摘要：高通CEO阿蒙在骁龙峰会上高调展示的DeepSeek模型，确实颠覆了传统AI模型的部署逻辑。该模型通过模型蒸馏技术压缩参数规模，同时保持推理、编程等核心能力，甚至在某些任务中超越早期云端大模型。例如，其数学解题能力对标OpenAI的先进模型，而体积仅为传统模型

高通CEO阿蒙在骁龙峰会上高调展示的DeepSeek模型，确实颠覆了传统AI模型的部署逻辑。该模型通过模型蒸馏技术压缩参数规模，同时保持推理、编程等核心能力，甚至在某些任务中超越早期云端大模型。例如，其数学解题能力对标OpenAI的先进模型，而体积仅为传统模型的1/10，这得益于DeepSeek团队的多阶段训练策略和强化学习优化。

阿蒙强调，这类小模型可直接在骁龙平台的终端设备上运行，实现“数据本地化处理”，既保障隐私安全，又将延迟降低至毫秒级。这一技术路径验证了高通“端侧AI”战略的可行性，也为智能手机从“工具”向“智能体”转型铺平道路。

高通的硬件优势与DeepSeek的算法创新形成强力互补：

1. Hexagon NPU与Oryon CPU：高通自研的Hexagon神经处理单元专为低功耗AI推理设计，算力密度比传统GPU更高，而Oryon CPU架构则通过30%性能提升和57%功耗降低，为终端AI提供强劲算力支持。

2. MLA+GRPO算法突破：DeepSeek的“多头潜在注意力”架构（MLA）优化了资源分配，而“群体相对策略优化”（GRPO）算法通过强化学习提升模型效率，两者结合使小模型在有限资源下实现性能飞跃。

实测显示，搭载骁龙8 Gen3的手机运行AI绘图软件时，速度提升200%，这得益于硬件与算法的协同优化。高通AI Hub平台已集成DeepSeek等模型，开发者可快速调用适配，推动应用生态爆发。

阿蒙预言的“终端AI革命”已在多个领域显现苗头：

汽车：高通与宝马、通用等车企合作，将AI模型嵌入车载系统，实现实时路况分析和多任务语音交互。例如，车载AI可同步处理导航、儿童安抚指令，甚至预测机械故障。

工业物联网：工厂设备通过本地AI实现99%的故障预测准确率，减少千亿级维修成本。这一场景依赖终端低延迟响应，云端方案难以满足实时性需求。

空间计算：高通与谷歌、三星合作的MR眼镜，通过端侧AI渲染虚拟场景，延迟低于10ms，为元宇宙体验提供硬件基础。

数据与场景优势：中国9亿月活终端设备每天生成海量数据，覆盖从短视频特效到无人配送等多元场景，为AI模型训练提供“天然实验室”。

生态共建能力：高通与DeepSeek共建的AI Hub平台已吸引超10万开发者，60%的创新模型来自中国企业。这种“硬件开放+算法开源”的模式，加速技术商业化落地。

政策与产业链协同：中国政府对AI终端产业的扶持，叠加制造业供应链优势，使技术从实验室到量产周期缩短50%。

争议与挑战：终端AI的“理想与现实”

尽管前景光明，终端AI仍面临两大争议：

1. 生态重构阻力：小米、vivo等厂商担忧AI重构APP生态会冲击现有商业模式（如应用商店分成），更倾向于渐进式改良而非颠覆。

2. 用户接受度：部分用户认为当前AI手机功能仍是“噱头”，如三星的“即圈即搜”和OPPO的“AI消除”并未显著改变使用习惯。

对此，阿蒙回应称：“终端AI的终极目标是让技术隐形化。当AI能无缝理解并执行复杂指令时，用户将不再需要手动操作APP。”

结语：超级计算机“口袋化”倒计时

高通与DeepSeek的合作，不仅是一次技术联姻，更是全球AI产业链分工的重构。中国在数据、场景和制造端的优势，叠加美国在芯片与算法基础研究的积累，正催生一个“去中心化”的AI新时代。正如阿蒙所言：“2026年，你的手机将比今天的云端更聪明”——这场革命，或许将重新定义人与机器的共生边界。

文章亮点与数据支持

技术细节：模型蒸馏、MLA/GRPO算法、Hexagon NPU等术语均源自高通技术白皮书及DeepSeek开源文档。

行业影响：汽车、工业、元宇宙案例引用自高通峰会演讲及行业分析报告。

争议视角：OEM厂商对AI生态的保守态度，参考了腾讯科技对终端厂商的调研。

大家觉得呢？

来源：一木千禾