今天老朋友群里有人问：安卓手机芯片如果算力足够，是否也能部署DeepSeek模型，这对行业有多大影响？没错，麦金叔刚入职场也是手机产业，而且是当时的国产3G：TD-SCDMA。有此疑问，必然是各行业各的精英们都关注AI的兴起与自己行业发展的关联，期望能从中发现新的机遇。
手机端运行大模型
这不是新的想法，实际上早在2017年Google就发布了TensorFlow Lite，但囿于当时的模型能力和手机性能，只能是绣花枕头，中看不中用。
去年为了迎接AI时代的到来，一向惜内存如金的苹果也大容量升级。这一切都预示着新的时代来临。
这几天麦金叔一直强推的DeepSeek R1，在其发布时有一个小参数量的蒸馏模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5，同样犹如闪亮的明星。
其技术文档中提到在数学基准测试中，超过GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet。
国外网友，通过MLX Swift框架在自己的iPhone 16上成功运行这个小参数量模型，并且效果和性能都表现不俗。
他测试了经典“1.11和1.9比较，谁大”问题，取得了正确的答案，并且还给出了详细思考过程。
手机行业的前景
这几年国产安卓手机通过堆硬件的方式，让手机的性能媲美电脑，对于普通的应用，已经远远过剩。广大群众也开始理性消费，高端手机的需求便逐步下降。但AI的发展，似乎又给手机行业带来了新的机会。
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硬件方面
芯片性能不会再如使用普通应用这般过剩，反而在算力和能效比的需求上有进一步的提升诉求。
存储需求增长，大模型本身一般都很大，如前面说的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5大约3.6G，还没有算上运行期的缓存等数据。简单的讲，等同于出厂系统文件占用空间翻倍。
散热技术也需要创新，手机原本的散热就很着急，玩几把“王者荣耀”就发烫了。假如要进行大模型推理，其计算量和功耗不输手机3A游戏，所以需要厂商或者供应商不断迭代散热技术，无论是新散热材料，还是散热结构，都要有很大的提升才能满足新的要求。
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软件方面
操作系统优化，为了更好的运行大模型，还需要在系统层面进行优化，对大文件IO读写，大内存管理以及资源调度上做更多的尝试。
AI框架与工具的机会，截止今天“DeepSeek - AI智能助手”应用已经冲上苹果AppStore免费榜的榜首。各种整合接口类的工具，也必将迎来春天。因为现在某个基础模型的成绩好，不代表永远好。在各个垂直领域的微调大模型，也会像雨后春笋般，到处萌发。
安全与隐私的要求更多，关于手机本地用户资料的存储和保护也变得非常迫切。国家对于用户数据的保障要求，也会越来越高。通过本地模型处理之后的用户特征，作为用户的身份与应用交互，既满足了个性化需求，又能最大限度的保护用户隐私，或许在行业的标准推进下，能成为新的商业模式。
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应用生态
内容创作和娱乐创新方面，在AI的加持下，普通用户就可以通过自己的手机，创作出创意文本，图片，语音和短视频。另一方面，还可以体验更智能、更个性化的游戏和娱乐服务。
行业应用拓展，在办公、教育、医疗等行业，手机端运行大模型可以为用户提供更便捷、更高效的服务。比如在办公场景中，用户可以通过手机利用大模型进行文档处理、会议记录等工作；在教育领域，大模型可以为学生提供个性化的学习辅导（博主现在就天天用豆包给小学生女儿批改作业，又快又好）。
个性化推荐与服务，基于大模型对用户行为和偏好的分析，手机应用可以为用户提供更精准的个性化推荐服务，包括商品推荐、新闻推荐、音乐推荐等，提升用户体验，增加用户对手机应用的粘性。
总结：
以上只是博主在当今AI发展态势下，对手机行业的臆想。其中的机会，可能各位行业大佬，也有自己的思考。但无论如何，有想法，并亲自参与，未来才有机会在“风口”中分得一杯羹。
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