Omdia：2028年On-device AI智能手机总出货量将达到6.06亿部 复合年增长率为38%
Omdia发文称，2024年，On-deviceAI智能手机的总出货量预计为1.19亿部，占总出货量的10%。之后，预计销量将逐年稳步增长，2028年将达到6.06亿部，复合年增长率为38%。从2026年起，渗透率预计将在2028年提高到47%。
从2024年开始，支持On-deviceAI的智能手机预计将每年快速增长。特别是，On-deviceAI将扩展到高端和中端智能手机，2026年On-deviceAI智能手机的渗透率预计将大幅上升。由于芯片组公司的积极举措，预计从2025年起，On-deviceAI功能从最初仅应用于旗舰芯片，之后将依次向下部署。最终，即使是中低价位的智能手机也有望利用基本的On-deviceAI功能，如照片编辑、相机功能和翻译功能等，这将鼓励用户对使用人工智能的兴趣，并加速市场增长。
从去年底开始，AI功能正式开始支持在智能手机端侧运行。主流的智能手机厂商也先后推出不同参数的AI大模型，支持部署在端侧和云侧。芯片供应商MediaTek,高通(QCOM.US)，谷歌(GOOG.US)以及三星先后推出最新的高端芯片，支持70到100亿参数的AI大模型，智能手机品牌配合相应芯片，推出了具备On-deviceAI能力的智能手机，例如vivo的X100系列，OPPO的FindX7系列，荣耀的Magic6Pro，三星Galaxy24系列以及谷歌的Pix8系列，随着时间的推移，具备On-deviceAI能力的智能手机的数量也在不断增加，但目前均为各家的旗舰产品系列，搭载最新旗舰芯片和8GB起步的内存容量。芯片算力和内存大小对于On-deviceAI的体验至关重要，支持On-deviceAI能力的智能手机渗透率也受到芯片算力支持和内存容量大小的限制。
Hybrid-AI将加速AI功能在智能手机上的应用普及
On-deviceAI和Cloud-AI两种方案均存在明显优势和劣势。首先，On-deviceAI方案借助端侧的芯片算力，可以实现低时延的响应和个性化的AI服务，同时可以将隐私数据保留至端侧，消除用户对数据安全的担忧。但是，目前支持On-deviceAI智能手机需要高规格的硬件，硬件成本高，用户的购买设备的成本自然也高。
Cloud-AI有强大的算力中心支持，可以运行更大参数的模型，获得更精准的生成式AI内容，但是用户的AI体验受到网络信号质量的影响。另外生成的内容是通用的，个性化内容较少，同时用户对数据安全的忧虑增加。因此Hybrid-AI的解决方案，成为AI智能手机发展的必然之路。使用Hybrid-AI可以兼顾AI功能的个性化、通用性、数据安全和场景多样化。将涉及用户隐私数据的任务保留在端侧运行，其他的通用AI服务放在云端。这样的解决方案，降低了设备运行AI能力的硬件要求，将加速AI功能搭载在智能手机上的渗透率。在2024年苹果公司的开发者大会上，苹果展示了未来混合式AI在终端设备运用的雏形。通过30亿的端侧模型加上私有云计算以及第三方公有云计算结合的方式，使其能够快速的将AI能力渗透至各终端设备。
