比如
，手机隨著新的出货存升存算芯片和用戶使用場景的快速迭代 ，存算一體和近存計算技術是量年直接在存儲器內部或附近進行計算 ，采用的后占都是存算分離的馮諾依曼架構 。端測的过半計算能力和功耗控製存在瓶頸。新一代AI手機所占份額將在2024年後迅速攀升 ，等纷动内才能體驗這個AI功能 ，纷押
▍內存和芯片之間傳輸速率要提升10倍
當前AI大模型要在手機落地依然麵臨不小的注有展挑戰 。另一智能手機巨頭OPPO也選擇重金投入。望带結合用戶在不同垂域的手机需求
，Tiny輕量模型三個級別的出货存升存算模型對應不同應用場景 ，甚至百分之八九十的量年用戶
，用戶沒有這種使用習慣 ，后占
“目前來看 ，过半
有資深分析師對《科創板日報》記者表示 ，等纷动内廠商可利用科技創新及其相關功能賣點撬動終端價格。內存和芯片之間的傳輸速率需要提升10倍 。”劉作虎稱 。更大的計算要求可能直接就分流到雲上運轉，
但無論是CPU還是GPU ，“AI手機一定會利好存算一體技術的發展 ，當前AI與手機的融合依然麵臨著內存傳輸速率瓶頸
、不過
，需要根據不同的場景 ，首先要語音識別，2024年中國市場新一代AI手機出貨量將達到3700萬台 ，這讓端雲結合成為必然
。語音識別可以在端側完成 。並在訓練過程中占用大量內存和計算資源 。雲端算力成本等諸多挑戰。雲端的難點在於其成本很高 。”
劉作虎認為
，就放在雲端完成。2027年將達到1.5億台 ，部署Titan超大模型 、OPPO首席產品官劉作虎在OPPO AI戰略發布會上表示
，要求更高的內存傳輸速率和更大的內存空間 。
“AI不是高端產品的專屬
，端和雲各有各的優缺點 。才能最終輸出
。而打破內存與計算隔閡的存算一體架構是一個可能解 。如果是端側
，在這種場景下一定是做端側體驗 。每一個人都應該有一個超級助理
，一站式地把所有的需求搞定 。我們可以說是沒有上限
。這是整個Lora架構的基本思想 。隨著大模型的發展 ，
在中國市場 ，以後應該都是端雲結合的方式 。當然 ，未來將在雲端算力上持續投入
，存儲器讀取速率的提升遠遠跟不上處理器性能的增長。也隻能通過存儲器狹窄的“出口”輸出 ，還需要打通整個手機所有的生態 。16GB RAM將成為新一代AI手機的基礎配置
，”張峻如是表示 。
AI和手機的融合被行業視為新的創新錨點 ，如果要針對相冊做一些AI的能力怎麽辦 ？不能強迫用戶必須把相冊傳到雲上 ，同時
，專屬化的需求
，新一代AI手機在存儲、提高數據處理和計算的效率和成本 。”
劉作虎表示 ，手機也帶不起來了 。它應該是一種普惠的技術 。當前的手機內存難以支撐超過70B規模的端側大模型 ，影像設備的升級將帶來硬件升級和成本提升 ，
在會後采訪中 ，
“用端側小型模型來解決一些問題的同時 ，IDC認為 ，識別之後再去做推理
。”
▍端雲結合是趨勢
大模型應用需要處理大量數據 ，約占智能手機整體出貨量的15% 。策略也不同 。SoC以外的硬件需要一同配套升級。基於Lora架構來做更靈活的端雲協同架構 。”
IDC預計 ，劉作虎對《科創板日報》表示 ，計算單元要先從內存中讀取數據 ，所有的產品都值得AI的思維重新思考該怎麽去做 。2027年達到1.5億台，《科創板日報》2月22日訊（記者黃心怡）在星紀魅族選擇All in AI後 ，“比如AI通話摘要 。但其實是不智能的 。來思考用端還是用雲，
2月20日 ，市場份額超過50%
。
“例如大家會用雲相冊
，在手機端運行本地大模型
，讓這個手機懂我，存儲器與處理器的發展嚴重失衡
。存算一體。還是習慣把照片保留在手機上麵。場景不同、2024年起 ，嚴重影響了數據處理的效率。無論處理器所在的“入口”一端處理了多少數據 ，“在對AI的投入上 ，OPPO會在端雲協同模型這個方向上進行堅定地探索 。手機購買後就沒有額外的成本
。實現以用戶為中心
，但還是要看最終的需求端有多大 。這個事情沒有那麽簡單 ，
IDC中國高級分析師郭天翔認為 ，但坦白講 ，對於產業鏈生態帶來新的發展 。
過去幾十年中，帶動新一輪換機潮。屏幕
、會有一些外掛的模型加載到端側上來 ，以前手機雖然叫智能手機
，（文章來源 ：科創板日報）
但是推理需要更大的算力 ，通過自建的OPPO AI濱海灣數據中心 ，並且新一代AI手機所占市場份額超過50% 。我們在實際的落地和研究過程中還處於探索階段
。
據了解
，內存空間受限
、而在新的AI技術有望讓手機變成了真正的智能手機 ，預計2024年全球新一代AI手機的出貨量將達到1.7億部
，但普通老百姓用雲相冊的實際比例是比較低的 ，”劉作虎在接受《科創板日報》采訪時表示 ，通過把計算和存儲功能融合在一起
，以及用戶更個性化、新一代AI手機將大幅增長 ，”
OPPO AI中心產品總監張峻稱 ，
▍AI手機帶動新一輪換機潮
IDC判斷，實現端雲聯合部署
。計算完成後再存回內存 ，“再大的模型，Turbo大模型 、