大模型爆火伊始，很多廠商提的最多的就是自家的模型（云端大模型）參數有多大，性能有多好。但近兩年，相較云端大模型外，端側大模型的熱度被炒的越來越高。

很重要的原因在于，越來越多的廠商開始布局端側大模型賽道。具體表現在，終端設備廠商，如蘋果、榮耀、小米、OV等，AI公司如商湯科技，都推出了自研的純端側大模型。

如今，各大手機廠商會說自己的AI本地運行，芯片硬件廠商也會強調自己的邊緣計算能力有多強大。

端側大模型為何能火？

簡單來說，端側大模型是能夠在你的手機、電腦、汽車這些"端設備"上直接運行的大語言模型，區別于依賴云端服務器進行大規模計算的大型語言模型。

平時用ChatGPT或其他云端大模型的場景是這樣的：打開網頁或APP，輸入問題，等待幾秒鐘，輸出答案。這個過程中，你的問題被發送到云端服務器，在云端的大型GPU集群上處理，然后把結果傳回給你。

所以端側大模型與云端大模型的核心區別在于“計算發生的地點”：

云端大模型：你的設備負責輸入和輸出，將問題上傳到云端的超算中心，計算完成后，再將結果返回給你的設備。

端側大模型：模型本身已經預裝或下載到你的設備上，計算過程完全在設備自身的芯片（如CPU、GPU、NPU）上完成。

從定義來說，也就能解釋為何云端大模型能在短時間內殺出重圍。可以從端側大模型的弊端拆解，其一，云端大模型對網絡高度依賴，在沒有網絡或者網絡差的情況下，是不能運行的；其二，隱私安全問題難保證，用戶在各種平臺的記錄，甚至個人隱私都可能被上傳到網上，很可能因隱私泄露釀成大禍；其三，很難滿足個性化需求，云端模型服務的是全球用戶，很難針對個人的使用習慣和需求進行深度定制。

反觀端側大模型，首先，對于用戶最關心的隱私問題能做到最優。用戶的所有數據始終在本地設備上，永遠不會被上傳到服務器。這徹底杜絕了數據在傳輸和云端存儲過程中可能存在的泄露風險，對于企業機密、個人隱私信息、金融數據等敏感場景至關重要。

其次，超低延遲與實時響應。由于無需網絡傳輸往返云端，端側模型的響應速度極快，幾乎可以做到“瞬時回答”。對于需要實時交互的應用至關重要，如AI語音助手、實時翻譯、會議摘要、游戲NPC交互等。

再者，離線可用性極強。在沒有網絡連接或信號差的環境下，端側大模型依然能夠正常工作，提供了無縫的、不間斷的AI體驗。

更值得一體的是，端側大模型不僅可以根據每位用戶的不同需求提供定制化服務，還能在很大程度上降低成本：對用戶而言，節省了流量；對廠商而言，將計算負載分散到海量終端設備上，能極大地減輕云端服務器的壓力和運營成本。

端側大模型，任重道遠

但這并不意味著擁有了端側大模型就能一勞永逸，仍存在很大的困難挑戰。一方面是技術挑戰，為了在終端運行，模型必須經過大幅度的壓縮、剪枝、量化和蒸餾，這通常會帶來模型性能的下降。如何在小體積下保持強大的能力，是研發的核心。

另一方面是商業挑戰，端側模型需要深度優化和適配不同芯片平臺，開發門檻極高，需要算法、軟件和硬件團隊的緊密協同。

面對端側部署的嚴峻挑戰，產業界和學術界正在從多個維度尋求技術突破，核心目標是在有限的硬件資源下，盡可能保留模型的核心能力。

模型壓縮與量化就是最直接的手段。通過剪枝移除模型中不重要的權重；通過量化將模型參數從32位或16位浮點數轉換為8位甚至4位整數，大幅減少模型體積和內存占用。例如，將70億參數的模型從FP16（16GB）量化到INT4（僅需約4GB），使其能夠在高端手機上運行。

在架構的選擇上，研發人員傾向于設計更輕量、更高效的模型結構。比如，采用混合專家模型，在推理時只激活部分參數，從而在總參數量巨大的情況下，實際計算成本卻很低。

當然在軟硬件協同優化方面，不少廠商也下足了功夫。部分芯片廠商在其SoC中集成更強大的專用NPU。同時，軟件框架提供了高度優化的運行時庫，能將模型指令高效地映射到硬件底層，最大化發揮每一分算力。

“云端協同” ——AI應用的主流架構

盡管端側大模型發展迅猛，但它并非要取代云端大模型，而是其必要的補充和延伸。它代表了AI發展的下一個重要方向：從集中式、通用的“超級大腦”，走向分布式、個性化的“貼身智慧”。

但未來，“云端協同” 才是AI應用的主流架構。

端側作為前沿哨站：處理即時、高頻、高隱私要求的任務。如本地的語音識別、照片編輯、初步理解用戶意圖等，提供快速、安全的第一響應。

云端作為中央大腦：處理復雜、耗資源的深度計算任務。當端側模型遇到無法解決的復雜問題時，可以匿名化、脫敏后向云端超級模型求助，將最終結果返回給設備。同時，云端負責持續訓練和更新，再將更優秀的輕量化模型下發至終端。

這種架構完美平衡了用戶體驗、隱私安全和計算效率。例如，當你用手機AI助手規劃旅行時，端側模型本地處理你的日歷和偏好，而查詢機票酒店、生成復雜攻略等任務則悄然由云端完成，整個過程渾然一體。

結語

端側大模型的興起，標志著AI的發展從追求絕對的“大而全”，進入了務實落地的“精而巧”的新階段。它將智能從云端的神壇推下，嵌入到我們生活的每一個角落，讓AI變得真正觸手可及、安全可靠。

雖然前路仍充滿挑戰，但在巨頭押注、生態協同的趨勢下，端側大模型必將與云端模型雙翼齊飛，共同推動我們加速邁向一個真正智能化的未來。下一次換機的理由，或許不再是攝像頭像素的高低，而是你的手機，是否擁有一個足夠智慧的“本地大腦”。