練成本，且保有優(yōu)秀的 性能表現(xiàn)。同時(shí)，DeepSeek 對(duì)其模型進(jìn)行了開源。目前可以在開源社區(qū)平臺(tái)下載 DeepSeek R1、V3、V2 等各版本的模型，同時(shí)公司還提供了一些輕量化及蒸餾模型，針對(duì) 參數(shù)量更小的場(chǎng)景。雖然這些模型主要應(yīng)用于文本領(lǐng)域，且其模型并不一定能直接移植到 端側(cè)，但其開源模型及降本思路具備參考價(jià)值，為行業(yè)提供了成功大幅降本的案例，使行 業(yè)有機(jī)會(huì)迎來更多參與者，加速應(yīng)用落地。

3. 催化三：部分產(chǎn)品已有市場(chǎng)反饋，并持續(xù)迭代

2024 年，生成式 AI 領(lǐng)域出現(xiàn)了許多應(yīng)用方面的嘗試，包含軟件及硬件，為后續(xù)的發(fā) 展奠定了基礎(chǔ)。軟件方面，從 AI 辦公助理到 AI 視頻制作，再到語音代理和 AI 會(huì)計(jì)師。 其中，部分 AI 應(yīng)用產(chǎn)品已有不錯(cuò)表現(xiàn)。Perplexity 自推出以來一直處于增長(zhǎng)狀態(tài)，每月活 躍用戶達(dá)到 1500 萬。根據(jù)公司 2024 年 12 月的公告，ChatGPT 在全球每周擁有 3 億活 躍用戶。OpenAI 于 10 月推出了 ChatGPT Search，這是其現(xiàn)有類似搜索功能的擴(kuò)展。就 國(guó)內(nèi)看，豆包截止至 11 月底，豆包在 2024 年的累計(jì)用戶規(guī)模已經(jīng)超過 1.6 億，每日平均 新增用戶下載量穩(wěn)定維持在 80 萬，成為全球排名第二，國(guó)內(nèi)排名第一的 AI APP。AI 產(chǎn)品 榜全球總榜數(shù)據(jù)顯示，2025 年 4 月份，ChatGPT 穩(wěn)坐第一，擁有 5.5 億月活躍用戶；阿里 夸克第二，月活躍用戶量近 1.5 億；字節(jié)豆包第三，月活約 1.1 億。國(guó)內(nèi)總榜上，排名前三 的分別是夸克、豆包和 DeepSeek。

DeepSeek 應(yīng)用(APP)于 2025/01/10 發(fā)布，日活躍用戶 DAU 第 5 天超過 ChatGPT， 第 15 天是 ChatGPT 的 2 倍達(dá) 259 萬日活躍用戶，成為全球增速最快的 AI 原生應(yīng) 用。

硬件產(chǎn)品方面，主要包括 AIPC、AI 手機(jī)、AI 可穿戴（耳機(jī)/眼鏡等）、AI 玩具、汽車 （自動(dòng)駕駛）、機(jī)器人等。其中，AIPC 自 2023 年首次推出后，已經(jīng)過一年多的迭代優(yōu)化， 已具備一定規(guī)模；AI 手機(jī)于 2024 年開始發(fā)布，幾乎所有大型手機(jī)廠商均有相關(guān)機(jī)型推 出；可穿戴類產(chǎn)品，尤其是眼鏡產(chǎn)品在市場(chǎng)上取得優(yōu)異銷售成績(jī)，逐步得到各大科技公司 重視；AI 陪伴、玩具類產(chǎn)品也有更豐富的產(chǎn)品產(chǎn)出，并逐步積累客戶群體；汽車已在自動(dòng) 駕駛的長(zhǎng)年探索中逐步使用生成式 AI 技術(shù)，而 AI 機(jī)器人市場(chǎng)仍在商業(yè)化探索階段。

端側(cè)硬件是 AI 應(yīng)用的基礎(chǔ)，也是重要的用戶入口。目前我們使用各類 AI 應(yīng)用均是通 過各類端側(cè)硬件，如手機(jī)、電腦、可穿戴設(shè)備等。作為用戶直接接觸的應(yīng)用媒介，端側(cè)硬件能夠促進(jìn) AI 技術(shù)融入更多的場(chǎng)景中，讓各種設(shè)備具備智能化的交互和決策能力，提升了 用戶體驗(yàn)，加速人工智能的普及。同時(shí)，作為用戶入口，端側(cè)硬件承載較多用戶數(shù)據(jù)，是 AI 技術(shù)個(gè)性化與定制化的基礎(chǔ)。例如，用戶使用手機(jī)進(jìn)行打車、購物、日程規(guī)劃等操作， 具有一定個(gè)人傾向性，AI 手機(jī)則可以根據(jù)用戶的使用習(xí)慣和偏好，在本地進(jìn)行個(gè)性化的規(guī) 劃決策，幫助用戶簡(jiǎn)化日常操作流程。 在各類 AI 硬件產(chǎn)品中，AIPC/手機(jī)等消費(fèi)類產(chǎn)品在較短的時(shí)間內(nèi)放量，并形成對(duì)生成 式 AI 技術(shù)投入回報(bào)的機(jī)會(huì)更大。基于自動(dòng)駕駛的汽車產(chǎn)品出于對(duì)安全、可靠性、響應(yīng)速 度等方面的高要求，在 AIGC 技術(shù)應(yīng)用方面有較大限制，且價(jià)格更高，用戶更換周期更 長(zhǎng)；而機(jī)器人產(chǎn)品尚未形成銷售規(guī)模，處于商業(yè)化探索階段。因此，本文主要聚焦于 AIPC/手機(jī)/可穿戴/陪伴等偏消費(fèi)類產(chǎn)品的探討。