高通Chris Patrick：驍龍8 Gen 3成本上浮 未來AI將從大語言模型走向多模態

近日，在高通驍龍峰會中，高通高級副總裁兼手機業務總經理Chris Patrick針對驍龍8 Gen 3平臺分享了關於端側AI的最新進展和未來展望。

在採訪中，Chris Patrick提到了一個重要的問題，那就是隨着半導體行業晶體管成本的上升，手機芯片價格也面臨着壓力。他解釋說，這不僅僅是因爲每個晶體管的成本在增加，還因爲整個半導體行業的成本都在提升。然而，Chris Patrick還強調，這並不意味着所有廠商都會選擇漲價，而是採取一些策略來應對成本壓力，例如在不同機型上採用不同規格的芯片。此外，一些OEM廠商也選擇採用不同層級的SoC來匹配不同價位的產品。

針對端側AI的重要性，Chris Patrick表示，在保障用戶數據安全和隱私的前提下，端側AI可以有效地運行。以Stable Diffusion爲例，用戶可以在終端上提出一個查詢，然後由AI生成一張圖片，所有的信息和數據都不會離開終端，這樣用戶的隱私就能得到有效保障。

Chris Patrick也進一步闡述了端側AI的優勢和應用場景。他表示，未來可以通過包括LoRA在內的不同訓練方法，使模型能夠得到個性化的訓練，使終端側的模型能夠更貼近用戶的使用習慣。他還提到了高通推出的Snapdragon Seamless，這是一款可以幫助用戶實現跨終端的無縫銜接和高效協同的體驗的產品。

專訪過程中，Chris Patrick同樣對未來芯片領域的發展進行了預測。他表示，隨着AI大模型從大語言模型走向多模態，以及大量手機APP都支持Copilot功能，未來AI會得到進一步發展。他認爲，未來在芯片領域的工作重點將是如何更好地支持這些新的發展趨勢。

爲了更好地支持端側AI的發展，高通技術公司也在不斷推出新的產品。據Chris Patrick介紹，高通技術公司已經推出了一系列支持端側AI的芯片，這些芯片與之前的芯片相比，最大的變化在於它們可以更好地支持AI運算。這些新芯片不僅擁有更強大的運算能力，而且還可以更好地管理內存和存儲空間，從而提高了運算效率。

此外，高通技術公司還致力於開發更高效的AI算法和模型。據介紹，高通技術公司的研究人員已經開發出一種新的AI算法，這種算法可以更有效地利用芯片的運算能力，從而提高運算效率。同時，他們還在開發一種新的模型，這種模型可以更好地支持多模態AI應用。

對於未來競爭的重點，Chris Patrick認爲，這將是關於如何更好地支持多模態AI應用的競爭。隨着AI技術的發展，越來越多的應用需要支持多模態運算，比如同時處理圖像、音頻和文本等多種數據類型。這將需要芯片設計者們不斷創新和優化芯片的設計和架構，以滿足不斷增長的計算需求。

隨着5G、物聯網等技術的普及和應用，端側AI的應用場景也將越來越廣泛。比如在智能家居、智能製造、智能城市等領域，端側AI都將發揮重要作用。這將需要芯片設計者們不僅優化芯片的性能和設計，還需要考慮如何更好地與其他設備和應用進行互聯互通，以實現更高效、更智能的應用場景。