Pekan lalu, perangkat "kecil" baru memicu antusiasme komunitas teknologi global. Ini adalah perangkat keras AI nyata pertama dalam sejarah manusia yang diinvestasikan oleh CEO OpenAI Sam Altman - AI Pin.
Pin AI disematkan langsung ke dada saat digunakan Dari: Humane Official
Perangkat keras ini, disematkan di dada dan dijuluki "iPhone di era AI" oleh banyak media, menyoroti desain "radikal", secara langsung memotong tampilan yang harus dimiliki perangkat seluler pusat di masa lalu, dan harus berjalan secara independen dari smartphone.
Dalam demo resminya, AI Pin bisa langsung menghitung berapa gram protein yang ada di almond di tangan Anda Dari: Humane Official
Pada tingkat aplikasi, asisten AI yang didukung oleh GPT4 adalah sistem dan satu-satunya aplikasi. Perintah suara pengguna adalah kontrol utama. Sisa proyeksi laser dan pengenalan gerakan hanya digunakan sebagai suplemen untuk seluruh sistem interaktif, menyediakan pengguna dengan informasi, cuaca, waktu, tanggal, navigasi dan konten lainnya dengan antarmuka dan kontrol yang sangat sederhana.
Steven Tey, seorang pengembang terkenal, mengatakan bahwa Pin AI mengingatkannya pada rilis iPhone saat itu
Subversi logika interaksi dari seluruh era Internet seluler ini telah membuat AI Pin dicintai oleh banyak pengguna geek.
Gagasan sebagian besar pengguna biasa adalah bahwa mereka "berharap untuk menanamkan interaksi dan kemampuan ini ke dalam smartphone mereka" untuk meningkatkan smartphone mereka lagi.
Jelas, dengan implementasi bertahap dari berbagai kemampuan model besar, konsumen akan memasuki era di mana mereka mempertimbangkan apakah perangkat seluler mereka dapat menjalankan kemampuan AI dengan lancar, bukan hanya kinerja absolut CPU dan GPU. Dan ini pasti akan membawa tantangan dan peluang baru.
Apa tantangan mempopulerkan model AI di terminal seluler?
Pertama-tama, ini adalah persyaratan daya komputasi baru yang diusulkan oleh model AI.
Tidak seperti ponsel dan laptop yang menghadapi berbagai beban sistem dan perangkat lunak, model besar telah meningkat puluhan kali lipat dalam hal skala saraf, kapasitas komputasi, ruang penyimpanan, dan kecepatan baca dan tulis dibandingkan dengan aplikasi AI sebelumnya.
Perbandingan skala parameter GPT-3 dan GPT-4 dari: sedang
Mengambil model GPT-4 terbaru OpenAI sebagai contoh, menurut rumor di industri, ada sebanyak 1,8 triliun parameter, sedangkan GPT-1 yang dirilis pada 2018 hanya memiliki 110 juta parameter. Perbedaan skalanya adalah 10.000 kali.
Bahkan jika model dirampingkan dalam tahap aplikasi model besar seluler, jumlah parameter model inferensi dalam aplikasi aktual akan setinggi 7 miliar hingga 10 miliar parameter. Mengandalkan metode peningkatan spesifikasi perangkat keras CPU dan GPU sebelumnya pada terminal seluler pasti tidak akan dapat memenuhi permintaan komputasi AI yang telah meningkat beberapa kali lipat atau bahkan puluhan kali lipat.
Hanya ada dua cara untuk menyelesaikan permintaan baru, atau untuk terhubung ke Internet, dan menggunakan jaringan untuk "mentransfer" proses komputasi ke cloud. Atau temukan cara untuk meningkatkan daya komputasi dan menghitung hasilnya secara langsung secara lokal.
Pin AI yang diperkenalkan pada awal produk dikemas dan diintegrasikan dengan layanan jaringan operator Amerika, dan sewa bulanannya sebesar $ 24 tidak hanya untuk membayar kemampuan layanan OpenAI, tetapi juga untuk dibelanjakan di jaringan seluler.
Pendekatan yang tampaknya "ringkas" ini juga memiliki banyak pertanyaan.
Yang pertama adalah masalah privasi paling berbahaya, yang akan menyebabkan risiko keamanan data jika data pribadi, sebagian besar potongan kehidupan individu, dan bahkan beberapa informasi yang sangat pribadi semuanya diunggah oleh perangkat keras seperti AI Pin.
Mengambil langkah mundur, kualitas jaringan yang menempatkan semua kebutuhan komputasi AI di cloud, mengunggah data secara lokal dan kemudian mengunduh data, akan sangat mempengaruhi pengalaman pengguna akhir. Terutama di luar negeri, di mana jangkauan jaringan seluler tidak sebaik China, ada kemungkinan besar lag atau bahkan tidak ada respons.
Tantangan biaya juga patut diperhatikan, meskipun investasi di muka dari pembelian satu kali daya komputasi lokal lebih besar daripada daya komputasi awan yang terus berlangganan, tetapi seluruh siklus hidup seringkali jauh lebih hemat biaya. Ambil AI Pin sebagai contoh, dengan harga mulai $ 699 dan sewa $ 24 per bulan, itu tidak murah.
Mengintegrasikan tiga poin di atas, tidak sulit untuk sampai pada kesimpulan: lokalisasi model besar AI di seluler adalah solusi optimal.
Sejalan dengan itu, industri perangkat seluler perlu melakukan peningkatan komprehensif dari perangkat keras yang mendasarinya ke ekosistem tingkat atas.
Qualcomm di era AI
Melihat kembali seluruh pasar ponsel, hanya ada beberapa pemain yang memiliki kemampuan untuk mempromosikan peningkatan komprehensif ini, dan Qualcomm adalah salah satunya.
Pada MWC2023 di awal tahun, Qualcomm mendemonstrasikan Difusi Stabil, model AI generatif, beraksi pada smartphone yang ditenagai oleh Snapdragon 8 generasi kedua. Dengan skala 1 miliar parameter, model Difusi Stabil dapat melakukan 20 langkah inferensi dalam 15 detik, menghasilkan prompt teks menjadi gambar.
Pada platform seluler andalan baru Qualcomm yang baru-baru ini dirilis, Snapdragon 8 generasi ketiga, inti dari mesin AI Qualcomm, Hexagon NPU, telah ditingkatkan lagi, dengan kinerja keseluruhan meningkat sebesar 98% dan efisiensi energi meningkat sebesar 40%.
Dalam dimensi performa yang lebih terperinci, Hexagon NPU terbaru meningkatkan performa AI-nya hingga 3,5 kali lipat dengan mengintegrasikan hub sensor Qualcomm yang lebih kuat, termasuk 2 ISP yang selalu aktif, 1 DPS, 2 NPU mikro, memori 30% lebih banyak, dan dukungan untuk mode komputasi INT4.
Hasil intuitifnya adalah Snapdragon 8 generasi ketiga mampu menjalankan model AI generatif dengan hingga 10 miliar parameter dan model bahasa besar dengan 20 token/s. Dan bukan hanya angka yang didukung, itu adalah kemampuan yang sudah dapat dicapai.
Dengan performa sekuat itu, Snapdragon 8 generasi ketiga telah mampu menjalankan banyak aplikasi yang berkaitan dengan model AI besar secara lokal.
Zhao Ming, CEO Honor Mobile, mendemonstrasikan kasus penggunaan AI generatif pada ponsel di Snapdragon Summit, yang dapat mendukung pembuatan video bertema di ponsel. Sistem ponsel dapat mengambil gambar dan video dengan tema yang sama di perpustakaan media lokal dengan sendirinya, dan kemudian membiarkan model besar AI mengedit video.
Pengguna nantinya dapat mengubah musik latar dan template dengan berbicara dengan AI, dan seluruh proses ini akan sepenuhnya lokal di masa mendatang, tanpa khawatir tentang kebocoran data foto dan video pribadi yang tidak disengaja setelah mengunggah ke cloud.
Pada seri Xiaomi 14, WPS yang sudah diadaptasi tidak hanya menghasilkan presentasi PPT dengan satu klik dengan tema input, tetapi juga mengenali gambar dan artikel dengan teks, menyadari pemindaian dan pembacaan "satu pandangan dan sepuluh baris", mengekstrak poin-poin penting, dan pengguna dapat mengajukan pertanyaan langsung ke AI sesuai dengan pertanyaan yang paling ingin mereka ketahui.
Demonstrasi fungsionalitas WPS pada Xiaomi 14
Untuk dokumen, seperti makalah, kontrak, dan courseware, WPS AI dapat membantu pengguna memahami, menganalisis, dan meringkas teks lengkap melalui pemindaian dan pengenalan, serta menyediakan fungsi keterlacakan dokumen untuk memastikan akurasi dan keaslian.
Selain platform mobile Snapdragon 8 generasi ketiga yang kuat, Qualcomm juga meluncurkan prosesor komputasi PC-ready yang paling kuat hingga saat ini: Snapdragon X Elite.
Di antara mereka, di bagian CPU, Qualcomm menawarkan CPU Oryon yang sepenuhnya direkonstruksi di bawah premis kompatibilitas dengan set instruksi ARM, pejabat itu mengatakan bahwa kinerja single-core-nya sekitar 14% di depan Apple M2 Max, dan konsumsi daya berkurang 30%; Pada saat yang sama, kinerja CPU single-threaded melebihi i9-13980HX, yang dirancang khusus untuk terminal game berkinerja tinggi, dan konsumsi daya berkurang 70% pada tingkat kinerja yang sama.
Kinerja GPU Adreno juga telah ditingkatkan menjadi 4,6 triliun operasi floating point (TFLOPS), sambil mendukung 4K@120Hz layar HDR10 dan berkembang menjadi tiga UHD atau dua layar eksternal 5K.
Dibandingkan dengan platform seluler, kekuatan komputasi heterogen X Elite telah lebih ditingkatkan, mencapai 75TOPS, di mana Hexagon NPU mendukung daya komputasi 45TOPS. Berkat kinerjanya yang luar biasa, ia telah mampu menjalankan model parameter 13 miliar secara lokal, dan model bahasa besar parameter 7 miliar dapat menghasilkan 30 token per detik.
Pada Snapdragon Summit, Blackmagic Design, produsen perangkat lunak pengeditan video terkenal Leonardo da Vinci, juga memberikan gambaran tentang penggunaan Snapdragon X Elite dalam AI: untuk Magic Mask intensif komputasi berkemampuan AI, Snapdragon X Elite 1,7 kali lebih cepat daripada prosesor Windows 12-core high-end dengan GPU terintegrasi, dan Magic Mask berjalan pada NPU terintegrasi, yang 3 kali lebih cepat daripada berjalan pada prosesor 12-core yang sama.
Sekilas tentang sorotan chip Snapdragon X Elite
Di balik kinerja ponsel dan laptop yang luar biasa, selain kinerja chip Qualcomm yang kuat, ia juga memiliki kredit dari tumpukan perangkat lunak AI Qualcomm secara keseluruhan. Misalnya, pada KTT ini, Qualcomm mengumumkan penambahan dukungan untuk akses cepat ONNX Runtime ke chip Snapdragon dan dukungan untuk Microsoft Compute Driver Model (MCDM).
Yang pertama adalah kerangka inferensi yang diluncurkan oleh Microsoft, yang mendukung berbagai backend yang berjalan, sehingga pengembang dapat lebih efisien ketika membuat aplikasi inferensi yang sesuai; sedangkan untuk dukungan MCDM, NPU Qualcomm masa depan akan lebih efisien dan langsung dalam sistem Windows.
Upaya Qualcomm dalam ekosistem tidak hanya membantu mitra vendor terminal membangun produk unggulan, tetapi juga menarik semakin banyak vendor perangkat lunak independen (ISV) dan pengembang untuk bergabung dengan ekosistem Qualcomm untuk mempromosikan implementasi dan promosi aplikasi model besar AI pada platform Qualcomm.
Qualcomm masih berakselerasi
Sejak peluncuran proyek penelitian AI pertamanya, Qualcomm telah sangat terlibat di bidang AI selama lebih dari sepuluh tahun. Akumulasi teknologi bertahun-tahun dalam platform seluler, serta eksplorasi kemampuan AI yang berkelanjutan, akhirnya meledak pada saat model AI mendarat.
Menurut siklus pengembangan chip di industri semikonduktor sekitar 3 tahun, platform seluler Snapdragon 8 generasi ketiga yang baru memulai debutnya dan Snapdragon X Elite dengan kinerja luar biasa telah memasuki proses pengembangan sejak sekitar tahun 2020, yang menunjukkan pemahaman dan pemahaman mendalam Qualcomm tentang perangkat seluler dan industri kecerdasan buatan.
Pengejaran teknologi mutakhir dan niat awal untuk menghadirkan pengalaman terbaik bagi pengguna mendorong Qualcomm untuk terus bergerak maju. Ini juga memungkinkan Qualcomm, yang telah bangkit dari era 3G / 4G dengan teknologi komunikasi dan platformisasi SoC ponsel, untuk memanfaatkan peluang langka model besar AI lagi.
Qualcomm seperti itu secara alami akan menjadi pilihan pertama bagi konsumen yang tidak lagi hanya fokus pada kinerja pemrosesan dasar perangkat seluler, tetapi lebih memperhatikan kinerja AI.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Era penggantian komputer hanya berdasarkan kinerja CPU / GPU telah berlalu
Sumber asli: Silicon Star People
Pekan lalu, perangkat "kecil" baru memicu antusiasme komunitas teknologi global. Ini adalah perangkat keras AI nyata pertama dalam sejarah manusia yang diinvestasikan oleh CEO OpenAI Sam Altman - AI Pin.
Perangkat keras ini, disematkan di dada dan dijuluki "iPhone di era AI" oleh banyak media, menyoroti desain "radikal", secara langsung memotong tampilan yang harus dimiliki perangkat seluler pusat di masa lalu, dan harus berjalan secara independen dari smartphone.
Pada tingkat aplikasi, asisten AI yang didukung oleh GPT4 adalah sistem dan satu-satunya aplikasi. Perintah suara pengguna adalah kontrol utama. Sisa proyeksi laser dan pengenalan gerakan hanya digunakan sebagai suplemen untuk seluruh sistem interaktif, menyediakan pengguna dengan informasi, cuaca, waktu, tanggal, navigasi dan konten lainnya dengan antarmuka dan kontrol yang sangat sederhana.
Subversi logika interaksi dari seluruh era Internet seluler ini telah membuat AI Pin dicintai oleh banyak pengguna geek.
Gagasan sebagian besar pengguna biasa adalah bahwa mereka "berharap untuk menanamkan interaksi dan kemampuan ini ke dalam smartphone mereka" untuk meningkatkan smartphone mereka lagi.
Jelas, dengan implementasi bertahap dari berbagai kemampuan model besar, konsumen akan memasuki era di mana mereka mempertimbangkan apakah perangkat seluler mereka dapat menjalankan kemampuan AI dengan lancar, bukan hanya kinerja absolut CPU dan GPU. Dan ini pasti akan membawa tantangan dan peluang baru.
Apa tantangan mempopulerkan model AI di terminal seluler?
Pertama-tama, ini adalah persyaratan daya komputasi baru yang diusulkan oleh model AI.
Tidak seperti ponsel dan laptop yang menghadapi berbagai beban sistem dan perangkat lunak, model besar telah meningkat puluhan kali lipat dalam hal skala saraf, kapasitas komputasi, ruang penyimpanan, dan kecepatan baca dan tulis dibandingkan dengan aplikasi AI sebelumnya.
Mengambil model GPT-4 terbaru OpenAI sebagai contoh, menurut rumor di industri, ada sebanyak 1,8 triliun parameter, sedangkan GPT-1 yang dirilis pada 2018 hanya memiliki 110 juta parameter. Perbedaan skalanya adalah 10.000 kali.
Bahkan jika model dirampingkan dalam tahap aplikasi model besar seluler, jumlah parameter model inferensi dalam aplikasi aktual akan setinggi 7 miliar hingga 10 miliar parameter. Mengandalkan metode peningkatan spesifikasi perangkat keras CPU dan GPU sebelumnya pada terminal seluler pasti tidak akan dapat memenuhi permintaan komputasi AI yang telah meningkat beberapa kali lipat atau bahkan puluhan kali lipat.
Hanya ada dua cara untuk menyelesaikan permintaan baru, atau untuk terhubung ke Internet, dan menggunakan jaringan untuk "mentransfer" proses komputasi ke cloud. Atau temukan cara untuk meningkatkan daya komputasi dan menghitung hasilnya secara langsung secara lokal.
Pin AI yang diperkenalkan pada awal produk dikemas dan diintegrasikan dengan layanan jaringan operator Amerika, dan sewa bulanannya sebesar $ 24 tidak hanya untuk membayar kemampuan layanan OpenAI, tetapi juga untuk dibelanjakan di jaringan seluler.
Pendekatan yang tampaknya "ringkas" ini juga memiliki banyak pertanyaan.
Yang pertama adalah masalah privasi paling berbahaya, yang akan menyebabkan risiko keamanan data jika data pribadi, sebagian besar potongan kehidupan individu, dan bahkan beberapa informasi yang sangat pribadi semuanya diunggah oleh perangkat keras seperti AI Pin.
Mengambil langkah mundur, kualitas jaringan yang menempatkan semua kebutuhan komputasi AI di cloud, mengunggah data secara lokal dan kemudian mengunduh data, akan sangat mempengaruhi pengalaman pengguna akhir. Terutama di luar negeri, di mana jangkauan jaringan seluler tidak sebaik China, ada kemungkinan besar lag atau bahkan tidak ada respons.
Tantangan biaya juga patut diperhatikan, meskipun investasi di muka dari pembelian satu kali daya komputasi lokal lebih besar daripada daya komputasi awan yang terus berlangganan, tetapi seluruh siklus hidup seringkali jauh lebih hemat biaya. Ambil AI Pin sebagai contoh, dengan harga mulai $ 699 dan sewa $ 24 per bulan, itu tidak murah.
Mengintegrasikan tiga poin di atas, tidak sulit untuk sampai pada kesimpulan: lokalisasi model besar AI di seluler adalah solusi optimal.
Sejalan dengan itu, industri perangkat seluler perlu melakukan peningkatan komprehensif dari perangkat keras yang mendasarinya ke ekosistem tingkat atas.
Qualcomm di era AI
Melihat kembali seluruh pasar ponsel, hanya ada beberapa pemain yang memiliki kemampuan untuk mempromosikan peningkatan komprehensif ini, dan Qualcomm adalah salah satunya.
Pada MWC2023 di awal tahun, Qualcomm mendemonstrasikan Difusi Stabil, model AI generatif, beraksi pada smartphone yang ditenagai oleh Snapdragon 8 generasi kedua. Dengan skala 1 miliar parameter, model Difusi Stabil dapat melakukan 20 langkah inferensi dalam 15 detik, menghasilkan prompt teks menjadi gambar.
Pada platform seluler andalan baru Qualcomm yang baru-baru ini dirilis, Snapdragon 8 generasi ketiga, inti dari mesin AI Qualcomm, Hexagon NPU, telah ditingkatkan lagi, dengan kinerja keseluruhan meningkat sebesar 98% dan efisiensi energi meningkat sebesar 40%.
Dalam dimensi performa yang lebih terperinci, Hexagon NPU terbaru meningkatkan performa AI-nya hingga 3,5 kali lipat dengan mengintegrasikan hub sensor Qualcomm yang lebih kuat, termasuk 2 ISP yang selalu aktif, 1 DPS, 2 NPU mikro, memori 30% lebih banyak, dan dukungan untuk mode komputasi INT4.
Hasil intuitifnya adalah Snapdragon 8 generasi ketiga mampu menjalankan model AI generatif dengan hingga 10 miliar parameter dan model bahasa besar dengan 20 token/s. Dan bukan hanya angka yang didukung, itu adalah kemampuan yang sudah dapat dicapai.
Dengan performa sekuat itu, Snapdragon 8 generasi ketiga telah mampu menjalankan banyak aplikasi yang berkaitan dengan model AI besar secara lokal.
Zhao Ming, CEO Honor Mobile, mendemonstrasikan kasus penggunaan AI generatif pada ponsel di Snapdragon Summit, yang dapat mendukung pembuatan video bertema di ponsel. Sistem ponsel dapat mengambil gambar dan video dengan tema yang sama di perpustakaan media lokal dengan sendirinya, dan kemudian membiarkan model besar AI mengedit video.
Pengguna nantinya dapat mengubah musik latar dan template dengan berbicara dengan AI, dan seluruh proses ini akan sepenuhnya lokal di masa mendatang, tanpa khawatir tentang kebocoran data foto dan video pribadi yang tidak disengaja setelah mengunggah ke cloud.
Pada seri Xiaomi 14, WPS yang sudah diadaptasi tidak hanya menghasilkan presentasi PPT dengan satu klik dengan tema input, tetapi juga mengenali gambar dan artikel dengan teks, menyadari pemindaian dan pembacaan "satu pandangan dan sepuluh baris", mengekstrak poin-poin penting, dan pengguna dapat mengajukan pertanyaan langsung ke AI sesuai dengan pertanyaan yang paling ingin mereka ketahui.
Untuk dokumen, seperti makalah, kontrak, dan courseware, WPS AI dapat membantu pengguna memahami, menganalisis, dan meringkas teks lengkap melalui pemindaian dan pengenalan, serta menyediakan fungsi keterlacakan dokumen untuk memastikan akurasi dan keaslian.
Selain platform mobile Snapdragon 8 generasi ketiga yang kuat, Qualcomm juga meluncurkan prosesor komputasi PC-ready yang paling kuat hingga saat ini: Snapdragon X Elite.
Di antara mereka, di bagian CPU, Qualcomm menawarkan CPU Oryon yang sepenuhnya direkonstruksi di bawah premis kompatibilitas dengan set instruksi ARM, pejabat itu mengatakan bahwa kinerja single-core-nya sekitar 14% di depan Apple M2 Max, dan konsumsi daya berkurang 30%; Pada saat yang sama, kinerja CPU single-threaded melebihi i9-13980HX, yang dirancang khusus untuk terminal game berkinerja tinggi, dan konsumsi daya berkurang 70% pada tingkat kinerja yang sama.
Kinerja GPU Adreno juga telah ditingkatkan menjadi 4,6 triliun operasi floating point (TFLOPS), sambil mendukung 4K@120Hz layar HDR10 dan berkembang menjadi tiga UHD atau dua layar eksternal 5K.
Dibandingkan dengan platform seluler, kekuatan komputasi heterogen X Elite telah lebih ditingkatkan, mencapai 75TOPS, di mana Hexagon NPU mendukung daya komputasi 45TOPS. Berkat kinerjanya yang luar biasa, ia telah mampu menjalankan model parameter 13 miliar secara lokal, dan model bahasa besar parameter 7 miliar dapat menghasilkan 30 token per detik.
Pada Snapdragon Summit, Blackmagic Design, produsen perangkat lunak pengeditan video terkenal Leonardo da Vinci, juga memberikan gambaran tentang penggunaan Snapdragon X Elite dalam AI: untuk Magic Mask intensif komputasi berkemampuan AI, Snapdragon X Elite 1,7 kali lebih cepat daripada prosesor Windows 12-core high-end dengan GPU terintegrasi, dan Magic Mask berjalan pada NPU terintegrasi, yang 3 kali lebih cepat daripada berjalan pada prosesor 12-core yang sama.
Di balik kinerja ponsel dan laptop yang luar biasa, selain kinerja chip Qualcomm yang kuat, ia juga memiliki kredit dari tumpukan perangkat lunak AI Qualcomm secara keseluruhan. Misalnya, pada KTT ini, Qualcomm mengumumkan penambahan dukungan untuk akses cepat ONNX Runtime ke chip Snapdragon dan dukungan untuk Microsoft Compute Driver Model (MCDM).
Yang pertama adalah kerangka inferensi yang diluncurkan oleh Microsoft, yang mendukung berbagai backend yang berjalan, sehingga pengembang dapat lebih efisien ketika membuat aplikasi inferensi yang sesuai; sedangkan untuk dukungan MCDM, NPU Qualcomm masa depan akan lebih efisien dan langsung dalam sistem Windows.
Upaya Qualcomm dalam ekosistem tidak hanya membantu mitra vendor terminal membangun produk unggulan, tetapi juga menarik semakin banyak vendor perangkat lunak independen (ISV) dan pengembang untuk bergabung dengan ekosistem Qualcomm untuk mempromosikan implementasi dan promosi aplikasi model besar AI pada platform Qualcomm.
Qualcomm masih berakselerasi
Sejak peluncuran proyek penelitian AI pertamanya, Qualcomm telah sangat terlibat di bidang AI selama lebih dari sepuluh tahun. Akumulasi teknologi bertahun-tahun dalam platform seluler, serta eksplorasi kemampuan AI yang berkelanjutan, akhirnya meledak pada saat model AI mendarat.
Menurut siklus pengembangan chip di industri semikonduktor sekitar 3 tahun, platform seluler Snapdragon 8 generasi ketiga yang baru memulai debutnya dan Snapdragon X Elite dengan kinerja luar biasa telah memasuki proses pengembangan sejak sekitar tahun 2020, yang menunjukkan pemahaman dan pemahaman mendalam Qualcomm tentang perangkat seluler dan industri kecerdasan buatan.
Pengejaran teknologi mutakhir dan niat awal untuk menghadirkan pengalaman terbaik bagi pengguna mendorong Qualcomm untuk terus bergerak maju. Ini juga memungkinkan Qualcomm, yang telah bangkit dari era 3G / 4G dengan teknologi komunikasi dan platformisasi SoC ponsel, untuk memanfaatkan peluang langka model besar AI lagi.
Qualcomm seperti itu secara alami akan menjadi pilihan pertama bagi konsumen yang tidak lagi hanya fokus pada kinerja pemrosesan dasar perangkat seluler, tetapi lebih memperhatikan kinerja AI.