高通Chris Patrick：骁龙8 Gen 3成本上浮 未来AI将从大语言模型走向多模态

近日，在高通骁龙峰会中，高通高级副总裁兼手机业务总经理Chris Patrick针对骁龙8 Gen 3平台分享了关于端侧AI的最新进展和未来展望。

在采访中，Chris Patrick提到了一个重要的问题，那就是随着半导体行业晶体管成本的上升，手机芯片价格也面临着压力。他解释说，这不仅仅是因为每个晶体管的成本在增加，还因为整个半导体行业的成本都在提升。然而，Chris Patrick还强调，这并不意味着所有厂商都会选择涨价，而是采取一些策略来应对成本压力，例如在不同机型上采用不同规格的芯片。此外，一些OEM厂商也选择采用不同层级的SoC来匹配不同价位的产品。

针对端侧AI的重要性，Chris Patrick表示，在保障用户数据安全和隐私的前提下，端侧AI可以有效地运行。以Stable Diffusion为例，用户可以在终端上提出一个查询，然后由AI生成一张图片，所有的信息和数据都不会离开终端，这样用户的隐私就能得到有效保障。

Chris Patrick也进一步阐述了端侧AI的优势和应用场景。他表示，未来可以通过包括LoRA在内的不同训练方法，使模型能够得到个性化的训练，使终端侧的模型能够更贴近用户的使用习惯。他还提到了高通推出的Snapdragon Seamless，这是一款可以帮助用户实现跨终端的无缝衔接和高效协同的体验的产品。

专访过程中，Chris Patrick同样对未来芯片领域的发展进行了预测。他表示，随着AI大模型从大语言模型走向多模态，以及大量手机APP都支持Copilot功能，未来AI会得到进一步发展。他认为，未来在芯片领域的工作重点将是如何更好地支持这些新的发展趋势。

为了更好地支持端侧AI的发展，高通技术公司也在不断推出新的产品。据Chris Patrick介绍，高通技术公司已经推出了一系列支持端侧AI的芯片，这些芯片与之前的芯片相比，最大的变化在于它们可以更好地支持AI运算。这些新芯片不仅拥有更强大的运算能力，而且还可以更好地管理内存和存储空间，从而提高了运算效率。

此外，高通技术公司还致力于开发更高效的AI算法和模型。据介绍，高通技术公司的研究人员已经开发出一种新的AI算法，这种算法可以更有效地利用芯片的运算能力，从而提高运算效率。同时，他们还在开发一种新的模型，这种模型可以更好地支持多模态AI应用。

对于未来竞争的重点，Chris Patrick认为，这将是关于如何更好地支持多模态AI应用的竞争。随着AI技术的发展，越来越多的应用需要支持多模态运算，比如同时处理图像、音频和文本等多种数据类型。这将需要芯片设计者们不断创新和优化芯片的设计和架构，以满足不断增长的计算需求。

随着5G、物联网等技术的普及和应用，端侧AI的应用场景也将越来越广泛。比如在智能家居、智能制造、智能城市等领域，端侧AI都将发挥重要作用。这将需要芯片设计者们不仅优化芯片的性能和设计，还需要考虑如何更好地与其他设备和应用进行互联互通，以实现更高效、更智能的应用场景。