智能手机端侧AI LLM全面落地的时间窗口越来越近。

除了众所周知的高通骁龙8 Gen 3将在硬件层面支持端侧AI LLM，10月4日，谷歌（Google）也发布了迄今为止支持端侧AI力度最大的软件系统——Android 14，并同步发布整合了端侧AI能力的智能终端：Pixel 8系列。


(资料图)

谷歌发布智能手机的历史长达八年，但一直不太受市场关注。现在，谷歌想靠着落地端侧AI扭转这一令人尴尬的事实。但从硬件配置看，Pixel 8系列实在平平无奇，再一次被市场无情忽略。

相比谷歌智能手机拓展市场空间的努力能取得多大成果，实际上二级市场更关注谷歌推出的Android 14对AI的整合能力。谷歌推出Android 14正式版的当天，股价上涨2.23%，这是谷歌在2023年8月29日以来取得的最大单日涨幅。

但是，2.23%的涨幅，和Pixel 8系列的配置和性能表现一样，并不性感，也很难判断持续性。

Tensor G3：新终端AI能力源

今年是谷歌发布Pixel品牌智能手机的第八个年头。2016年初代Pixel发布，到今天，谷歌智能手机取得的销量市占率仍被归入“others”，连个露脸的机会都没有。

北京时间10月4日凌晨，谷歌在纽约举行了每年一次的Made by Google 2023发布会。除了Pixel 8/Pro两款智能手机，谷歌还带来了新版安卓系统Android 14，另外还发布了配套的加持了生成式AI的谷歌助手Assistant with Bard。

Android 14有多惊艳？或者这新一代安卓操作系统，有哪些新特点？

除了安全、对照片和视频的Ultra HDR式的支持、更强的健康功能、自动取景、一键访问Google Home控件等功能，最重要的亮点是对AI能力的整合。这也是谷歌应对微软冲击的最新举措。

这种能力被整合在同日发布的Pixel 8系列智能手机上。Pixel 8系列作为最先搭载Android 14系统的手机，在全场被提及次数最多的单词就是AI。

据谷歌产品管理副总裁Brian Rakowski现场表示， Pixel 8系列手机“均以人工智能为中心”，由谷歌自研的Tensor G3芯片提供动力支持。

Tensor G3芯片基于三星4nm工艺制程，CPU架构是1+4+4结构，即1×Cortex-X3（3.0GHz）、4×Cortex-A715（2.45GHz）、4×Cortex-A510（2.15GHz）。

简单而言，在Tensor G3芯片的CPU各模块中，Cortex-X3是高性能核心，主要负责处理高负载任务，如游戏和多媒体应用等；Cortex-A715是中性能核心，负责处理日常应用；Cortex-A510主要作配合，负责处理后台任务。

从Geekbench 6跑分情况看，Tensor G3表现一般，不如高通骁龙8 Gen2。这与谷歌的“传统”有关，谷歌自研的Tensor G系列芯片，向来核心性能都不强，AI才是超过芯片性能更核心的存在。因此，Tensor G3芯片最大的技术亮点也在于AI能力。

谷歌称，Tensor G3有能力运行更复杂的ML（机器学习）模型，为Pixel 8和8 Pro的几乎所有部分带来了AI增强功能。

通过Tensor G3，谷歌进一步拉近了手机与AI的距离，使手机不再仅仅是一个通讯工具，更进一步使之成为用户个性化服务助手的角色得以强化。

这颗芯片的AI能力在Pixel 8和Pixel 8 Pro如何体现？

在Pixel 8上运行的机器学习（ML）模型数量是Pixel 6（Tensor初代芯片）的2倍；Pixel 8 Pro是首款直接在个人智能终端运行谷歌AI模型的手机，计算量是Pixel 7最大的ML模型的150倍。

就实际应用来看，Tensor G3 能翻译49种语言的面对面对话、实时转录消息以及翻译符号，这个功能非常实用，而这也是Tensor G3 强悍AI能力的体现。

这是在智能手机端侧落地AI模型的最新终端。在高通骁龙8 Gen3发布之前，只有华为量产了实现端侧AI模型的智能终端——华为Mate 60 Pro/Pro+和Mate X5（折叠屏）。但是华为终端的端侧AI整合的是盘古大模型，这是云端网侧模型，而非本地化部署的端侧模型。

高通骁龙8 Gen3能助力智能手机商实现端侧AI模型，谷歌Tensor G3同样如此。

谷歌对PIxel整合的AI能力应当很有信心，其硬件主管Rick Osterloh强调，“PIxel要将硬件和软件结合在一起，以AI为中心，为用户提供更简单、快速和智能的体验。”

Osterloh的这番表态虽然涉嫌“抄袭”苹果的“软硬一体”策略，但其强调“以AI为中心”，也算是做了部分推陈出新。

那么除了源自Tensor G3对AI的动力支撑，谷歌此次更新的Android 14，又有哪些AI能力？

AI First：不争气的硬件掣肘

若要观察AI在谷歌未来业务中的作用，就有必要了解谷歌的业务版图。

根据谷歌年报，谷歌业务可分两大类：谷歌服务和谷歌云。

其中，谷歌服务又分软件、硬件和网络服务三大板块。谷歌软件包括Chrome浏览器和Android操作系统等；谷歌网络服务以搜索引擎为代表；谷歌硬件包括Pixel终端和Fitbit穿戴设备等；谷歌云包括谷歌云平台和谷歌Work Space，提供云服务和办公服务协助。

纵览谷歌的历史，谷歌与AI的连接战略并非始于今日。

2014年，谷歌收购AI公司DeepMind。2015年，该公司成为谷歌母公司Alphabet Inc.全资子公司。2016年，谷歌推出Pixel首代智能手机，并宣布从“Mobile First”（移动优先）转向“AI First”（AI优先）战略，AI逐步成为谷歌战略版图中最重要的模块。

谷歌之所以推出Pixel终端品牌，也是因为谷歌认为硬件能承载AI的落地。2023年，DeepMind与Google Brain合并，共同探索AI的发展边界。

目前，谷歌在深度学习框架、算法模型、算力等多方面做了布局，并已构建了较高的技术壁垒。

在AI First战略目标的指引下，谷歌也要和苹果一样，通过硬件和软件的结合，搭建软硬件一体化生态。

可惜谷歌智能手机虽已推进8年，进展却不值一提。作为推进“AI-first”另一极的软件，却是谷歌的传统强项。

因此，Android 14就成为谷歌拥抱AI的关键。

虽然谷歌在发布会上多次强调AI，但对Android 14正式版的AI新描述却不多。

所以有必要回望今年5月12日的谷歌I/O 2023 开发者大会，会发现更多相关信息，虽然Android 14在那次大会上仅被提及一次，但透露了关键的三项生成式AI特性，包括Cinematic Wallpapers（电影壁纸）和Magic Compose（魔法撰写）和Generative AI Wallpapers（生成式AI壁纸）。

这是Android 14的AI应用重点。

但是这些AI能力有点“浮于表面”，并不惊艳。之所以如此，可能是因为安卓作为全球应用最广泛的智能终端底层系统，巨量深度的AI应用很可能会压垮服务器。

因此，在更高性能、更大规模的服务器集群投入运行前，谷歌即使想在Android系统中添加高级的生成式AI功能，也会力不从心。

华尔街见闻注意到，谷歌实际上已不再将Android系统视为核心。这不仅表现在I/O 2023 开发者大会上仅提到一次Android，也在10月4日谷歌最新发布会上提到AI一词的频次远超Android可以窥见。

因此，谷歌拥抱AI的决心看上去不可逆转。相对于技术成熟、生态固化的Android体系，AI才是谷歌未来业绩的想象空间之源。

目前看，谷歌的AI应用仍专注于起家的搜索业务。

谷歌CEO Sundar Pichai在今年7月25日（美国时间）谷歌发布二季度财报的电话会议上说，新版搜索引擎“搜索生成体验（SGE）”的进展超出预期，该产品目前正在进行小规模测试。谷歌将继续在新搜索引擎中改进广告格式，并为广告商提供利用生成式AI的工具。

就眼下的现状看，谷歌的AI布局，前景仍未明朗：被视作AI落地不可或缺的硬件——智能终端难以打开局面，靠端侧AI能力，能否成功破局，显然答案尚未浮出水面；软件Android系统在这场逆袭战中，到底能发挥怎样至关重要的作用，目前也没答案。

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